[发明专利]一种信息确定方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种信息确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一目标对应的视频帧序列，所述视频帧序列包含连续至少两帧场景图像，每帧场景图像中均包含所述第一目标；

基于所述视频帧序列，确定所述第一目标的时空维度特征，其中，所述第一目标的时空维度特征用于表征所述第一目标在连续至少两个时刻的图像特征，不同类别的目标对应不同的时空维度特征；

根据预设的时空维度特征与目标的类别的对应关系，确定所述第一目标的时空维度特征对应的类别，将所确定的类别作为所述第一目标的类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述视频帧序列，确定所述第一目标的时空维度特征的步骤，包括：

将所述视频帧序列输入到预先训练的神经网络中，得到所述第一目标的时空维度特征；

其中，所述神经网络基于样本序列和所述样本序列所包含样本目标对应的类别训练得到，所述样本序列包含连续至少两帧样本图像，所述连续至少两帧样本图像中包含同一样本目标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述神经网络利用所述视频帧序列确定所述第一目标的时空维度特征的过程，包括：

利用第一类卷积核对所述视频帧序列中每帧场景图像进行空间维度卷积，得到所述第一目标的多个空间维度特征，所述空间维度卷积为对各帧场景图像中的每帧场景图像执行滑窗操作；

利用第二类卷积核对所得到的多个空间维度特征进行时间维度卷积，得到所述第一目标的时空维度特征，所述时间维度卷积为对多个时间维度上相邻的空间维度特征中处于相同空间位置的空间维度特征执行卷积操作。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，在所述获取第一目标对应的视频帧序列的步骤之前，所述方法还包括：

当检测到场景中出现所述第一目标时，判断所述第一目标是否触发异常规则，如果是执行所述获取第一目标对应的视频帧序列的步骤。

5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，在所述根据预设的时空维度特征与类别的对应关系，确定所述第一目标的时空维度特征对应的类别，将所确定的类别作为所述第一目标的类别的步骤之后，所述方法还包括：

判断所述第一目标的类别是否为预设的异常目标的类别；

若为是，将所述第一目标确定为异常目标。

6.一种信息确定装置，其特征在于，所述装置包括：

视频帧序列获取模块，用于获取第一目标对应的视频帧序列，所述视频帧序列包含连续至少两帧场景图像，每帧场景图像中均包含所述第一目标；

时空维度特征确定模块，用于基于所述视频帧序列，确定所述第一目标的时空维度特征，其中，所述第一目标的时空维度特征用于表征所述第一目标在连续至少两个时刻的图像特征，不同类别的目标对应不同的时空维度特征；

目标类别确定模块，用于根据预设的时空维度特征与目标的类别的对应关系，确定所述第一目标的时空维度特征对应的类别，将所确定的类别作为所述第一目标的类别。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述时空维度特征确定模块，包括：

时空维度特征确定单元，用于将所述视频帧序列输入到预先训练的神经网络中，得到所述第一目标的时空维度特征；

其中，所述神经网络基于样本序列和所述样本序列所包含样本目标对应的类别训练得到，所述样本序列包含连续至少两帧样本图像，所述连续至少两帧样本图像中包含同一样本目标。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述神经网络利用所述视频帧序列确定所述第一目标的时空维度特征的过程，包括：

利用第一类卷积核对所述视频帧序列中每帧场景图像进行空间维度卷积，得到所述第一目标的多个空间维度特征，所述空间维度卷积为对各帧场景图像中的每帧场景图像执行滑窗操作；

利用第二类卷积核对所得到的多个空间维度特征进行时间维度卷积，得到所述第一目标的时空维度特征，所述时间维度卷积为对多个时间维度上相邻的空间维度特征中处于相同空间位置的空间维度特征执行卷积操作。