[发明专利]基于人工智能的面向海事业务的视频监控与分析方法

权利要求书

1.一种基于人工智能的面向海事业务的视频监控与分析方法，其特征在于：包括下述步骤：

步骤1，采用识别算法对视频数据源的每一帧识别区中的目标对象进行识别，以适用不规则识别区来完成对所述目标对象的完整识别；即：按顺序依次读取视频数据源的每一帧并在每一帧上设定识别区；

步骤2，在缓冲区通过标记算法对所述视频数据源的前后帧目标对象进行区分标记，完成同一目标对象不重复标记，并区分新旧目标对象，确保识别对象的唯一性；根据每一帧设定的识别区，按照设定的缩小比例设置缓冲区，缓冲区在识别区内，且与识别区中心点重合；

步骤3，从视频每一帧中截取识别区，在所述缓冲区内部区域使用追踪算法进行所述识别对象的追踪，追踪目标对象出缓冲区的轨迹，确保在追踪过程中重叠、遮挡、再分开因素的影响下追踪目标对象不错乱，从而得到识别对象的结果；

步骤4，记录所述追踪目标对象出识别区的位置，使用该位置对其进行行为分析和统计。

2.根据权利要求1所述基于人工智能的面向海事业务的视频监控与分析方法，其特征在于：步骤3中，使用追踪算法进行所述识别对象的跟踪，步骤如下：

步骤3.1，读取第P帧图像，调用Resize函数操作调整图像大小，将图像分成个网格；

步骤3.2，使用卷积神经网络对图像进行特征抽取；

步骤3.3，预测目标的位置、类别：如果某个目标对象的中心落在某个所述网格中，则该网格就负责预测这个目标对象；每个网格要预测个候选框中的、置信度和类别；输出大小为的张量；为划分网格数，为每个网格负责的边框个数，为类别个数；每个网格对应个边界框，所述边界框的宽高范围为全图，表示以该网格为中心寻找物体的边界框位置；每个边界框对应一个分值，代表该处是否有物体及定位准确度；

每个网格对应个概率值，找出最大概率对应的类别，其中为对象在条件下出现的概率，并认为网格中包含该物体或者该物体的一部分；

每个网格对应的维向量中包含的信息如下：

1、个对象分类的概率，可以记为：

，

表示该网格存在对象的概率；

2、个候选框的位置信息包含中心点坐标、坐标、候选框宽度w、候选框高度h，个候选框共需要个数值来表示其位置；

3、个候选框的置信度候选框的置信度公式为：

；

表示为目标对象的置信度；

表示目标是的概率；

表示真实位置和预测位置的交叉比；

是候选框内存在对象的概率，区别于，体现了预测的候选框与真实目标选框的接近程度；

4、遍历所有得分，排除得分较低与重叠度较高的对象，输出预测对象。