[發(fā)明專利]一種視頻內(nèi)容識別方法、裝置及電子設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710697177.5
• 申請日: 2017-08-15
• 公開（公告）號: CN109409165A
• 公開（公告）日: 2019-03-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 程戰(zhàn)戰(zhàn);鄭鋼;鈕毅;羅兵華
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州海康威視數(shù)字技術(shù)股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 北京柏杉松知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11413
• 代理人: 馬敬;項京

本發(fā)明實施例提供了一種視頻內(nèi)容識別方法、裝置及電子設(shè)備，所述方法包括：確定待識別的目標(biāo)視頻幀序列；獲得所述目標(biāo)視頻幀序列中各個視頻幀的目標(biāo)圖像特征；基于預(yù)先構(gòu)建的注意力模型，確定所獲得的各個目標(biāo)圖像特征所對應(yīng)的目標(biāo)權(quán)重值，其中，所述注意力模型為：以存在異常事件的視頻幀序列樣本所對應(yīng)的各個圖像特征為輸入內(nèi)容，以所述各個圖像特征對應(yīng)的權(quán)重值為輸出內(nèi)容訓(xùn)練所得到的，其中，在所述視頻幀序列樣本中，異常幀的圖像特征的權(quán)重值高于其他幀的權(quán)重值；基于所述各個目標(biāo)圖像特征所對應(yīng)的目標(biāo)權(quán)重值，確定所述目標(biāo)視頻幀序列中是否存在異常事件。應(yīng)用本發(fā)明實施例，可以降低識別視頻內(nèi)容的成本，并可以提高識別效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及視頻檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種視頻內(nèi)容識別方法、裝置及電子設(shè)備、可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

目前，常常需要利用視頻監(jiān)控設(shè)備對樓道、小區(qū)入口和車道等區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控，從而獲得這些區(qū)域所對應(yīng)的監(jiān)控視頻。并且，在獲得這些監(jiān)控視頻后，還需要對這些監(jiān)控視頻的內(nèi)容進(jìn)行識別，以分析這些監(jiān)控視頻中是否存在異常事件，其中，異常事件包括但并不局限于碰撞事件和摔倒事件。

而目前的異常事件識別方式為：工作人員逐一查看每個待識別的監(jiān)控視頻，從而判斷所查看的監(jiān)控視頻中是否存在異常事件。發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，該種異常事件識別方式存在以下問題：當(dāng)監(jiān)控視頻數(shù)量較多時，該種方式會消耗大量的人力和時間，使得成本較高且效率低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例的目的在于提供一種視頻內(nèi)容識別方法、裝置及電子設(shè)備、可讀存儲介質(zhì)，以降低識別成本，并提高識別效率。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種視頻內(nèi)容識別方法，所述方法可以包括：

確定待識別的目標(biāo)視頻幀序列；

獲得所述目標(biāo)視頻幀序列中各個視頻幀的目標(biāo)圖像特征；

基于預(yù)先構(gòu)建的注意力模型，確定所獲得的各個目標(biāo)圖像特征所對應(yīng)的目標(biāo)權(quán)重值，其中，所述注意力模型為：以存在異常事件的視頻幀序列樣本所對應(yīng)的各個圖像特征為輸入內(nèi)容，以所述各個圖像特征對應(yīng)的權(quán)重值為輸出內(nèi)容訓(xùn)練所得到的，其中，在所述視頻幀序列樣本中，異常幀的圖像特征的權(quán)重值高于其他幀的權(quán)重值；

基于所述各個目標(biāo)圖像特征所對應(yīng)的目標(biāo)權(quán)重值，確定所述目標(biāo)視頻幀序列中是否存在異常事件。

可選地，所述確定待識別的目標(biāo)視頻幀序列的步驟，可以包括：

確定待識別的目標(biāo)視頻；

按照預(yù)設(shè)提取長度和預(yù)設(shè)滑動步長，從所述目標(biāo)視頻中獲得至少一個視頻幀序列；

從所述至少一個視頻幀序列中確定待識別的目標(biāo)視頻幀序列。

可選地，所述獲得所述目標(biāo)視頻幀序列中各個視頻幀的目標(biāo)圖像特征的步驟，可以包括：

利用預(yù)設(shè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)視頻幀序列進(jìn)行卷積計算，得到所述目標(biāo)視頻幀序列中各個視頻幀的初始圖像特征；

基于預(yù)設(shè)的第一循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對所獲得的各個初始圖像特征進(jìn)行上下文關(guān)聯(lián)計算，得到所述目標(biāo)視頻幀序列中各個視頻幀的目標(biāo)圖像特征。

可選地，在本發(fā)明的一種實施例中，所述基于所述各個目標(biāo)圖像特征所對應(yīng)的目標(biāo)權(quán)重值，確定所述目標(biāo)視頻幀序列中是否存在異常事件的步驟，可以包括：

確定在所述各個目標(biāo)圖像特征所對應(yīng)的目標(biāo)權(quán)重值中，是否存在大于其他目標(biāo)權(quán)重值的第一目標(biāo)權(quán)重值，若是，確定所述目標(biāo)視頻幀序列中存在異常事件，否則，確定所述目標(biāo)視頻幀序列中不存在異常事件。

可選地，在本發(fā)明的另一種實施例中，所述基于所述各個目標(biāo)圖像特征所對應(yīng)的目標(biāo)權(quán)重值，確定所述目標(biāo)視頻幀序列中是否存在異常事件的步驟，可以包括：