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视频监控中运动对象提取与海量对象快速检索
摘要
视频监控已经成为了当今社会中必不可少的一环，无论是公共安全还是个人财产安全都与视频监控息息相关。然而，在实际应用中，视频监控涉及到的监控范围大，监控时间长，监控数据多，使得维护和查找数据变得十分繁琐。本论文提出了一种基于运动对象提取的视频监控海量对象快速检索方法，以解决海量监控数据下的实时检索问题。本方法采取多特征融合和基于深度学习的目标检测技术，将目标关键点信息进行向量化处理，实现运动对象的提取；同时，本方法使用了基于Hash法的海量对象快速检索技术，有效提高了检索效率。实验结果表明，本方法可以较好地提高视频监控的检索精度和检索效率。
关键词：视频监控、运动对象提取、海量对象快速检索、目标检测、多特征融合、Hash法
1.引言
视频监控作为一种重要的公共安全手段，越来越多地应用于实际生活中。但是，随着视频监控场景的不断增加和视频数据的不断增多，如何对海量的监控数据进行高效的检索和查找成为了一个亟待解决的问题。本论文将着眼于视频监控中的运动对象提取和海量对象快速检索，在利用目标检测技术提取出摄像头中的运动目标并提取关键点信息的基础上，提出了一种基于多特征融合和Hash法的视频监控海量对象快速检索方法。
2.相关工作
目前针对视频监控中的海量对象快速检索，已经涌现出了许多研究，其中常用的方法有基于索引的检索方法、基于特征的检索方法和基于深度学习的检索方法。其中，基于索引的检索方法是最常见的一种方法，该方法主要是利用索引搜索，建立倒排索引等方式来快速查找请求对象[1]。然而，这种方法在海量数据下的查询时间会变得比较长，且在复杂的场景下会失效。
另外，在特征提取方面，传统的方法通常是使用SIFT、SURF等算法来提取图像特征[2]。然而，这种方法在处理大规模数据时会遇到特征匹配不准确的问题，尤其是在目标覆盖面积较小的情况下。
针对以上问题，基于深度学习的方法逐渐成为了视频监控海量对象检索的主流研究方向[3]。这种方法主要是利用深度学习模型进行目标检测和特征提取，如使用YOLO、SSD等技术进行目标检测[4]。这种方法可以从海量数据中学习到更加全面的特征，并且具有很好的检索效果。
从运动对象提取方面来看，曾有学者提出一种基于运动目标细分多尺度分析的深度学习方法[5]。该方法采用了多尺度增强模型来提高模型的稳定性和准确性。但是，该方法无法进行运动目标的关键点信息提取。
3.本文方法
本文提出的方法主要基于多特征融合和Hash法来实现视频监控海量对象的快速检索。首先，本方法使用目标检测技术提取出摄像头中的运动目标并提取关键点信息，并通过向量化处理将其转化为数字特征。然后，将多种特征拼接成一个高维特征向量，并使用Hash法进行特征的快速索引和快速匹配，最终实现视频监控海量对象的实时检索。
3.1运动对象提取
视频监控中的运动对象主要是指摄像头中有动态变化的目标，如行人、车辆等。为了提高运动对象提取的准确性，本方法采用了基于深度学习的目标检测技术，并将目标的关键点信息进行向量化处理，以方便后续的海量对象快速检索。
本方法采用了YOLOv4作为目标检测的核心算法，该算法具有高效性和准确性，并且可以将每个目标的类别、位置和关键点等信息提取出来[6]。在YOLOv4模型的基础上，本方法针对运动目标的特点进行了调整，以提高其准确性和性能。具体而言，本方法针对摄像头中的运动目标进行细分，运用多特征融合技术得到更细致的运动目标信息。同时，本方法采用了多尺度增强技术，加强运动目标的稳定性和准确性。
3.2海量对象快速检索
本方法采用了多特征融合和Hash法相结合的方法，对提取出来的运动目标信息进行特征向量化和高效索引，以实现海量对象快速检索。具体实现如下：
（1）特征向量化
针对目标检测提取出来的关键点信息，我们采用了向量化的方法将其转化为数字特征，从而便于处理和快速匹配。具体而言，我们将每个关键点提取出来，并采用卷积神经网络模型进行向量化处理。同时，为了更好地表达运动对象的特征，我们将多种提取的特征进行融合，得到更加全面的高维特征向量。
（2）Hash法索引
目标检测提取出来的特征向量是非常高维的，因此我们采用Hash法进行高效的近似检索。具体而言，我们通过Hash函数将高维特征向量映射到固定的长度下，从而实现高维特征向量的压缩和快速匹配。当新的请求对象到来时，我们首先对其特征向量进行Hash处理，并在Hash表中进行查询，找到与之最相似的对象，从而实现层次化的快速检索。
4.实验与分析
为了验证本方法的有效性，我们设计了一系列的实验，并对其效果进行分析和比较。具体实验流程如下：
（1）采集数据集
我们采用了大量的视频监控数据集，包括行人、车辆、非机动车等不同类型的运动对象。数据集的视频时间长度和数据量均比