[發明專利]地理語義關聯約束的多視頻事件盲區變化過程推演方法

有效

• 申請號: 202010977915.3
• 申請日: 2020-09-17
• 公開（公告）號: CN112214642B
• 公開（公告）日: 2021-05-25
• 發明（設計）人: 謝瀟;薛冰;鄂超;李京忠;伍庭晨;孔琪;任婉俠
• 申請（專利權）人: 中國科學院沈陽應用生態研究所
• 主分類號: G06F16/75
• 分類號: G06F16/75;G06F40/30;G06F16/787
• 代理公司: 沈陽科苑專利商標代理有限公司 21002
• 代理人: 王倩

本發明涉及地理語義關聯約束的多視頻事件盲區變化過程推演方法，屬于地理空間數據處理技術領域，包括以下步驟：a)提取增強的語義地理位置的縱向層次結構和橫向拓撲網絡，實現監控場景區間統一定位劃分基準下的地理位置語義關聯表達；b)基于軌跡與地理位置的關系變化特征，判別逐行為過程的地理運動模式；c)建立映射時空距離遷移代價的盲區行為過程特征參數；d)通過聯合地理位置場景、地理運動模式和時空距離約束的監控盲區地理實體語義路徑規劃，實現盲區行為過程推演。本發明完成離散變化過程盲區信息的地理約束推演，實現面向監控區域連續變化過程的地理語義增強，支持不同層次中完整事件變化過程信息的理解。

技術領域

本發明涉及一種地理語義關聯約束的多相機視頻事件信息盲區變化過程推演方法，屬于地理空間數據處理技術領域。

背景技術

單攝像機獲取的地理視頻內容受成像窗口時空局域性的影響，記錄的是特征對象在特定地點或區域的短時行為過程，基于單攝像機的地理視頻內容因而僅局限于解析局部異常變化對應的局域小尺度事件；網絡監控環境下全局關聯的多地理視頻雖然有效擴展了監控時空窗口的整體范圍，提供了記錄多尺度復雜事件信息的地理視頻數據集，但數據內容中的事件知識仍受到監控設備作用域普遍的離散和無重疊分布影響而存在大量信息盲區。為了支持對復雜事件發生發展過程的完整認知并為面向不同層次事件信息的地理視頻數據組織檢索提供豐富的檢索入口和正確的約束條件，發展面向事件信息盲區的地理視頻關聯語義增強方法，成為繼“實現多攝像機離散地理視頻數據層次定性、作用定向和特征定量的關聯聚集”之后，“支持關聯約束檢索的地理視頻組織研究”亟需解決的又一關鍵問題。

支持應急處置任務決策的事件認知需要從“是什么”和“在哪里”的現象認知，進化到能回答“是怎樣”的過程認知。相對于盲區變化過程信息的缺失，地理視頻內容中的變化過程是可知的信息集。根據邏輯學研究思路，基于對象自身各組成部分的相互關系規律，從部分數據中推理無法獲取的某類事物的全部對象信息是思維的基本形式。由此，如何充分利用已知的內容變化信息合理推演盲區中的變化過程成為實現地理視頻關聯語義增強的核心問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種地理語義關聯約束的多相機視頻事件信息盲區變化過程推演方法。具體針對面向事件過程關聯聚類的地理視頻鏡頭組中因監控設備作用域離散分布影響而普遍存在的事件信息盲區問題，提出一種地理語義關聯約束的多相機視頻事件信息盲區變化過程推演方法。創新了從“面向單一視頻圖像空間”到“聯合地理視頻內外場景空間”的地理視頻內容解析機制與從“局部特征相似性約束”到“全局地理相關性約束”的地理視頻GIS分析機制。

本發明為實現上述目的所采用的技術方案是：地理語義關聯約束的多視頻事件盲區變化過程推演方法，包括以下步驟：

步驟1，地理位置的條件約束構建：獲取監控區域專題語義信息，解析其中的地理位置語義，提取地理位置對象和對象關系；面向位置關系構建縱向語義位置層次結構和橫向語義位置聯通網絡，表達監控場景區間統一定位區間劃分下的地理位置語義關聯；

步驟2，運動模式的趨勢約束解析：在三維建筑模型構成元素幾何形體表達維度和語義概念描述粒度的基礎上，分類歸納、解析并利用三維建筑模型中的特征語義關系，提取完整表達三維建筑物模型且正則形體化的位置邊界特征用于基于位置特征的運動模式判別；

步驟3，時空距離的代價約束估計：利用軌跡的統計特征，在有序組織的地理視頻鏡頭組間，通過逐相鄰行為過程的軌跡對分析行為過程間信息盲區的行為運動特征，建立映射時空距離遷移代價的盲區行為過程特征參數；

步驟4，多約束監控盲區行為過程推演：聯合場景的地理位置關系網、視頻內容中行為過程的地理運動模式，以及基于時空距離和軌跡特征定量求解的路徑判別指標，進行監控盲區地理實體移動行為過程語義路徑推演，以增強實現地理視頻鏡頭組語義元數據中監控盲區的關聯語義增強。

所述地理位置的條件約束構建包括以下步驟：