[发明专利]用于识别运动视频中的事件的方法

权利要求书

1.一种用于识别在由运动摄像机捕获到的场景中的事件的方法，所述方法包括临时识别过程和长期识别过程这两种识别过程，

所述临时识别过程包括：

通过对来自捕获到的图像帧的像素数据进行分析，来识别捕获到的场景中的事件；

记录相机处理数据，所述相机处理数据与所述图像帧的捕获的时间段相关，所述图像帧隶属于基于所述像素数据的事件识别，其中，所述相机处理数据包括下述中的一个或多个：用于指示由相机捕获到的编码视频流的数据速率的值、用于指示自动聚焦距离的值、用于指示自动白平衡功能的设置的值、与自动曝光设置相关的值、信噪比的值、用于指示捕获到的帧中的对比度的值、用于指示发送到网络的数据速率的值、用于指示CPU使用情况的值、用于指示存储器使用情况的值、来自陀螺罗盘或加速度计的数据、来自连接到所述相机的PTZ头的位置数据、来自雷达传感器的数据、以及来自PIR传感器的数据；以及

通过分析来自捕获到的图像帧的像素数据以作为输入，来使用所记录的相机处理数据对基于神经网络的事件识别操作进行训练，并且将基于像素的事件识别操作中识别出的事件作为由所述基于神经网络的事件识别操作所产生的事件的正确分类，所述相机处理数据与所述图像帧的捕获的时间段相关，所述图像帧隶属于在捕获到的场景中的事件识别，并且

所述长期识别过程包括：

记录相机处理数据，所述相机处理数据与在像素数据的分析中所用的图像帧之后捕获到的图像帧的捕获时间段相关；以及

通过将所记录的相机处理数据输入到训练后的基于神经网络的事件识别操作中，来识别捕获到的场景中的事件，所记录的相机处理数据与在像素数据的分析中所用的图像帧之后捕获到的图像帧的捕获时间段相关，

其中，在预定的时间段期间执行所述临时识别过程，并且在所述预定的时间段到期之后执行所述长期识别过程。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述对基于神经网络的事件识别操作进行训练包括：对属于所述基于神经网络的事件识别操作的节点的权重进行调整，其中，对所述基于神经网络的事件识别操作的节点的权重进行调整，使得由所述基于神经网络的事件识别操作产生的事件的分类接近于通过分析来自捕获到的图像帧的像素数据而识别出的事件的分类。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述临时识别过程根据请求而启动。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述请求是由用户输入到所述运动摄像机中的指令。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述临时识别过程通过经由网络连接到所述运动摄像机的设备执行。

6.根据权利要求2所述的方法，其中在所述临时识别过程期间将所述权重存储在经由网络连接到所述运动摄像机的设备中。

7.根据权利要求6所述的方法，其中经由所述网络将所述权重传送到所述运动摄像机。

8.根据权利要求1所述的方法，其中在所述长期识别过程中，在所述运动摄像机中执行所述基于神经网络的事件识别操作的权重和代码。

9.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

响应于在所述长期识别过程中由所述基于神经网络的事件识别所生成的置信度值低于预定的阈值而重新启动所述临时识别过程。

10.一种用于识别运动视频中的事件的系统，所述系统包括被布置为经由通信网络进行通信的运动摄像机和处理设备，其中所述系统被布置为执行根据权利要求1所述的方法。

11.根据权利要求10所述的系统，其中所述处理设备被布置为执行临时识别过程。

12.根据权利要求10所述的系统，其中所述运动摄像机被布置为执行所述长期识别过程。

13.根据权利要求10所述的系统，其中所述处理设备被布置为执行所述长期识别过程。