摘要
本发明涉及视频处理技术领域，特别是涉及一种基于边缘计算的实时视频分析方法。内容包括：收集原始视频数据，并对原始视频数据进行预处理，得到图像帧序列；通过自适应时间切片调整机制对图像帧序列进行分割，生成自适应时间切片；基于自适应时间切片，通过动态特征导向压缩算法进行压缩和重构，对得到的自适应时间切片的重构矩阵进行特征提取，得到自适应时间切片的重构特征矩阵；基于自适应时间切片的重构特征矩阵，进行视频分析。解决了传统时间切片方法通常采用固定长度，难以应对视频内容的动态变化；现有的压缩算法在压缩过程中难以兼顾视频数据量的减少与关键特征的保留，导致压缩后的视频质量下降，影响后续的分析精度的问题。
