[发明专利]深入融合视频审查方法和系统

权利要求书

1.一种深入融合视频审查方法，其特征在于，包括步骤：

采用预设融合审查分类方式对待审查视频帧进行分类，获得该待审查视频帧所属的视频大类；

提取所述待审查视频帧中的各类特征；

分别根据所述待审查视频帧中的各类特征、所述视频大类的特征审查融合参数，确定所述待审查视频帧属于所述视频大类下的各视频小类的可能性；

根据所述待审查视频帧属于所述视频大类下的各视频小类的可能性，综合确定所述待审查视频帧所属的视频小类。

2.根据权利要求1所述的深入融合视频审查方法，其特征在于，视频大类的特征审查融合参数的确定方式包括：

采用所述预设融合审查分类方式对视频样本数据库中的各视频帧进行分类，获得融合审查的各视频大类的视频帧；

分别采用各类特征审查方法对所述视频样本数据库中的各视频帧进行分类，分别获得各类特征审查后的各视频大类的视频帧；

根据所述融合审查的各视频大类的视频帧、各类特征审查后的各视频大类的视频帧，确定各视频大类的各类特征审查的准确率；

根据各视频大类的各类特征审查的准确率，确定各视频大类的特征审查融合参数。

3.根据权利要求2所述的深入融合视频审查方法，其特征在于，确定各视频大类的各类特征审查的准确率的方式包括：

分别获取属于当前类特征审查的当前视频大类、但不属于融合审查的当前视频大类的视频帧的第一视频帧数目；

将所述第一视频帧数目除以所述融合审查的当前视频大类的视频帧的样本数目的值作为该当前类特征审查的误判率；

分别获取属于融合审查的当前视频大类的视频帧、但不属于当前类特征审查的当前视频大类的第二视频帧数目；

将所述第二视频帧数目与除以所述融合审查的当前视频大类的视频帧的样本数目的值作为该当前类特征审查的漏判率；

根据当前类特征审查的误判率、漏判率确定当前视频大类的当前类特征审查的准确率。

4.根据权利要求3所述的深入融合视频审查方法，其特征在于，将当前类特征审查的误判率、漏判率的平均值或者加权平均值作为当前视频大类的当前类特征审查的准确率。

5.根据权利要求2所述的深入融合视频审查方法，其特征在于，根据各视频大类的各类特征审查的准确率，确定各视频大类的特征审查融合参数的方式包括：

将当前视频大类的当前类特征审查的准确率相对于当前视频大类的各类特征审查的准确率之和的比例作为当前视频大类的当前类特征审查的融合参数；

当前视频大类的特征融合审查参数包括当前视频大类的各类特征审查的融合参数。

6.根据权利要求1至5任意一项所述的深入融合视频审查方法，其特征在于，确定所述待审查视频帧属于所述视频大类下的各视频小类的可能性的方式包括：

分别判断待审查视频帧中的各类特征属于所述视频大类下的各视频小类的可能性；

根据各类特征属于所述视频大类下的各视频小类的可能性，以及所述视频大类的特征审查融合参数，确定所述待审查视频帧属于所述视频大类下的各视频小类的可能性。

7.根据权利要求1至5任意一项所述的深入融合视频审查方法，其特征在于，综合确定所述待审查视频帧所属的视频小类的方式包括：

确定所述待审查视频帧属于所述视频大类下的各视频小类的可能性的最大值；

将该可能性的最大值对应的视频小类确定为所述待审查视频帧所属的视频小类。

8.一种深入融合视频审查系统，其特征在于，包括：

视频大类融合确定模块，用于采用预设融合审查分类方式对待审查视频帧进行分类，获得该待审查视频帧所属的视频大类；

特征提取模块，用于提取所述待审查视频帧中的各类特征；

视频小类融合确定模块，用于分别根据所述待审查视频帧中的各类特征、所述视频大类的特征审查融合参数，确定所述待审查视频帧属于所述视频大类下的各视频小类的可能性，并根据所述待审查视频帧属于所述视频大类下的各视频小类的可能性，综合确定所述待审查视频帧所属的视频小类。

9.根据权利要求8所述的深入融合视频审查系统，其特征在于，还包括：

融合参数确定模块，用于确定所述各视频大类的特征审查融合参数。