[发明专利]一种事件检测方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种事件检测方法，其特征在于，所述方法包括：

将待检测视频切分为多个子视频；

对每个子视频进行特征提取，得到每个子视频的特征图；

针对每个子视频，将该子视频输入到第一神经网络，输出该子视频的权重；其中，每个子视频的权重用于表征该子视频与识别出的事件的相关程度；

根据每个子视频的特征图和每个子视频的权重，识别所述待检测视频所属的事件，并将权重最大的子视频对应的时间段确定为该事件发生的时间段。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将该子视频输入到第一神经网络，输出该子视频的权重，包括：

将该子视频的特征图输入到第一神经网络，由所述第一神经网络对所述特征图依序进行加权处理和归一化处理，输出该子视频的权重。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个子视频的特征图和每个子视频的权重，识别所述待检测视频所属的事件，包括：

根据每个子视频的权重，对每个子视频的特征图进行融合处理，得到融合后的特征图；

对融合后的特征图进行分类，并将最大概率对应的事件确定为所述待检测视频所属的事件。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个子视频的权重，对每个子视频的特征图进行融合处理，得到融合后的特征图，包括：

针对每个子视频，根据该子视频的权重和特征图，计算该子视频加权后的特征图；

融合所有子视频加权后的特征图，得到融合后的特征图。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个子视频进行特征提取，得到每个子视频的特征图，包括：

针对每个子视频，将该子视频输入到用于进行特征提取的第二神经网络，由所述第二神经网络中的指定层对该子视频进行特征提取；所述指定层包括卷积层，或者是，所述指定层包括卷积层，以及池化层和全连接层中的至少一个；

将所述指定层的输出结果确定为该子视频的特征图。

6.一种事件检测装置，其特征在于，所述装置包括切分模块、提取模块、注意力模块和分类模块，其中，

所述切分模块，用于将待检测视频切分为多个子视频；

所述提取模块，用于对每个子视频进行特征提取，得到每个子视频的特征图；

所述注意力模块，用于针对每个子视频，将该子视频输入到第一神经网络，输出该子视频的权重；其中，每个子视频的权重用于表征该子视频与识别出的事件的相关程度；

所述分类模块，用于根据每个子视频的特征图和每个子视频的权重，识别所述待检测视频所属的事件，并将权重最大的子视频对应的时间段确定为该事件发生的时间段。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述注意力模块830，具体用于将该子视频的特征图输入到第一神经网络，由所述第一神经网络对所述特征图依序进行加权处理和归一化处理，输出该子视频的权重。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述分类模块840，具体用于：

根据每个子视频的权重，对每个子视频的特征图进行融合处理，得到融合后的特征图；

对融合后的特征图进行分类，并将最大概率对应的事件确定为所述待检测视频所属的事件。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-5任一项所述方法的步骤。