進入主題之前，先聊聊計算機視覺（jiào）。
計算（suàn）機視覺是指利用攝（shè）像頭和電腦識別、跟蹤和（hé）測量目標，並進行圖（tú）像處（chù）理，使其適合人眼觀察或儀器檢測。作為一個科學學（xué）科，計算機視覺模擬生物視覺，旨在實現圖像和視頻的“識別”和“理解”。
計（jì）算機視覺通過“理解”和“識別”，模仿人類視覺係統的能力，以便能（néng）夠理解和解釋我們環境中的視覺信（xìn）息，此能力亦使其成為許多行業（yè）和應用的關鍵技術。
計算（suàn）機視覺領域（yù）已形成相對（duì）成熟的核心技術，催（cuī）生（shēng）出完整的產業鏈，滲透到了國民經濟和居民（mín）生活的方方麵麵。本文所談濾幀技術是此領域的核心技術之一（yī），通過該技術實（shí）現圖（tú）像（xiàng）幀的篩選與過濾，目前（qián）普遍應用於視頻的識別與理解。
基於視頻的應用已（yǐ）非常廣泛，特別是在公（gōng）共安全方麵，公（gōng）安係統的（de）”天網”即非常有代表性，假如當時現場有一套密集人（rén）群分析係統（tǒng），首爾（ěr）梨泰院的踩踏事件就不（bú）會發生。（可（kě）以通（tōng）過對區域內單位麵積人員數量進行（háng）分析）
上圖所示為山（shān）火（huǒ）監控，其實現的邏（luó）輯是通（tōng）過攝像頭拍攝視頻完成輸入（rù），處理時將視頻以時間為單位（wèi）截成圖像；攝像頭後端（duān）通（tōng）過圖像識別技術來判（pàn）斷是否發（fā）生山火。由於山火是低頻率事件，通（tōng）過濾幀技術過濾重複圖像，實現山火監控的同時，可節省大量計算資源。
濾幀技術（shù）的本質是通過選擇或排除特定的圖像幀來優化視頻處理或分析任務（wù）。這（zhè）種技術可以根據各種因素來篩選圖像幀，包括但不（bú）限（xiàn）於（yú）：圖（tú）像內容、場景（jǐng）變化（huà）程度等。濾幀技術（shù）的主要目標通常是（shì）減少需（xū）要（yào）處理（lǐ）的圖像幀數（shù）據量，提高（gāo）處理速（sù）度，以及提高後（hòu）續任務（如物體（tǐ）檢測、追蹤或行為識別）的精度。濾幀（zhēn）技術可以看作是一種預處理（lǐ）步驟。
當（dāng）前業界（jiè）針對濾幀技術的主要訴求是（shì）根據應用場景的需要，選擇關鍵圖像幀，減少圖像幀數（shù），提取重要信息（xī）。濾幀技術的需（xū）求是如何產生的呢？
視頻實際上就是一係列的圖（tú）像（xiàng）幀（或稱為“幀”），它們以特定的速率（通常是每秒24幀、30幀或60幀）連續播放（fàng）。每一（yī）幀都是（shì）靜態的圖像，而當這些幀（zhēn）以足夠（gòu）快的速度連續播放時，由於（yú）人眼的視覺暫留效應，我們（men）會感覺到圖像在移動，就形成了動（dòng）態的視頻（pín）。
實際應用中，視頻內容在一段時間內沒有變化，視頻的圖像幀（zhēn）將出現大量的重複，這（zhè）是一個非常普遍的現象。因此，過濾重複內容的圖像（xiàng）幀，在視頻識別與理解過程中顯得尤為必要。
濾幀技術是如何被應用的呢？
如上圖所示， “視頻截幀成圖（tú）像幀——圖像（xiàng）幀篩選——篩選好的圖像幀進行預測和識別”構成（chéng）視頻識別與理解的“通常鏈路”，無論是識別、測量、檢測還是定（dìng）位，基本上都是基於該鏈路實現。濾幀技術在視頻截幀成圖像（xiàng）之（zhī）後（hòu），主要承擔了圖像幀篩選。大（dà）量（liàng）的（de）實時監（jiān）控場景和海量的視頻數據，使得圖（tú）像幀篩選成為了不可（kě）或缺的環節。
濾幀的（de）價值在（zài）於，通過濾幀技術的預處（chù）理和篩選，可以從視頻流中（zhōng）提取出（chū）最有用的圖像幀，以滿足對應的需（xū）求，同時提高效率、節省計算資源、節省存儲空間。這在實（shí）時（shí）視頻監控、視頻（pín）摘要、視頻壓縮、視頻索引和快（kuài）速瀏（liú）覽等應用（yòng）中很（hěn）有用，對濾幀技（jì）術的探討和研（yán）究具有重（chóng）要意義。
針對（duì）濾幀技術的訴（sù）求（qiú）主要取決（jué）於具體（tǐ）應用場景和需求。不同的技術和算法可用於滿足不（bú）同的目標，以下總結濾幀技術的5種常用的實現方法（fǎ）：
幀間差分（fèn）法：該技（jì）術通過比較連續幀（zhēn）之（zhī）間的像素（sù）差異來檢測圖像的（de）內容變化。通過計算當前幀與前一幀（zhēn）之（zhī）間的差異，可以獲得圖像（xiàng）內容的變化情況。這對於剔除冗（rǒng）餘（yú）幀圖像、剔除（chú）重複幀圖像和實現最優幀圖像篩選非（fēi）常有用。
光流（liú）估計法（fǎ）：光流估計是一種通過分析圖像中的像（xiàng）素運動模式來獲取運（yùn）動信息的技術。具體算（suàn）法包括基於亮度（dù）約束的光流方法（fǎ）（如Lucas-Kanade光流）、基於匹配的光（guāng）流方法（fǎ）（如基於相關性的光（guāng）流（liú））和基於能量優化的光流（liú）方法（如Horn-Schunck光流、TV-L1光流）等。通過計算相鄰幀之間的（de）光流向量，可以獲得圖像中（zhōng）的運動信息。這對於檢測和篩選具有（yǒu）顯著運動的幀非常有用。
背景建模法：通過對視頻序列進行背景分析和理解，可以識別（bié）出重要的背景變化和關鍵事件。背（bèi）常（cháng）用的算法包括高斯混合模型、自適應背景（jǐng）模（mó）型、基於梯度的背景建模（mó）和基於學習的（de）背景建模。這些算（suàn）法通過建立（lì）背景模型，利用像素值、梯度等信息來識別前景對象。基於背景分析的（de）濾幀（zhēn）方法可以根據場景的變化情況選擇關鍵幀。
目標檢測算法：利用目標檢（jiǎn）測算法，可以識別（bié）視頻中的特定目標或關鍵物體。通（tōng）過選擇（zé）包含特定目標的幀作為關鍵幀，可以提取（qǔ）出重要的內容。算法具體實現包（bāo）括基於（yú）深度學習的目標檢測算法（如Faster R-CNN、YOLO、SSD等）和基於傳統特征的目標檢（jiǎn）測算法（如Haar特征和HOG特征結合的級聯分類器）等。
運動分析法：通過分析視頻序列中的運動模式和變化，可以選擇具有顯著運動的幀（zhēn）作為關鍵幀。常見的支持算法有運（yùn）動向量分析、運動邊緣檢測和運（yùn）動分割。運動向量分（fèn）析計算像素的位移，運動邊緣檢測捕捉運動物體的邊緣，運動分割將像素劃分為運（yùn）動和靜止部分。這些算法可以（yǐ）根據應（yīng）用需求選擇關鍵幀，提取視頻序（xù）列中的顯著運動信息（xī）。
上述濾幀技術可以（yǐ）單獨應用或結合使用，具體取決於應（yīng）用場（chǎng）景和（hé）需求。根據（jù）實際（jì）情況，還可以使用其（qí）他（tā）濾波技術或自（zì）定義算法（fǎ）來（lái）實現特定的濾幀（zhēn）效（xiào）果。
場景案例：某街道的占道經營實時監控
場景分析：在該場景下（xià），需通過攝像頭實時監控指定街道位置是否（fǒu）有小攤販在街道上違規占道經營。該街道在下午（wǔ）6點至次日淩晨2點這8小時的時間段，經常出現占道經營的情況。然而，在淩（líng）晨2點到當天（tiān）下午6點之間的這16小時之間，街道占道經營非常少。
技術分析（xī）：典型的視頻分析類型應用，濾幀的訴（sù）求是最優幀（zhēn）篩，即剔（tī）除重（chóng）複的截（jié）幀圖（tú）像和冗餘的（de）截幀圖像（xiàng），篩選出圖像內容有變化的截幀圖像，用於識別是否有小攤（tān）販占道經營，可選擇幀（zhēn）間差分技術。
數據準備：選（xuǎn）取該街（jiē）道其中一路（lù）攝像（xiàng）頭，選取2天的監控視頻數據。
幀間差分技術流程引入如上圖所（suǒ）示，圖中灰色背景框內（nèi）的流（liú）程即為幀（zhēn）間差分，幀（zhēn）間（jiān）差分的實現，主要分為四（sì）個核心步驟：
第一步：計算前後幀差分圖
首（shǒu）先，針對前後兩幀（zhēn）的圖像進行作（zuò）差。計算方法是將當（dāng）前幀與上一幀之間的（de）絕（jué）對差異值計算出來，生成一幅差分圖。這可以通過opencv庫中（zhōng）的（de）主函數Absdiff實現。openCV是是由（yóu）Intel公司於1999年開發並在2000年首（shǒu）次（cì）發布的（de），後來由Willow Garage和Itseez等公司提供支持和貢獻（xiàn），這（zhè）是一個開源的計算機視覺庫（kù），提（tí）供了豐富的圖像處理和計算（suàn）機（jī）視覺算法的實現。差分圖有助於突出圖像中發生變化的區域，如下圖，將差（chà）分圖像轉（zhuǎn）換為灰度（dù）圖像。第一幀圖像作為背景，沒有（yǒu）人，第二幀圖像有（yǒu）人出現（xiàn），通過運算，得到了占道經營的整體輪廓：
第二步：提取差分圖的直方圖
其次，針對差分（fèn）圖，需（xū）要提（tí）取其直方圖。直方（fāng）圖是一種表達圖像中灰度分布的方法。它的 x 軸表示圖像，y 軸（zhóu）表示具有同一（yī）灰度（dù）值的像素點數目。通過直方圖，可以對整幅圖像的灰度分布有一個整體的了解。這可以通過opencv庫中主函數calcHist實現。針對上述的差分圖，會進行提取直方（fāng）圖，大部分像素值(即（jí）差值)接（jiē）近於0，因此產生的差值直方圖具有更大的峰值，如下圖：
第三步：計算直方圖的均方根值
計算直方圖的均方根值（RMS），以代表兩張圖之間的差異值。均方根值（RMS）是一種用（yòng）來（lái）衡（héng）量信號（hào）幅值的度量方法，其（qí）計算（suàn）過程包括先（xiān）平方和，再求平（píng）均值，然後開方。RMS 值可以有效地描述圖像差異程（chéng）度，其計算公式如下：
在（zài）得到（dào）的計算結果中，RMS值越大，表示兩張圖（tú）像的差異程（chéng）度越大（dà）。
第四步：比（bǐ）較閾值和差異值
最後，需要將計算出的差異值（RMS值）與預設的閾值進行比較。如果差（chà）異（yì）值大於閾值，則認為前後圖像發（fā）生了變化；如果差異值小於閾值，則認為圖像無（wú）變化。閾值可以（yǐ）根據不同場（chǎng）景的敏感（gǎn）度進行人工幹預設置。閾值越小，對於圖（tú）像變化（如光線、細（xì）小動作等）越（yuè）敏感。
本例選用（yòng）的是中敏（mǐn）感度識別，閾值為0.3
注：具體閾值可根據事件在視頻畫麵中的占比等實際場景情況設計閾值
案（àn）例占（zhàn）道經營監測中，有1/3的時（shí）間（jiān）存在明顯的變化需要進行實時計算和分析。幀間差分技術（shù）過濾無（wú）變化的圖像幀的比例為2/3。以每秒截取一幀圖像的頻率計算（suàn），一天的總幀數為24小時 * 3600秒/小時 = 86,400幀。根據上述比例，經過智能濾幀後，每天會被過（guò）濾掉的圖像幀數（shù）為86,400幀 * (2/3) = 57,600幀。與全量參與識別計算相比，濾掉了（le）大量（liàng）的無效計算，提（tí）升（shēng）了監測事件（占道經營）被發現的時（shí）效性，同時也（yě）節省了大約2/3的算力資源。
通過幀間（jiān）差（chà）分（fèn）技（jì）術實現的智能濾幀，可以提高視頻分析的效率，還能大大節省算力，這項技術對於需要實時（shí）響（xiǎng）應和持續監測的應用（yòng）場景具有重要的價值（zhí）。