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监控场景下基于运动目标区域特征的视频关键帧抽取的任务书

1.背景

随着视频监控设备的普及，大量的视频数据也随之产生，对于人工处理和分析来说是一项巨大的任务。针对此问题，视频关键帧抽取技术应运而生，通过对视频中的关键帧进行抽取和压缩处理，大大减轻了人们的工作量。而在监控场景下，视频关键帧抽取的重要性更加凸显，需要解决监控场景下的目标区域检测和特征提取等问题。

2.目标

本项目旨在研究监控场景下运动目标区域特征提取与视频关键帧抽取方法，完成以下任务：

(1)研究监控场景下运动目标区域检测方法，实现目标区域的精确定位。

(2)提出基于目标区域特征的视频关键帧抽取方法，实现对视频关键帧的自动抽取和压缩。

(3)设计并实现针对监控视频的关键帧抽取系统，对实验数据进行评估和分析。

3.技术路线

(1)监控场景下运动目标区域检测方法：采用图像处理和计算机视觉技术，结合深度学习方法，实现目标区域的实时检测和精确定位；

(2)基于目标区域特征的视频关键帧抽取方法：结合目标区域的运动信息、颜色信息和纹理信息等特征，提出相应的抽取算法，并通过实验数据的分析和评估，验证其有效性；

(3)关键帧抽取系统设计与实现：将以上方法集成到一个实用的系统中，实现对监控视频的关键帧自动抽取和压缩功能，并支持相关参数设置和数据导出等操作。

4.实验和评估

本项目将从以下几个方面对算法进行实验和评估：

(1)目标区域检测实验：通过对不同复杂度的监控场景下的视频数据进行实验，评估模型的检测精度和实时性；

(2)视频关键帧抽取实验：通过对不同类型的监控视频数据进行实验，评估算法的关键帧抽取效果和压缩比例；

(3)系统性能评估：通过对关键帧抽取系统运行的速度、稳定性、易用性和扩展性等方面进行评估。

5.预期成果

(1)创新性提出基于运动目标区域特征的视频关键帧抽取方法，并实现相关算法；

(2)设计并实现一个监控视频关键帧自动抽取系统，具备一定的实用性和可行性；

(3)提出了一种综合的实验评估方法，对算法和系统进行较全面的评估和分析；

(4)获得可以应用于实际监控场景下的视频关键帧抽取技术，具备一定的经济效益和社会意义。