1.一种基于时空旋转的视频浓缩方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)使用Yolov4和DeepSort算法对输入视频进行目标检测与跟踪，提取目标管；

2)分析视频浓缩过程中目标间产生的伪碰撞，定义目标占比阈值γ，将伪碰撞的目标分别处理，其中目标占比阈值根据输入视频的宽W、高H、帧率f和目标框宽w、高h进行计算，计算公式为：

3)提出动态时域平移方法，将大于目标占比阈值的运动目标进行动态时域平移避免伪碰撞，以确保在运动目标大小不一的监控视频中时空旋转算法的鲁棒性；

4)将小于目标占比阈值的运动目标进行时空旋转，定义角度临界阈值η，将时空旋转方法分为自适应时空旋转和临界时空旋转，其中角度临界阈值计算公式为：式中，cosθi，j表示目标管Ti和Tj方向向量夹角；

5)对角度临界阈值小于0的伪碰撞目标，采用自适应时空旋转以提高原始视频的反映程度，假设目标管Tj进入监视区域的坐标为 旋转目标管Tj避免伪碰撞，旋转后的方向向量是 具体定义为：其中 为目标j旋转前的方向向量，r为目标从进入监视区域到当前位置的距离，和 分别为目标管Ti和Tj在t时刻的重心坐标， 和 分别为Ti和Tj在t时刻目标框的右下坐标，则目标管Tj旋转角度 的计算方式为：

6)对角度临界阈值大于0的伪碰撞目标，采用临界时空旋转以提高浓缩视频的压缩率；

将目标管Tj以起点为圆心旋转使其远离碰撞点，直至两个目标管无重叠帧，根据目标管在监视区域中的运动位置关系进行分类，定义以下公式：其中， 代表目标管Ti退出监视区域的重心坐标， 和 分别代表目标管Tj退出和进入监视区域的重心坐标；以目标管Tj进入监视区域的起点为圆心，λ≥0时，Ti和Tj的临界交点为Ti的顶点，此时称Ti为近心段；λ＜0时，Ti和Tj的临界交点为Tj的顶点，此时称Tj为近心段；在进行目标管优化重排时，不同的目标管作为近心段需要进行不同的处理来避免碰撞；

Ti为近心段时，将Tj旋转直至与Ti的终点相交，两个目标管将不存在碰撞关系， 的具体定义为 已知 为Tj的运动方向向量，可计算出旋转角度Tj为近心段时，将Tj旋转直至Tj的终点与Ti相交，两个目标管将不存在碰撞关系，已知假设旋转后的Tj与Ti的交点坐标为(μ，ζ)，则 的具体定义如下：其中(μ，ζ)根据已知条件进行计算：

其中， 代表目标管Ti进入监视区域的重心坐标。

2.如权利要求1所述的基于时空旋转的视频浓缩方法，其特征在于，输入视频的预处理操作为：首先，对输入视频使用Yolov4目标检测算法检测视频中的运动目标；然后，采用DeepSort目标跟踪算法获得目标运动轨迹，并形成目标管；最后分析目标管间的碰撞关系，根据碰撞方式分别进行处理。

3.如权利要求1所述的基于时空旋转的视频浓缩方法，其特征在于，对于目标框面积大于γ的伪碰撞目标，采用动态时域平移，推迟目标管的开始时间标签，假设目标的移动速度为v，根据目标碰撞交并比 将目标管的开始时间标签修改为：