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摘要：本发明公开了一种基于背景去除的边云协同实时视频分析方法及系统。本发明提供的方法中，对于视频流中的目标视频帧，先发送给边缘端，边缘端根据已有的有效背景图像进行RoI识别，生成RoI图像并编码后发送给云端，云端接收编码文件解码后得到RoI图像，并基于RoI图像进行目标物体识别，得到目标视频帧中的目标物体检测结果发送给边缘端，同时云端根据目标物体检测结果生成目标背景图像，将目标背景图像发送给边缘端用于更新有效背景图像，这样，边缘端只需要在本地以极少的开销维护背景图片，并且对输入的视频帧进行背景去除来生成RoI图像，只向云端传输RoI部分，减少了数据传输量。

主权项：1.一种基于背景去除的边云协同实时视频分析方法，其特征在于，所述基于背景去除的边云协同实时视频分析方法包括：边缘端获取目标视频帧，基于有效背景图像对所述目标视频帧进行处理，得到所述目标视频帧中的RoI区域对应的最终掩膜，生成目标RoI图像，对所述目标RoI图像进行编码，得到目标编码文件；云端接收所述目标编码文件并解码得到所述目标RoI图像，根据所述目标RoI图像获取所述目标视频帧对应的目标物体检测结果，基于所述目标视频帧对应的目标物体检测结果、所述目标RoI图像和所述有效背景图像生成重建图像，将所述重建图像输入至背景重建模型，生成目标背景图像，将所述目标背景图像发送至所述边缘端；所述边缘端接收所述目标视频帧对应的目标物体检测结果，根据所述目标视频帧对应的目标物体检测结果生成所述目标视频帧的最终目标物体检测结果，并接收所述目标背景图像，根据所述目标背景图像对所述有效背景图像进行更新；所述边缘端基于有效背景图像对所述目标视频帧进行处理，得到所述目标视频帧中的RoI区域对应的最终掩膜，包括：所述边缘端对所述有效背景图像和所述目标视频帧分别进行卷积处理，得到第一卷积图像和第二卷积图像；所述边缘端获取所述第一卷积图像和所述第二卷积图像的差值图像，根据所述差值图像中各个像素点的像素值与第一预设阈值确定所述目标视频帧中的RoI区域对应的最终掩膜；所述边缘端根据所述差值图像中各个像素点的像素值与第一预设阈值确定所述目标视频帧中的RoI区域对应的最终掩膜，包括：所述边缘端基于第一视频帧的最终目标物体检测结果对第一矩阵进行更新，根据更新后的所述第一矩阵得到所述目标视频帧对应的权重参数，所述第一视频帧为所述目标视频帧的前一帧，所述第一矩阵的尺寸与所述第二卷积图像的尺寸相同，所述第一矩阵中的各个值反映所述目标视频帧的对应像素点位置出现目标物体的概率；所述边缘端基于第一公式和所述目标视频帧对应的权重参数确定所述目标视频帧中的RoI区域对应的中间掩膜，并基于所述中间掩膜得到所述目标视频帧中的RoI区域对应的最终掩膜；所述第一公式为：；其中，，为所述目标视频帧，为所述目标视频帧的权重参数，为所述有效背景图像，为卷积操作，为所述目标视频帧中的RoI区域对应的中间掩膜中位置为处的值，为所述第一预设阈值。

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百度查询： 鹏城实验室 一种基于背景去除的边云协同实时视频分析方法及系统