1.一种以目标组为处理单元的监控视频浓缩方法，其特征在于，包括以下步骤：输入原始视频文件，获取视频背景图片；

进行目标检测和跟踪获取所有目标的移动轨迹；

通过目标间的空间距离和移动方向来判断目标间的交互行为，具有交互行为的目标在后续能够作为目标组统一处理；

按照每个目标组最先出现目标的出现时间将目标组从小到大排序；

在插入目标组的过程中用碰撞元组记录产生的碰撞数和碰撞度；

采用动态时长控制的方式调整浓缩视频的长度处于合适的区间；

综合目标碰撞、视频时长和空间拥挤度三个因素对目标组进行优化重排；

结合重排后的目标组和背景图生成浓缩视频。

2.如权利要求1所述的监控视频浓缩方法，其特征在于，包括：在判断交互行为的过程中考虑了目标间的帧移动方向并采用目标间的动态阈值进行综合判断。

3.如权利要求1所述的监控视频浓缩方法，其特征在于，包括：找出每个目标组最开始出现的目标时间，按照此时间对目标组按照从小到大进行排序。

4.如权利要求1所述的监控视频浓缩方法，其特征在于，包括：在插入目标组的过程中，用碰撞元组记录目标间产生的碰撞数，将一帧内目标间产生的碰撞数进行累加除以碰撞矩阵的规模得到每一帧的碰撞数率。

5.如权利要求1所述的监控视频浓缩方法，其特征在于，包括：用碰撞元组记录插入新目标组时目标间产生的碰撞度，其结果为两个目标间检测框的重叠面积除以重叠框的面积之和减去重叠面积。

6.如权利要求1所述的监控视频浓缩方法，其特征在于，包括：插入目标组可考虑的开始帧号为上一个目标组开始的帧号到前面已插入所有目标组中最迟消失的帧号，两者之间的帧数为可考虑的帧长，将目标组插入在某一帧，还包括：目标组的插入帧占比为插入的帧号减去上一个目标组开始的帧号除以目标组插入时可考虑的帧长。

7.如权利要求6所述的监控视频浓缩方法，其特征在于，包括：对目标组插入之前所有目标组的插入帧占比进行累加，将累加值除以前面所有目标组的个数得到此目标组的插入时长比。

8.如权利要求1所述的监控视频浓缩方法，其特征在于，包括：综合目标间的碰撞，浓缩视频时长和空间拥挤度三个因素对目标组进行优化重排，公式如下：，

式中 ， ，和 分别表示碰撞数，碰撞度和空间拥挤度是否满足条件，若在可考虑的帧长内找到三个条件均满足的帧号，则将目标组 的开始帧 设定为i；若在可考虑的帧长内没有找到满足条件的开始帧，则将开始帧设置为前面所有群组最后一个目标结束的帧号加1；其中， 计算公式如下：，

式中， 为第 帧的检测框重叠率， 为可考虑的帧长， 为碰撞数参数，设定为

0.6；

的计算公式如下：

，

式中， 为第 帧的碰撞占比， 为目标组i的插入时长比， 和 为平衡控制和时长的参数，根据用户可接受的程度进行设置；

的计算公式如下：

，

式中， 为0.4到0.6间的随机数， 为在第 帧的空间拥挤度。

9.如权利要求8所述的监控视频浓缩方法，其特征在于，包括：当目标组可考虑的帧长内平均目标数小于等于 时，碰撞数的条件恒成立，只需考虑碰撞度和空间拥挤度两个条件。

10.如权利要求8所述的监控视频浓缩方法，其特征在于，包括：帧空间拥挤度通过将帧内所有目标检测框所占帧背景总面积之和除以视频背景面积得到，为灵活设定帧内目标的数量，将可接受的拥挤度设定在0.4 0.6之间的随机数。

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