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申请/专利权人：浙江省钱塘江流域中心;中国联合网络通信有限公司浙江省分公司

摘要：本发明公开了一种基于数据特征的多源异构视频资源整合方法及系统，涉及视频资源整合技术领域，包括：获取任务类别信息，采集多源异构视频资源数据，并确定采集时间信息和视频资源类型信息，对多源异构视频资源数据进行分割，得到多源异构视频资源子数据，通过时间分割参数将排序后的动态视频资源数据和静态视频资源数据进行分割，避免整合系统整合较长时间的视频，影响整合效率，通过格式转换参数，统一多源异构视频的格式，避免整合时因视频数据来源的多样性和数据格式的不一致性，导致整合负荷较大，计算资源和存储资源出现瓶颈，同时也避免整合后上传的视频出现错位格式或不兼容的情况。

主权项：1.一种基于数据特征的多源异构视频资源整合方法，其特征在于，包括：获取任务类别信息，采集多源异构视频资源数据，并确定采集时间信息和视频资源类型信息，所述任务类别信息为整合系统需要处理的任务特征信息，所述视频资源类型信息包括动态视频资源信息和静态视频资源信息；对多源异构视频资源数据进行分割，得到多源异构视频资源子数据，分别获取每个多源异构视频资源子数据的视频属性参数，并对视频属性参数进行评估，获取格式转换参数；基于格式转换参数对多源异构视频资源子数据进行格式转换，得到待选多源异构视频资源子数据，从每个待选多源异构视频资源子数据中提取关键特征因子；基于关键特征因子对每个待选多源异构视频资源子数据进行评估，得到关键特征指数，并基于关键特征指数对待选多源异构视频资源子数据进行筛选，得到优选多源异构视频资源子数据；将优选多源异构视频资源子数据进行视频整合，获取综合视频资源数据，并基于每个优选多源异构视频资源子数据的关键特征因子设置索引信息；基于索引信息对综合视频资源数据进行分类，并将分类后的综合视频资源数据进行优化；所述对多源异构视频资源数据进行分割，得到多源异构视频资源子数据，具体包括：基于采集时间信息和视频资源类型信息，对多源异构视频资源数据进行分类，得到动态视频资源数据和静态视频资源数据；分别提取动态视频资源数据和静态视频资源数据中的动态视频位置序列信息和静态视频位置序列信息；比对动态视频位置序列信息和静态视频位置序列信息，获取共同位置序列信息，并对动态视频资源数据和静态视频资源数据进行排序；基于共同位置序列信息和排序后的动态视频资源数据和静态视频资源数据设置时间分割参数；基于时间分割参数将排序后的动态视频资源数据和静态视频资源数据进行分割，得到互相对应的动态视频资源分割数据和静态视频资源分割数据；将互相对应的动态视频资源分割数据和静态视频资源分割数据进行整合获取多源异构视频资源子数据，并基于共同位置序列信息建立多源异构视频资源子数据库；其中，所述多源异构视频资源子数据库的第一列数据为共同位置序列信息，第二列数据为动态视频资源分割数据，第三列数据为静态视频资源分割数据；所述分别获取每个多源异构视频资源子数据的视频属性参数，并对视频属性参数进行评估，获取格式转换参数，具体包括：获取多源异构视频资源子数据库中每个多源异构视频资源子数据的视频元数据，并确定每个多源异构视频资源子数据相对应的视频属性参数和视频属性参数类型信息；基于视频属性参数类型信息对视频属性参数进行分类，得到视频属性基础参数、视频属性编码参数、视频属性编码参数、视频色彩属性参数、容器格式参数和时间属性参数；设置格式转换需求信息，并对分类后的视频属性参数进行筛选，获取视频属性转换参数；分别对每个视频属性待转参数进行取整，得到视频属性转换参数整值；确定每个视频属性参数相对应的视频属性转换参数整值的众值，并以视频属性转换参数整值的众值作为每个视频属性参数相对应的格式转换参数；所述基于格式转换参数对多源异构视频资源子数据进行格式转换，得到待选多源异构视频资源子数据，从每个待选多源异构视频资源子数据中提取关键特征因子，具体包括：基于格式转换参数，设置n个线程，且每个线程只处理单一任务；对多源异构视频资源子数据相对应的视频属性参数进行评估，依次将多源异构视频资源子数据放入n个线程中相对应的线程中进行格式转换；将完成所有格式转换的多源异构视频资源子数据进行存储，得到待选多源异构视频资源子数据；对待选多源异构视频资源子数据中的视频进行帧提取和音频提取，获取多源异构帧图像数据和多源异构音轨数据；分别对多源异构帧图像数据和多源异构音轨数据进行视觉特征提取和音频特征提取，得到图像特征因子和音频特征因子；基于任务类别信息对图像特征因子和音频特征因子进行筛选，并将筛选后的图像特征因子和音频特征因子进行降维，得到图像特征关键因子和音频特征关键因子；将图像特征关键因子和音频特征关键因子进行整合，获取关键特征因子。

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