[发明专利]一种多模态场景特定情景的识别方法

说明书

本发明涉及场景识别技术领域，具体公开了一种多模态场景特定情景的识别方法，包括以下步骤：S1、输入视频样本；S2、对视频样本中的场景元素进行分析，并对场景元素进行分类；S3、通过采集端获得监控视频，对监控视频提取特征元素；S4、对步骤S3中所提取的特征元素进行分析处理；S5、根据步骤S4的分析结果与步骤S2中分类结果进行比对，确定各元素具体信息；S6、输出场景；本发明所提供的场景识别方法，先利用视频样本，获取足够多的场景元素，并以此作为后续识别场景的基础，最后对识别到的场景进行输出；方法步骤简单，识别准确率高，且识别场景广，适宜于推广使用，具有十分广阔的应用前景。

技术领域

本发明涉及场景识别技术领域，具体为一种多模态场景特定情景的识别方法。

背景技术

场景识别利用特定的算法，对场景进行识别和分析的技术，广泛应用在视频分类、人机交互、安防监控等领域。

现有的场景识别技术识别效果较差，且准确率较为低下，识别过程较为复杂，不利于推广。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多模态场景特定情景的识别方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种多模态场景特定情景的识别方法，包括以下步骤：

S1、输入视频样本；

S2、对视频样本中的场景元素进行分析，并对场景元素进行分类；

S3、通过采集端获得监控视频，对监控视频提取特征元素；

S4、对步骤S3中所提取的特征元素进行分析处理；

S5、根据步骤S4的分析结果与步骤S2中分类结果进行比对，确定各元素具体信息；

S6、输出场景。

优选的，所述步骤S1中，输入的视频样本的长度为10s～15s，输入的视频样本数量不少于50组。

优选的，所述步骤S2中，搭建神经网络，并进行深度学习，对场景元素分类；场景元素包括但不限于人物、动物、环境、天气、移动物品、静止物品、文字、声音以及动作。

优选的，所述步骤S3中，使用的采集端为监控摄像头，监控摄像头与视频处理端通过网络连接，完成视频的输送，并分解视频提取视频的特征元素。

优选的，所述步骤S3中，对监控视频进行分解，并根据步骤S2中的分类提取特征元素。

优选的，所述步骤S4中，对所提取的特征元素进行处理，减少特征元素画面中干扰物的存在，所述干扰物具体包括但不限于场景光影干扰、信号波动干扰以及物体直接遮挡干扰。

优选的，所述步骤S5中，针对人物能够识别出性别、肤色、年龄段，针对动物的识别能够识别出动物的种类，针对环境的识别能够识别出乡村、城市自然元素，针对天气能够识别出雨雪阴晴，针对移动物品、静止物品能够识别出物品类型，针对文字、声音、动作能够识别出相应内容。

优选的，所述步骤S5中还设置有步骤S51：针对步骤S5中无法识别的元素类型，进行上报处理，人工确定，并添加到步骤S2的分类中。

优选的，所述步骤S6中，对分析后的场景元素进行整合，整合后输出，完成识别过程。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明所提供的场景识别方法，先利用视频样本，获取足够多的场景元素，并以此作为后续识别场景的基础，最后对识别到的场景进行输出；方法步骤简单，识别准确率高，且识别场景广，适宜于推广使用，具有十分广阔的应用前景。

附图说明

图1为本发明的流程示意图。

具体实施方式