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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利面向无人机人群监控的视频低损压缩方法及监控系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116320427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310338602.7，技术领域涉及：H04N19/137；该发明授权面向无人机人群监控的视频低损压缩方法及监控系统是由向朝参;张乾元;陈豪;程梁华;沈鑫;万得胜设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向无人机人群监控的视频低损压缩方法及监控系统在说明书摘要公布了：本发明具体涉及面向无人机人群监控的视频低损压缩方法及监控系统。方法包括：获取待压缩的人群监控视频；在时间域上，根据人群监控视频的帧间特征相似性进行冗余视频帧剪切生成去除冗余视频帧后的若干帧目标视频帧；在空间域上，提取各帧目标视频帧的非背景区域和背景区域并进行动态编码生成若干帧动态编码视频帧；基于若干帧动态编码视频帧构成人群监控视频的时空压缩视频。本发明在时间域上根据人群监控视频的帧间特征相似性进行冗余视频帧剪切，同时在空间域对视频帧进行动态编码，进而能够在保证人群检测识别的精度条件下极大降低视频传输时延，从而能够提高人群监控视频压缩的有效性，并满足无人机在实际大规模城市人群监控的应用需求。

本发明授权面向无人机人群监控的视频低损压缩方法及监控系统在权利要求书中公布了：1.面向无人机人群监控的视频低损压缩方法，其特征在于，包括： S1：获取待压缩的人群监控视频； S2：在时间域上，根据人群监控视频的帧间特征相似性进行冗余视频帧剪切，生成去除冗余视频帧后的若干帧目标视频帧； 步骤S2中，通过如下步骤进行冗余视频帧剪切： S201：将人群监控视频转换为对应的人群视频帧； S202：通过轻量化网络提取人群视频帧的图像人群特征； 步骤S202中，通过如下步骤提取人群视频帧的图像人群特征： S2021：通过训练后的轻量网络对第k帧人群视频帧Ik进行人群检测，生成对应的人群检测结果；人群检测结果包括当前人群视频帧中的人群检测提议框数量以及每个人群检测提议框的中心坐标和置信度c，用人群检测提议框的数量表示人群数量N； S2022：通过高斯核对第k帧人群视频帧Ik的人群检测结果进行二维卷积，生成对应的人群密度图mk； 公式描述为： 式中：mk表示第k帧人群视频帧Ik的人群密度图；x和表示二维高斯核；表示冲激函数；表示第k帧人群视频帧Ik第i个人群检测提议框的置信度；表示第k帧人群视频帧Ik第i个人群检测提议框的中心坐标；N表示第k帧视频帧中检测到的人群检测提议框数量； S2023：将第k帧人群视频帧Ik的人群密度图mk进行均匀池化得到图像尺寸压缩后的人群密度图Pk，进而将人群密度图Pk作为第k帧人群视频帧Ik的图像人群特征； S203：提取人群视频帧的图像频域信息和图像结构信息作为对应的图像场景特征； S204：将图像人群特征和图像场景特征作为人群视频帧的图像总特征，并基于图像总特征的特征相似性对人群视频帧进行特征聚类和冗余视频帧剪切； S3：在空间域上，提取各帧目标视频帧的非背景区域和背景区域并进行动态编码，生成若干帧动态编码视频帧； 步骤S3中，通过如下步骤进行动态编码： S301：对目标视频帧进行边缘检测，并将边缘检测强度低于边缘检测阈值的空间块标记为背景区域，高于阈值的空间块标记为非背景区域； S302：复用步骤S2021中的人群检测结果，将误判为背景区域的人群区域修正为非背景区域；然后将所有非背景区域作为目标视频帧的编码兴趣域，将背景区域作为目标视频帧的非编码兴趣域； S303：根据目标视频帧的编码兴趣域划分动态计算编码质量图，即定义目标视频帧内每个图像块的编码质量，其中编码兴趣域设定为无损编码质量，非编码兴趣域设定为有损编码质量； S304：根据每一帧目标视频帧的编码质量图，视频编码器对每个图像块进行对应的无损编码或有损编码，即实现非背景区域的无损压缩和背景区域的有损压缩； S4：基于若干帧动态编码视频帧构成人群监控视频的时空压缩视频。

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