监控视频大数据的摘要技术研究项目是广东省大数据分析与处理重点实验室开放基金2016年度立项项目（已结题），项目主持人：林哲。
（1）研究背景
当前，世界各地无数监控摄像机每天不停地捕捉画面，面对快速增长的海量监控视频，传统方法直接存储并且在原始视频中查找内容，效率非常低下。为了有效提高监控视频的存储、传输和利用效率，视频摘要浓缩技术将视频内容进行浓缩，并且打消内容之间的因果关系，力求在最短时间内将视频中所有出现的内容展示出来。
（2）研究内容
该项目研究视频摘要浓缩技术，对海量的监控视频进行分析，利用视频数据的稀疏表示，最大限度地剔除视频中的冗余信息，并提取出重要的感兴趣的信息，使分布式监控系统产生的海量视频数据得到高效存储、传输与利用，将人们感兴趣的场景镜头、或者运动对象的运动情况进行提取，最后融合成独立的视频摘要。
（3）研究成果
研究成果表明，对部分交通道路监控视频的浓缩率可以达到10%以上，即：将30分钟的监控视频浓缩到3分钟以内，最好情况可以达到5%。在Intel i5 CPU+ GTX 1050 GPU平台上处理高清视频的速度已经达到每秒50帧以上，满足实时性应用需求。实验结果如图1所示，用红色框标出同一辆汽车。
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图1 视频截图
(a) 原始视频的截图 (b) 视频摘要的截图
图1(a)为原始视频截图，其中的汽车等目标非常稀疏，大多数时间是没有目标经过的，因此，原始视频存储了大量无用数据，整个视频正常播放时间为30分钟，从头到尾浏览一遍需要花费较长时间。
图2(b) 是经过处理后得到的视频摘要的截图，原本在不同时间出现的目标被集中到很短的时间段内出现，整个视频摘要的正常播放时间只有3分钟，只需花费很少时间就可以看完视频的重要内容，非常有利于存储和浏览。