视频分析和存储方法、系统,及视频检索方法、系统

1.一种视频检索系统，其特征在于，包括检测模块、跟踪模块、特征分析模块、存储模块和检索模块，其中：
所述检测模块，对输入的视频图像进行运动检测和目标检测，捕获所述视频图像中处于运动状态的物体即运动目标；
所述跟踪模块，与所述检测模块相连，在所述检测模块捕获到所述运动目标后，识别并跟踪所述运动目标，直到检测到所述视频图像恢复到静止状态，停止跟踪所述运动目标；
所述特征分析模块，与所述跟踪模块相连，用于获取所述运动目标的运动目标信息，以及含有所述运动目标的视频图像序列即运动片段的运动片段信息，所述运动目标信息包括运动目标的类型、运动目标的特征信息和运动目标的运动信息，所述运动片段信息包括运动片段时间信息和运动片段标识；
所述存储模块，与所述特征分析模块相连，用于保存所述运动目标信息和运动片段信息；
所述检索模块，与所述存储模块相连，根据用户输入的检索项对保存的运动目标信息和/或运动片段信息进行检索，输出检索结果。
2.如权利要求1所述的视频检索系统，其特征在于，
所述特征分析模块从所述跟踪模块获取多个运动目标时，选择部分或全部运动目标的图像进行解析，提取出这些运动目标的特征信息和运动信息，并获取选择的每一个运动目标对应运动片段的时间信息和标识信息。
3.如权利要求1或2所述的视频检索系统，其特征在于，该系统还包括视频提取模块和视频显示模块，其中：
所述检索模块在检索到与所述检索项匹配的运动片段时，进一步将相应的运动片段信息发送给所述视频提取模块；
所述视频提取模块，与所述检测模块相连，用于根据所述运动片段信息从所述运动片段的视频中提取一幅或多幅图像，或者从所述运动片段中提取一段或多段视频，然后将提取的图像或视频发送给所述视频显示模块；
所述视频显示模块，与所述视频提取模块相连，用于显示收到的图像或播放收到的视频。
4.如权利要求1或2所述的视频检索系统，其特征在于，
所述检索模块输出的检索结果是根据检索项匹配到的运动片段信息和/或对应的运动目标信息。
5.如权利要求1所述的视频检索系统，其特征在于，
所述特征分析模块进一步将所述运动目标信息反馈给所述跟踪模块，以提高所述跟踪模块的跟踪效率。
6.如权利要求1所述的视频检索系统，其特征在于，所述系统还包括运动目标数据库和运动目标识别模块，其中：
所述运动目标数据库，保存有运动目标的特征信息；
所述运动目标识别模块，与所述检测模块相连，用于从所述检测模块获取相应类型的运动目标的图像，并根据所述运动目标数据库中该运动目标的特征信息进行识别，并输出识别结果。
7.一种视频检索方法，其特征在于，包括步骤：
对输入的视频图像进行运动检测，捕获所述视频图像中处于运动状态的物体即运动目标；
通过对所述运动目标进行目标检测并跟踪，获取并保存所述运动目标的运动目标信息及包含所述运动目标的视频图像序列即运动片段的运动片段信息，将所有特征数据存入数据库中，所述运动目标信息包括运动目标的类型、运动目标的特征信息和运动目标的运动信息，所述运动片段信息包括运动片段时间信息和运动片段标识；
所述视频图像检测完毕后，根据用户输入的检索项对保存的所述运动目标信息和/或运动片段信息进行检索，并输出检索结果。
8.如权利要求7所述的视频检索方法，其特征在于， 在跟踪过程中包含多个运动目标时，选择部分或全部运动目标，提取这些运动目标的运动目标信息，对选择的每一个运动目标，将存在该运动目标的视频图像序列作为该运动目标对应的一个运动片段。
9.如权利要求7或8所述的视频检索方法，其特征在于，
所述检索结果是根据检索项匹配到的运动片段中的一段或多段视频，或者是根据检索项匹配到的运动片段中的一幅或多幅图像，或者是根据检索项匹配到的运动片段信息和/或对应的运动目标信息。
10.如权利要求7或8所述的视频检索方法，其特征在于，
如检测到的运动目标是人脸，则提取出该人脸的图像及其特征信息，并根据配置的人脸数据库中人脸的特征信息对该人脸进行自动识别，并输出识别结果；和/或如检测到的运动目标是车辆，则提取出该车辆的图像及其特征信息，并根据配置的车辆数据库中车辆的特征信息对该车辆进行自动识别，并输出识别结果。

视频分析和存储方法、系统，及视频检索方法、系统\n技术领域\n[0001] 本发明涉及图像处理技术，尤其涉及一种视频分析和存储方法、系统，以及一种视频检索方法、系统。\n背景技术\n[0002] 现有的视频监控系统存储视频图像的方式，一般是将摄像头所录下的视频实时、完整地保存在数据库中。对于一般的视频监控应用场景，比如仓库、厂房等，在夜间等一些时段，所监控的场景出现变化的情况较少，很少有运动物体进入这些被监控的空间内。对于采用静止摄像头进行监控的应用场景，场景画面一般都是静止的，也就是说，图像会长时间地保持同一画面而不会产生较为明显的变化。\n[0003] 现有技术把每时每刻的视频图像都实时保存到硬盘、录像带等存储设备中，以备后续检索回查等应用，但这需要较大的存储空间。虽然随着存储技术的发展，大容量的存储设备可以较好地解决这一问题，但是鉴于图像数据本身就有占用字节较多的缺陷，因此即便是不惜成本采用大容量的存储设备，也难以保存较长一段时间内的所有视频图像。\n[0004] 现有技术在进行视频内容检索回查的时候，多采用人工手动回查的方式，也即采用播放所保存的视频，并对视频进行人工判断，这种回查方式效率低下且容易出现疏漏。人工手动回查时，视频播放的速度不能太快，否则目标物体很可能一闪即过而不被注意到，因此一段10小时的视频，正常速度从头到尾进行回查的话就需要10个小时左右，而很可能有意义的视频内容只有几秒钟或者几十秒钟，因此效率十分低下。而且对于人工回查，回查人员长时间地观看视频过程中，注意力不能保持长时间集中，很容易产生疲劳，因此即便是按正常速度回查，也很可能出现疏漏而错过相关信息。\n[0005] 对于采用静止摄像头进行拍摄的其他应用场景得到的视频图像，也存在同样的问题。\n发明内容\n[0006] 本发明所要解决的技术问题是提供一种视频分析和存储的方法及系统，以节约视频图像的存储空间。\n[0007] 为了解决上述技术问题，本发明首先提供了一种视频分析和存储系统，包括检测模块、保存模块及存储模块，其中：\n[0008] 所述检测模块，对视频图像进行运动检测，判断视频图像中是否包含有处于运动状态的物体即运动目标；\n[0009] 所述保存模块，与所述检测模块相连，将所述视频图像中含有运动目标的视频图像序列保存到所述存储模块；\n[0010] 所述存储模块，与所述保存模块相连，存储所述视频图像序列。\n[0011] 如上所述的视频分析和存储系统中，所述检测模块可以进一步对所述运动目标进行目标检测，获得所述运动目标的类型。\n[0012] 进一步地，所述检测模块对所述运动目标进行目标检测，可以包括进行人脸检测、人体检测和/或车辆检测。\n[0013] 本发明还提供了一种视频分析和存储方法，包括步骤：\n[0014] 对视频图像进行运动检测，判断视频图像中是否包含有处于运动状态的物体即运动目标；\n[0015] 保存所述视频图像中含有运动目标的视频图像序列。\n[0016] 如上所述的视频分析和存储方法，可以进一步包括对所述运动目标进行目标检测，获得所述运动目标的类型的步骤。\n[0017] 进一步地，对所述运动目标进行目标检测，可以包括对所述运动目标进行人脸检测、人体检测和/或车辆检测。\n[0018] 如上所述的视频分析和存储方法中，保存所述视频图像中含有运动目标的视频图像序列的步骤，可以包括：\n[0019] 判断出所述视频图像含有运动目标时，开始存储所述视频图像，继续对所述视频图像进行运动检测；\n[0020] 判断出所述视频图像处于静止状态时，停止存储所述视频图像；\n[0021] 保存所述视频图像中含有运动目标的视频图像序列。\n[0022] 本发明所要解决的另一技术问题是提供一种视频检索方法及系统，以提高视频检索的效率。\n[0023] 为了解决此一技术问题，本发明首先提供了一种视频检索系统，包括检测模块、跟踪模块、特征分析模块、存储模块和检索模块，其中：\n[0024] 所述检测模块，对输入的视频图像进行运动检测和目标检测，捕获所述视频图像中处于运动状态的物体即运动目标；\n[0025] 所述跟踪模块，与所述检测模块相连，在所述检测模块捕获到所述运动目标后，识别并跟踪所述运动目标，直到检测到所述视频图像恢复到静止状态，停止跟踪所述运动目标；\n[0026] 所述特征分析模块，与所述跟踪模块相连，用于获取所述运动目标的运动目标信息，以及含有所述运动目标的视频图像序列即运动片段信息；\n[0027] 所述存储模块，与所述特征分析模块相连，用于保存所述运动目标信息和运动片段信息；\n[0028] 所述检索模块，与所述存储模块相连，根据用户输入的检索项对保存的运动目标信息和/或运动片段信息进行检索，输出检索结果。\n[0029] 如上所述的视频检索系统中，所述特征分析模块可以从所述跟踪模块获取运动目标的类型和图像，对图像分析后获取所述运动目标的特征信息和/或运动信息，同时可以从所述跟踪模块获取所述运动片段的时间信息和/或标识信息。\n[0030] 进一步地，所述特征分析模块从所述跟踪模块获取多个运动目标时，可以选择部分或全部运动目标的图像进行解析，提取出这些运动目标的特征信息和/或运动信息，并获取选择的每一个运动目标对应运动片段的时间信息和/或标识信息。\n[0031] 以及，该系统还可以包括视频提取模块和视频显示模块，其中：\n[0032] 所述检索模块在检索到与所述检索项匹配的运动片段时，进一步将相应的运动片段信息发送给所述视频提取模块；\n[0033] 所述视频提取模块，与所述检测模块相连，用于根据所述运动片段信息从所述运动片段的视频中提取一幅或多幅图像，或者从所述运动片段中提取一段或多段视频，然后将提取的图像或视频发送给所述视频显示模块；\n[0034] 所述视频显示模块，与所述视频提取模块相连，用于显示收到的图像或播放收到的视频。\n[0035] 以及，所述检索模块输出的检索结果可以是根据检索项匹配到的运动片段信息和/或对应的运动目标信息。\n[0036] 如上所述的视频检索系统中，所述特征分析模块可以进一步将所述运动目标信息反馈给所述跟踪模块，以提高所述跟踪模块的跟踪效率。\n[0037] 如上所述的视频检索系统中，所述系统可以还包括运动目标数据库和运动目标识别模块，其中：\n[0038] 所述运动目标数据库，保存有运动目标的特征信息；\n[0039] 所述运动目标识别模块，与所述检测模块相连，用于从所述检测模块获取相应类型的运动目标的图像，并根据所述运动目标数据库中该运动目标的特征信息进行识别，并输出识别结果。\n[0040] 本发明还提供了一种视频检索方法，包括步骤：\n[0041] 对输入的视频图像进行运动检测，捕获所述视频图像中处于运动状态的物体即运动目标；\n[0042] 通过对所述运动目标进行目标检测并跟踪，获取并保存所述运动目标的运动目标信息及包含所述运动目标的视频图像序列即运动片段的运动片段信息；\n[0043] 所述视频图像检测完毕后，根据用户输入的检索项对保存的所述运动目标信息和/或运动片段信息进行检索，并输出检索结果。\n[0044] 如上所述的视频检索方法中，所述运动目标信息可以包括运动目标的类型、特征信息及运动信息中的一种或多种，所述运动片段信息可以是运动片段的时间信息和标识信息中的一种或多种。\n[0045] 进一步地，在跟踪过程中包含多个运动目标时，可以选择部分或全部运动目标，提取这些运动目标的运动目标信息，对选择的每一个运动目标，将存在该运动目标的视频图像序列作为该运动目标对应的一个运动片段。\n[0046] 以及，所述检索结果可以是根据检索项匹配到的运动片段中的一段或多段视频，或者可以是根据检索项匹配到的运动片段中的一幅或多幅图像，或者可以是根据检索项匹配到的运动片段信息和/或对应的运动目标信息。\n[0047] 以及，如检测到的运动目标是人脸，则可以提取出该人脸的图像及其特征信息，并可以根据配置的人脸数据库中人脸的特征信息对该人脸进行自动识别，并输出识别结果；\n和/或\n[0048] 如检测到的运动目标是车辆，则可以提取出该车辆的图像及其特征信息，并可以根据配置的车辆数据库中车辆的特征信息对该车辆进行自动识别，并输出识别结果。\n[0049] 与现有技术相比，本发明提供的视频分析和存储方法、系统，通过保存运动片段，有效节省了存储空间，节约了成本。本发明提供的视频检索方法、系统在视频检索回查时，通过检索运动片段，大幅度加快了视频检索回查的速度，提高了工作效率和检索准确率，减少了误报漏报可能性。\n附图说明\n[0050] 图1是本发明实施例视频分析和存储系统的模块图；\n[0051] 图2是本发明实施例视频分析和存储方法的流程图；\n[0052] 图3是本发明实施例视频检索系统的模块图；\n[0053] 图4是本发明实施例视频检索方法的流程图。\n具体实施方式\n[0054] 以下结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。\n[0055] 静止摄像头进行拍摄的视频系统中，所获得并存储的视频图像长时间不会产生明显变化的这种情况较为常见。图1示出了一种视频分析和存储系统的实施例，该实施例包括检测模块110，保存模块120及存储模块130，其中：\n[0056] 检测模块110，对视频图像进行运动检测，判断视频图像中是否包含有处于运动状态的物体即运动目标，如果有则进一步进行目标检测，并通知所述保存模块120，比如检测出的是处于运动状态的人体或者汽车等等，也即判断图像处于运动状态还是处于静止状态；\n[0057] 保存模块120，与检测模块110相连，在检测模块110判断出视频图像中含有运动目标也即图像进入运动状态的时刻开始，将从此时刻开始的视频图像保存到存储模块130中，直到检测模块110检测到视频图像中不包含运动目标也即图像进入静止状态时，停止向存储模块130中保存视频图像；\n[0058] 视频图像中，从检测到图像进入运动状态时开始直到恢复到静止状态时结束，将这一段含有运动信息的连续图像序列称之为一个运动片段；\n[0059] 存储模块130，与保存模块120相连，用于保存视频图像中的运动片段。\n[0060] 上述的检测模块110检测到视频图像中不包含运动目标的情形，比如该运动目标停留在摄像头的拍摄范围内并保持静止，或者该运动目标运动出摄像头的拍摄范围等等，也即保存模块120在保存视频图像时，检测模块110检测到视频图像中不包含处于运动状态的物体时，保存模块120即停止保存。由于视频图像的运动检测多采用相邻帧进行比较的方式，因此这些情形反应在视频图像中时，该视频图像是从运动状态恢复到静止状态。\n[0061] 图1所示的这种分析和存储系统，可以用于分析和存储先前已录制的视频，还可以用于视频系统的实时存储，也即该存储系统对摄像头拍摄的视频进行实时的分析判断，然后选择性地存储运动片段。\n[0062] 图2示出了视频分析和存储方法的流程，包括如下步骤：\n[0063] 步骤210，对视频图像进行运动检测，判断视频图像中是否包含有运动目标，也即判断图像处于运动状态还是处于静止状态；可以对运动目标进行目标检测，识别出目标的类型比如人或者车辆等等；\n[0064] 步骤220，从判断出视频图像进入运动状态时开始，保存视频图像，并继续对视频图像进行运动检测，判断图像是否恢复到了静止状态；\n[0065] 步骤230，当检测到视频图像恢复到了静止状态时，停止保存视频图像，将进入运动状态开始到恢复静止状态为止的视频图像存储为一个运动片段，还可以保存运动目标的类型等相关信息，并继续对视频图像进行运动检测，以完成下一个运动片段的存储。\n[0066] 相对现有技术而言，本实施例的视频分析和存储的方法和系统，有效节省了存储空间，节约了硬件成本。对于固定大小的存储空间而言，本发明较现有技术可以存储更多有用信息。在视频回查的时候，直接读出各运动片段进行分析判断即可，用户也无需忍受观看长时间处于静止状态的视频图像所带来的不适，提高了视频回查的工作效率和准确率。因为对视频中的运动信息都进行了保存，因此也减少了漏报可能性。\n[0067] 视频监控系统的自动化处理是目前监控设备发展的一个必然需求。现有的各类视频监控系统，在事故发生后一般只能通过视频回放来对视频进行回查和分析，非常的耗费用户时间，且易导致用户疲劳工作，易漏掉重要的信息，导致误漏报现象多、录像数据分析困难等缺陷。图3示出了一种视频检索系统的实施例，这种视频检索系统可以用于已录制视频的检索，也可以用于监控系统的实时检索。参见图3，结合对已录制视频的检索进行说明，该视频检索系统包括：\n[0068] 检测模块310，对已录制的视频图像进行运动检测，判断视频图像中是否包含有运动目标，也即判断图像处于运动状态还是处于静止状态，并在判断出图像中包含运动目标时(此时，称视频图像进入了运动状态)，捕获引起图像产生运动信息的运动目标；\n[0069] 跟踪模块320，与检测模块310相连，在检测模块310捕获到运动目标后，对运动目标进行目标检测，识别该运动目标的类型，比如识别出该运动目标为人体或者车辆等等，并开始跟踪视频图像中的该运动目标；在检测模块310检测到视频图像中不包含运动目标或者运动目标处于静止状态也即图像恢复到静止状态时，停止跟踪；\n[0070] 特征分析模块330，与跟踪模块320相连，从跟踪模块320获取运动目标的类型和图像，对图像分析后获取运动目标的特征信息和运动信息，同时还从跟踪模块320获取包含运动目标的视频图像序列即运动片段的信息，并将上述信息写入存储模块350；\n[0071] 以上运动目标信息比如运动目标的类型、运动目标的特征信息及运动目标的运动信息等，可以只获取其中的部分信息。其中，运动目标类型可以是如人、车辆等。运动目标的特征信息可以是如人体的外形尺寸信息，人体所穿着的服装的颜色信息，或者人脸外形尺寸以及肤色信息，或者汽车的外形尺寸和颜色信息等等。运动目标的运动信息可以是如运动目标的活动范围、位置、运动方向、运动速度等等。运动片段信息可以是如运动片段时间信息(如运动片段的开始时间或结束时间)、运动片段标识如运动片段的编号等等。\n[0072] 另外，当某个跟踪过程中包含多个运动目标时，可以分析每一个运动目标的图像，分别提取每个运动目标的信息，将存在该运动目标的视频图像序列作为运动片段，各个运动片段在时间上可能全部或部分重叠。也可以只选择其中一个或多个运动目标(可以根据尺寸，是否在某个特定范围内活动等来选择)的信息，只对该一个或多个运动目标的视频图像进行分析和上述信息的提取。\n[0073] 将所有特征数据存入数据库中，利用数据库为这些特征数据建立索引，并将特征分析模块330获得的运动目标的特征数据发送给存储器350；\n[0074] 存储模块350，与特征分析模块330相连，用于保存一个或多个运动片段信息及其对应的运动目标信息；\n[0075] 检索模块360，与存储模块350相连，用于根据用户输入的检索项在存储模块350的数据库中进行检索，将检索到的运动片段信息和/或运动目标信息作为检索结果发送给视频显示模块370。检索项可包括拟检索运动目标的类型、颜色，或者运动目标在场景中的逗留时长等等；\n[0076] 视频显示模块370，与检索模块360相连，用于显示运动片段的图像或播放运动片段的视频。\n[0077] 该视频检索系统还可以包含一视频提取模块380，该视频提取模块380与检索模块360及视频显示模块370相连，根据检索模块360检索到的检测结果中的运动片段信息提取该运动片段视频中的一幅或多幅图像，或者所述运动片段中提取一段或多段视频；然后将该运动片段中的一幅或多幅图像，或者一段或多段视频发送给视频显示模块370进行显示或者播放。\n[0078] 之后，该视频检索系统可以根据用户要查看的运动片段的时间信息，从视频中提取出相应运动片段的视频。当然，系统直接根据检索模块检索结果中的运动片段的时间信息提取出相应运动片段的视频供用户查看也是可以的。\n[0079] 该检索模块在检索结果中可以只给出运动片段信息和/或运动目标信息，用户直接根据这个信息，自行调取相应的运动片段进行查看。此时系统仅提供查询功能，可以不设置上述视频显示模块370和视频提取模块380。\n[0080] 在另一实施例中，检索模块360在返回检索结果时，该检索结果还可以是满足检索条件的运动片段信息及其对应的运动目标信息，用户根据这些信息来确认是否要通过视频提取模块380调取和查看相应的运动片段视频。如果检索不到匹配的信息则提示用户检索不到符合条件的信息。用户可以根据检索结果确定是否要查看完整的运动片段视频。\n[0081] 另外，检测模块310检测到运动目标之后，还可以结合系统的其他功能单元进行进一步的其他判断，比如系统还包括保存有运动目标特征信息的数据库和用于识别运动目标的运动目标识别模块，如检测模块310检测并跟踪的运动目标是人脸，则可以将该人脸的图像及其特征信息发送给一人脸识别模块，该人脸识别模块通过查询系统内的人脸数据库，实现捕获到的人脸的自动识别，获得人脸所属人物的身份等人脸特征信息。如果检测模块310检测并跟踪的运动目标是车辆，则将该车辆的图像及其特征信息发送给一车辆识别模块，该车辆识别模块通过查询系统内的车辆数据库，实现捕获到的车辆的自动识别，获得车辆的车牌号、车型、车主等车辆特征信息。\n[0082] 特征分析模块330所获得的运动目标信息，还可以反馈给跟踪模块320以提高跟踪模块320的跟踪效率，比如根据运动目标的外形尺寸信息、位置信息和运动方向信息，可以缩小跟踪模块320的跟踪范围。\n[0083] 图4示出了一种基于图3视频检索系统的视频检索方法的流程，同样以对已录制视频为例进行说明，包括如下步骤：\n[0084] 步骤410，对输入的视频图像进行运动检测，获得视频图像中处于运动状态的运动目标；\n[0085] 步骤420，通过对运动目标进行目标检测并跟踪，获取运动目标信息如运动目标的类型、特征信息和运动信息中的一种或多种，以及与运动目标信息相对应的运动片段信息；\n其中运动目标的类型比如人脸、人体或者车辆等等；所获取的运动目标信息可以用于对该目标的跟踪，以缩小跟踪范围，提高跟踪效率；\n[0086] 步骤430，在数据库中保存运动目标信息及对应的运动片段信息，并可为保存的信息建立索引以提高检索速度；\n[0087] 在跟踪过程中包含多个运动目标时，则选择部分或全部运动目标，提取这些运动目标的运动目标信息，对选择的每一个运动目标，将存在该运动目标的视频图像序列作为该运动目标对应的一个运动片段。\n[0088] 步骤440，对已录制视频的运动检测完毕后，根据用户输入的检索项对数据库中保存的信息进行检索；\n[0089] 可以通过调整检索项的内容来提高检索效率，比如在进行人脸检索时，因为人脸的色度处于一个范围较窄的色度范围之内，因此可以在检索项中进一步设置一个与人体肤色较接近的色度范围，检索的时候仅在符合这个色度范围的运动区域内进行人脸检索，可以大幅度提高人脸检索的效率；\n[0090] 除了根据用户输入的检索项对数据库中保存的信息进行检索之外，也可以根据用户输入的检索项对整个视频图像进行检索；\n[0091] 步骤450，检索结束后返回检索结果并显示给用户，该检索结果可以是根据检索项匹配到的运动片段中的一段或多段视频或者一幅或多幅图像，或者是匹配到的运动片段信息和/或对应的运动目标信息，也可以是若干段符合用户所输入的检索项的视频图像序列。\n[0092] 上述检索可以在后台进行，对检索结果进行显示时，可通过声音、图像亮度变化等方式输出提示信息，向用户报警，提示检测到符合检索项的检测结果。\n[0093] 还可以通过对运动目标进行跟踪，获取并保存含有处于运动状态的运动目标的运动片段，在得到检索结果后可以从保存的运动片段中来提取视频或图像。\n[0094] 图4所示的视频检索方法，在获得检索结果后，通过报警提示用户，因此运动检测、特征信息的提取及检索操作完全可以在后台进行，仅将最后的检索结果呈现给用户做出进一步的判断即可，检索过程不需要用户的参与，用户不至于产生疲劳，减少了漏报误报的可能性。另外，在针对运动片段进行检索时，首先高速过滤掉不含有运动信息的视频图像而保留有意义的运动片段，并在此基础上根据用户输入的检索项仅对运动片段进行自动检索，因此检索速率远大于视频的原始帧率。\n[0095] 本发明针对目前监控系统视频内容存储量大，回查、检索困难等技术问题，通过运动检测以及人脸检测、人体检测、车辆检测等技术，实现了一种视频分析和存储系统及方法和一种视频检索系统及方法。其中的视频分析和存储系统及方法通过高速、智能分析，将用户关心的运动片段保存下来以备检索等应用，提高了存储空间的利用率，较好地解决了数据存储空间膨胀的问题，这也意味着可同时存储的视频图像的时间跨度大幅增加，如从一个月增至一年。其中的视频检索系统及方法根据从运动片段中获得的特征信息，可以在较短时间内分析完长时间段的原始视频。根据用户输入的检索项对视频图像进行检索，大大提高了检测识别效率，也大幅度加快了视频分析的速度，提高了工作效率和检索准确率。\n[0096] 虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。