[發明專利]基于人工智能的視頻分析方法、設備及介質

在審

• 申請號: 202010622578.6
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111797756A
• 公開（公告）日: 2020-10-20
• 發明（設計）人: 曾起
• 申請（專利權）人: 平安國際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06;G06Q50/12
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識產權代理有限公司 44334
• 代理人: 何春蘭;遲珊珊

本申請涉及人工智能及數據處理技術領域，提供一種基于人工智能的視頻分析方法、設備及介質，其方法能夠對原始視頻進行拆分得到視頻段，有針對性地判斷每桌就餐的情況，利用模型對每個視頻段進行特征提取，以便結合人工智能手段實現特征的自動化提取，對特征進行分析，得到分析數據，連接指定傳感器，調取通過所述指定傳感器采集的每個視頻段的目標數據，根據所述分析數據及所述目標數據進行計算，得到視頻分析結果，能夠基于人工智能手段對視頻進行全面且有針對性的分析，且分析效率更高。本發明還涉及區塊鏈技術，預先訓練的多個模型存儲于區塊鏈上。

技術領域

本發明涉及人工智能及數據處理技術領域，尤其涉及一種基于人工智能的視頻分析方法、設備及介質。

背景技術

隨著社會生活水平的提高，外出就餐的人群越來越多，而擁有一個“好”廚師，能給餐廳帶來更多的經濟效益和良好的社會形象。

顧客對廚師的菜品滿意度應該是考核廚師水平的最直接最根本的標準，但在實際場景下，很難收集到顧客對菜品的反饋情況，操作上也不方便。目前的考核方式主要是通過廚師的日常考勤以及安全生產中涉及到的硬性的規章制度來評價每個廚師，有些考核方式中還考慮了客戶的投訴率，但均未涉及到顧客對每個菜品的滿意度，因此缺乏對廚師核心競爭力的考核。

另外，目前各個餐廳的監控視頻或者采用人為分析的方式，或者僅對視頻進行了人臉識別，視頻的利用率不高，且單一的分析方式所對應的分析結果也不夠全面，對采集的視頻進行整體分析的方式也導致分析效率較低、缺乏針對性。

發明內容

鑒于以上內容，有必要提供一種基于人工智能的視頻分析方法、設備及介質，能夠基于人工智能手段對視頻進行全面且有針對性的分析，且分析效率更高。

一種基于人工智能的視頻分析方法，所述基于人工智能的視頻分析方法包括：

當接收到視頻分析時，獲取利用采集裝置采集到的原始視頻；

對所述原始視頻進行拆分，得到至少一個視頻段；

利用預先訓練的多個模型對每個視頻段進行特征提取，輸出每個視頻段的至少一個特征；

對每個視頻段的至少一個特征進行分析，得到分析數據；

連接指定傳感器，調取通過所述指定傳感器采集的每個視頻段的目標數據；

根據所述分析數據及所述目標數據進行計算，得到視頻分析結果。

根據本發明優選實施例，所述對所述原始視頻進行拆分，得到至少一個視頻段包括：

將所述原始視頻按照餐桌進行拆分，得到包括每個餐桌的至少一段餐桌視頻；

從指定平臺調取所述至少一段餐桌視頻中每段餐桌視頻所包括的至少一次就餐信息；

從所述至少一次就餐信息中獲取每次就餐的起始時間及結束時間；

根據所述起始時間及所述結束時間拆分每段餐桌視頻，得到每段餐桌視頻的拆分視頻；

整合每段餐桌視頻的拆分視頻，得到所述至少一個視頻段。

根據本發明優選實施例，所述預先訓練的多個模型存儲于區塊鏈上，所述利用預先訓練的多個模型對每個視頻段進行特征提取，輸出每個視頻段的至少一個特征包括：

采用第一目標檢測模型識別每個視頻段的人臉特征，并將識別到的人臉特征輸入至表情分類模型，輸出每個視頻段中每個人臉特征對應的表情類別，所述表情類別包括滿意表情、不滿意表情，所述表情分類模型由至少一個角度的人臉標注圖片訓練而得到；

采用第二目標檢測模型識別每個視頻段的餐盤，并確定每個餐盤的坐標，將在指定坐標范圍內的餐盤確定為每個視頻段中的餐盤；