[发明专利]一种视频分析方法、装置、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种视频分析方法，其特征在于，包括：

获取指定摄像机对其所监控的目标场景采集的图像帧，作为目标图像帧；

利用预先构建的多个场景分别对应的视频分析规则和所述目标图像帧，确定所述目标场景发生的事件为所述多个场景中每个场景对应的目标事件的概率，其中，所述目标场景为所述多个场景中的任一场景，任一场景对应的视频分析规则从该场景对应的样本图像中学习得到，一个场景对应的样本图像为该场景中发生对应的目标事件时，摄像机针对该场景采集的图像，一场景对应的视频分析规则为用于确定待分析图像帧中发生该场景对应的目标事件的概率的规则；

根据所述目标场景发生的事件为所述多个场景中每个场景对应的目标事件的概率，确定识别到的事件和识别到的事件对应的概率；

根据所述识别到的事件以及所述识别到的事件对应的概率，确定所述目标场景中是否发生了所述目标场景对应的目标事件；

当目标场景发生了目标场景对应的目标事件时，将目标图像帧序列和区域指示信息发送至终端，以使所述终端展示所述目标图像帧序列，并在所述目标图像帧序列中展示区域指示信息所指示的区域的检测框和跟随框，其中，所述目标图像帧序列包括所述目标图像帧，以及所述目标图像帧之前的至少一个图像帧和/或所述目标图像帧之后的至少一个图像帧，所述区域指示信息用于指示所述目标图像帧序列的各图像帧中发生所述目标场景对应的目标事件的区域。

2.根据权利要求1所述的视频分析方法，其特征在于，还包括：

当所述目标场景中发生了所述目标场景对应的目标事件时，存储所述目标图像帧序列。

3.根据权利要求1所述的视频分析方法，其特征在于，预先构建任一场景对应的视频分析规则的过程包括：

从该场景对应的样本图像中确定出目标区域，其中，所述目标区域为与该场景对应的目标事件相关的区域；

从所述目标区域所包含的像素点中确定角点，以得到由确定出的角点组成的角点集；

利用所述角点集构建决策树，将构建的决策树作为该场景对应的视频分析规则。

4.根据权利要求3所述的视频分析方法，其特征在于，所述从所述目标区域所包含的像素点中确定角点，以得到由确定出的角点组成的角点集，包括：

利用预先构建的角点决策器，确定所述目标区域中的每个像素点是否为角点，以得到由确定出的角点组成的角点集；

其中，所述角点决策器以训练集中的训练像素为样本，以所述训练像素对应的像素类别为标签训练得到，一个像素的像素类别为角点或非角点。

5.根据权利要求4所述的视频分析方法，其特征在于，构建所述角点决策器的过程包括：

从角点决策器的训练图像中获取目标像素点集，其中，所述目标像素点集由所述训练图像中可能包含角点的区域中的像素点组成；

根据所述目标像素点集中像素点的亮度，确定所述目标像素点集中每个像素点的像素类别；

以所述目标像素点集中像素点对应的信息增益为依据，用所述目标像素点集中的像素和所述目标像素点集中像素对应的像素类别训练角点决策器。

6.根据权利要求5所述的视频分析方法，其特征在于，所述根据所述目标像素点集中像素点的亮度，确定所述目标像素点集中每个像素点的像素类别，包括：

对于所述目标像素点集中的每个像素点，根据该像素点的亮度以及该像素点的邻域圆上像素点的亮度，确定该像素点是否为角点，以得到所述目标像素点集中每个像素点的像素类别。