（重庆理工大学 电气与电子工程学院，重庆 400054）

0 概述

随着物联网与多媒体技术爆炸式增长，视频信息广泛地应用在安防侦破领域。由于数据量的增加，带来了查看、检索、存储、传输的巨大压力。视频摘要浓缩（Video Synopsis）技术就是在这样的背景下应运而生的。视频摘要技术利用图像处理和模式识别算法，将大量的、不同时间的视频信息集中展示在一个短暂时间内，这样形成的视频被称为摘要视频，它减少了视频的时空冗余，提高了视频观看的效率。

在上述背景下，本文首先分析当前监控视频摘要算法领域的研究现状与常见算法的缺陷，随后对视频摘要中的活动对象进行建模，并通过改进的填充密度能量函数与动态规划方法，优化活动对象的组合策略，从而提出一种新的监控视频浓缩与视频摘要生成的弹性算法。

1 算法背景

1.1 视频摘要的研究现状

近年来，国内外许多研究学者针对监控视频的摘要方法做了大量的深入研究，方法的基本思路是通过压缩时间/空间轴从而跳过非活动帧内容来达到浓缩的目的。一般来说，视频摘要算法可以分为关键（运动）信息提取和视频浓缩2个部分［1］，许多研究人员在此基础之上进行相应的算法改进。

文献［2］使用了video montage方法用于最大化利用空间达到浓缩视频的目的；进一步地，以色列耶路撒冷希伯来大学提出了基于活动管道（Tube）的监控视频摘要方法［3-4］，并在此基础上开发了Brief Cam（http：//briefcam.com/）系统用于安防监控领域。BriefCam算法在……