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本发明涉及一种基于对象的能量约束最小化的运动物体排列方法，其步骤主要包含：1)结合物体本身的大小及其路径，首先对所有的运动轨迹进行了占用分布空间处理；2)定义三种能量定义：轨迹分裂能量，轨迹碰撞能量以及时间一致性能量，根据权重比值对这三个能量进行加和，并利用能量最小化算法得到使加和值最小的轨迹出现及排列方式。本发明在保证重新排列后的摘要视频能够达到快速浏览不丢失信息的目的的前提下，保存了原始监控视频中运动物体的空间时间逻辑关系，提高了视频压缩比率，满足了用户快速有逻辑地浏览监控视频的目的。

本发明公开了一种保留目标真实交互行为的视频浓缩管集划分方法，涉及图像处理方法技术领域。所述方法包括如下步骤：通过目标检测和跟踪提取目标管；通过管集优化算法划分目标管，其中交互性是通过计算时空接近性和方向交互函数来衡量；根据交互度量生成目标管集。该方法可以保留原始视频中目标之间的真实交互行为，实验证明了该方法的有效性。

本发明公开了一种基于时空旋转的视频浓缩方法，属于计算机视觉领域，包括以下步骤：1)根据目标占比阈值分别进行动态时域平移或时空旋转避免视频浓缩过程中的伪碰撞；2)定义角度临界阈值将时空旋转分为自适应时空旋转和临界时空旋转，在保证压缩率的同时避免伪碰撞；3)设计时序函数进行时序判断，避免目标间的时序混乱；4)最后缝合目标管生成浓缩视频。该方法能够充分利用视频中的时空信息，在保持良好帧浓缩率的同时避免伪碰撞，同时保留目标间的时序关系，具有良好的视觉效果。

本发明公开了一种片段‑自适应的监控视频浓缩方法，涉及目标检测跟踪和图像视频处理技术领域。发明方法包括以下步骤：检测并跟踪监控视频中的移动目标，获得它们的运动轨迹；采用目标数量和空间占比双参数将视频划分为稀疏和拥挤片段；保留划分片段时被中断的轨迹延展拥挤片段，使得片段划分更加准确；结合方向和空间距离因素判断稀疏片段中目标的交互行为，保留原视频的交互语义信息；为提升视觉效果，综合碰撞、交互、时域和空间占比多种约束对片段进行排列，安排最优时间标签；将视频背景和新时间标签进行融合生成浓缩视频。所述方法能够精准保留目标交互行为并且能够极大缩短浓缩视频长度以及减少产生的碰撞。

本发明公开了一种基于空间约束的泛域监控视频快速浓缩方法，所述方法涉及视频图像处理方法技术领域。所述方法包括如下步骤：采用时空切片的方法来检测跨越监视区域边界的敏感目标；通过加入监视区域边界空间信息对目标进行匹配；根据摄像头的空间位置信息，构建监视区域整体背景，并对目标运动信息进行标注，构造泛域浓缩监控视频。所述方法可以高效对视频进行浓缩，还可以帮助用户快速获得目标的运动过程。

本发明公开了一种以目标组为处理单元的监控视频浓缩方法。所述方法包括：输入视频文件，获取视频的背景图；进行目标检测与跟踪获取目标的移动轨迹；保留目标间的交互行为，将具有交互行为的目标视作目标组在后续统一处理；按出现时间顺序将目标组进行排序；用碰撞元组记录插入元组过程中产生的碰撞数和碰撞度；采用动态时长控制使最终浓缩视频长度处于合适的区间；考虑目标碰撞、视频时长和空间拥挤度对目标组进行优化重排；结合重排后的目标组和背景图生成浓缩视频。本发明能精确够保留目标的交互行为，并且平衡浓缩视频长度和产生的目标碰撞。