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申请/专利权人：北京动视嘉能文化传媒有限公司

摘要：本发明公开了一种对实时视频目标的优化提取系统及方法，通过现场摄像机采集SDI视频信号，对视频信号进行接收和检测，检测成功后对SDI视频信号进行拆帧处理，并把拆解后的且符合算法格式要求的图像帧发送给视频目标提取优化模块，对原有算法进行改进优化，最终根据改进优化的算法对识别结果进行目标提取和优化，准确地对视频目标进行分割，并且可以防止误识别非目标，当视频目标处于不常见的姿态时，也能进行准确分割，在视频目标提取过程中的边缘处过渡更加平滑，不会生成生硬的边界，鲁棒性更高，能够保证预测精度。

主权项：1.一种对实时视频目标的优化提取系统，其特征在于：系统包括SDI视频信号获取模块、视频信号转换模块、算法改进模块、视频目标提取优化模块和后期处理模块；所述SDI视频信号获取模块，用于对安装在视频采集现场的摄像机采集的SDI视频信号进行获取；所述视频信号转换模块，用于通过SDI接口对采集的SDI视频信号进行接收和检测，检测成功后对SDI视频信号进行拆帧处理，将所述SDI视频信号拆解为符合算法格式要求的图像帧后发送给视频目标提取优化模块；所述算法改进模块，用于对系统内预置的FCN算法的网络主干进行替换以及对网络结构进行增加，在优化过程中增加边缘损失计算函数和数据合成算法，最终得到视频目标提取算法，将视频目标提取算法传送给视频目标提取优化模块，所述算法改进模块还包括预测辅助分支添加单元和边界框分支添加单元；所述预测辅助分支添加单元，用于在第三网络结构的输出处增加预测辅助分支，其中，增加所述预测辅助分支的步骤为：根据目标特征尺寸层级在特征融合层的输出处增加对应数量的预测头，所述预测头包括第一卷积核，所述第一卷积核的尺寸与所述特征融合层的目标特征尺寸相对应；所述预测辅助分支添加单元还包括整合输出组件和预测传递组件；所述整合输出组件，用于为所述预测辅助分支添加整合输出层，所述整合输出层用于将所述预测头的预测结果和拼接集成特征进行二次拼接得到拼接整合特征，所述拼接整合特征的尺寸与FPN网络结构中最大目标特征的尺寸相同；所述预测传递组件，用于在所述预测辅助分支的整合输出处配置预测传递层，所述预测传递层包括至少一个上采样层和两个第二卷积核，所述第二卷积核的尺寸大小与所述第一卷积核的尺寸相对应；所述边界框分支添加单元，用于在FPN网络结构的最小目标特征尺寸层级对应的特征融合层的输出处配置边界框分支，所述边界框分支包括平均池化层、第一全连接层和第二全连接层，所述平均池化层的输入与最小目标特征尺寸层级对应的特征融合层的输出连接，所述平均池化层的输出与第一全连接层的输入连接，所述第一全连接层的输出与所述第二全连接层的输入连接，所述第二全连接层用于输出视频目标在待处理数据中的坐标位置；所述视频目标提取优化模块，用于根据时码顺序对图像帧中的视频目标进行识别得到识别结果，并根据视频目标提取算法对识别结果进行视频目标提取和优化，得到视频目标优化提取结果；所述后期处理模块，用于将视频目标优化提取结果编码为符合格式标准要求的视频进行后期制作直接发布。

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