CN112256912A - 审讯视频智能标注分析及播放方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种审讯视频智能标注分析及播放方法，包括以下步骤：A.在网页上构建一个播放审讯视频的容器界面；B.在容器界面里加载播放审讯视频，确定在播放时间轴上的时间区间，改变视频播放时间点或确认视频播放内容的时间点，对某一个时间段的审讯视频进行抓拍；对视频材料数据以及抓拍信息数据进行整理；C.完成对抓拍数据的整理后，通过点击视频的知识点面板来将知识点进行标注，形成标注按钮，对在步骤B中整理好的临时数据集进行整合、组织，得到结果数据；D.将步骤C中加工好的结果数据存储到数据库。本发明有效地提高了数据分析效率以及数据应用效能，为加强执法规范、提升执法效率准备了条件。

Description

审讯视频智能标注分析及播放方法
技术领域
本发明涉及电子政务技术领域，更具体涉及一种审讯视频智能标注分析及播放方法。
背景技术
政府执法部门行使着由国家赋予的执法权利，担负着维持社会的稳定，维护法制精神的职责，是实现依法治国的重要组成部分。在对执法规范、执法效率、执法廉洁等各个方向上的探索与尝试，都反映出各执法部门对信息化建设的重视程度。如何充分借助科技力量，为执法活动提供有效支撑，是信息化建设的关键，这一定程度上取决于对执法活动数据化处理的深度。
近年来随着经济的发展、社会的进步，越来越多的执法部门愈加重视执法的规范化。其中，能否更有效地实现对审讯视频材料进行智能标注的信息化管理与应用，是解决执法规范化管理的关键所在。这在相关的执法领域中，已经开始得到关注，但现阶段仍处于起步探索的过程，缺乏一个完整的、成熟的、可复制的整体解决方案。在实现对审讯视频材料的信息化管理与应用的过程中，其主要难点在于：
1)当前执法部门的业务开展并未完全实现信息化，处于信息化建设的中间过渡期，在实际的执法办案过程中，仍然存在大量的非结构化视频材料需要人工标注，由于未对这部分非结构化数据作进一步有效的数据提取，导致无法对这部分数据所包含的大量信息进行更有效地利用，形成数据死角；
2)由于视频数据包含的海量信息是其它媒体无法比拟的；要满足其日益庞大的数据量、非结构化的数据形式和内容的多义性，又为方便的用户交互操作设置了障碍，影响了它发挥更大的作用。为了挖掘大型视频集中潜在内容价值，用户需要能够有效地检索到所需要的视频片段；
3)传统关系型数据库的范式设计，使得对这类结构复杂、包含非结构化数据的存储难度较大，不利于数据后期的管理、应用。
发明内容
本发明需要解决的技术问题是提供一种审讯视频智能标注分析及播放方法，以解决在实际的执法办案过程中存在大量的非结构化视频材料需要人工标注而无法对这部分数据所包含的大量信息进行更有效地利用的问题，以主要为执法办案信息化的建设提供一个全面的、高效的、通用的审讯视频标注分析方法，以有效提高数据分析效率以及数据应用效能，为加强执法规范、提升执法效率准备条件。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
审讯视频智能标注分析方法，包括以下步骤：
A.在网页上构建一个播放审讯视频的容器界面；
B.在容器界面里加载播放审讯视频，确定在播放时间轴上的时间区间，改变视频播放时间点或确认视频播放内容的时间点，对某一个时间段的审讯视频进行抓拍；
结合系统后台的半自动化数据整理方式，并依据基于抓拍规范预设的规则，对视频材料数据以及抓拍信息数据进行整理；
C.完成对抓拍数据的整理后，通过点击视频的知识点面板来将知识点进行标注，形成标注按钮，对在步骤B中整理好的临时数据集进行整合、组织，得到结果数据；
D.将步骤C中加工好的结果数据存储到数据库。
进一步优化技术方案，所述步骤B中，根据关键时刻以及预设时长确定在播放时间轴上的时间区间。
进一步优化技术方案，所述步骤B中，通过拖动滑块或点击视频拖动条的方法来改变视频播放时间点或确认视频播放内容的时间点。
进一步优化技术方案，所述步骤B中，对抓拍信息数据进行整理包括以下步骤：
B1.为所有抓拍的审讯视频文件创建唯一标识，建立视频文件与唯一标识的映射；
B2.将审讯视频文件的内容以及由步骤B1创建并与视频文件对应的唯一标识，逐一传入后台；
B3.在步骤B2得到数据入库结果后，根据一组基于抓拍规范预设的规则，标注数据，分析整理；
B4.判断自动化整理数据是否已符合抓拍的要求，如果满足，则直接进行步骤B6；否则，先进行步骤B5；
B5.根据审讯视频材料抓拍规范的要求，对需要抓拍的视频材料以及其他抓拍信息进行人工整理，完成后进行步骤B6；
B6.将经过半自动化整理的临时数据集提交至后台。
进一步优化技术方案，所述步骤C中，标注是基于采集规范预设的标注方法进行；所述基于采集规范预设的标注方法包括以下步骤：
C1、获取原始视频数据集，所述原始视频数据集包含待标注视频；
C2、根据视频内容数据集标注所述待标注视频中的重点桥段。
进一步优化技术方案，所述步骤C2包括以下步骤：
根据播放视频获取待标注视频所对应的播放时间轴；
根据播放视频中时间特征信息，确定在播放时间轴上每一时刻标注对应的类别；
根据播放时间轴上每一时刻所对应的进度标注视频中的重点桥段。
进一步优化技术方案，所述步骤C中，在进行标注时，基于深度学习网络构建模型，将文本和视频语义内容进行联系。
进一步优化技术方案，所述步骤D中，数据库主要采用非关系型数据库。
审讯视频的播放方法，包括以下步骤：
通过输入视频的关键帧或语义信息进行检索；
通过点击标注按钮，直接播放标注的审讯视频。
由于采用了以上技术方案，本发明所取得技术进步如下。
本发明的目的是提供一种能够在网页上简单明了的对视频进行标注与编辑，把相关操作保存，播放时，通过点击按钮重现标注时该时间点上的内容的视频标注方法。提供一种视频重点桥段标注方法、终端及存储介质，使得在减少处理工作量的同时，还能够实现对重点桥段的快速标注。
本发明能够在网页上对视频进行标注编辑；在视频播放当中，根据当前所播放的内容，通过总结给出标注，说明当前时段播放的内容，标注完成后，把相关的视频信息与标注的相关信息发送到服务器保存起来，在打开标注过的视频时，即可将标注过的内容还原出来；这时只要通过点击标注按钮，就能直接播放标注相关的内容。本发明有效地提高了数据分析效率以及数据应用效能，为加强执法规范、提升执法效率准备了条件。
本发明视频标注，能够将文本和视频语义内容进行联系，是一种很好地减少语义差距的方式，并可以用于视频检索的中间步骤，使得用户可以通过输入视频的关键帧或语义信息进行检索。
本发明通过采用自动播放、手动播放录像方式实现对各类审讯材料进行数据标注的定义，使得业务人员在不需要开发人员参与的情况下，即可通过所提供的配置功能，完成视频标注录像，以满足大量结构不一的审讯视频材料的标注分析需求，同时能一定程度减少开发人员的工作量，降低代码的耦合度。
对于标注的内容信息，可采用分词、语义分析技术，可以从视频标注的信息内容提取更有价值的信息，在为其他上层应用提供数据支撑的同时，还可为分析方法的自动化数据整理以及人工数据整理提供辅助。
本发明采用非传统关系型数据库，除了基于非关系型数据库具有易于扩展、成本低廉等特性的考量以外，在需要处理大量异构数据与非结构化数据的应用场景下，可以很大程度地降低数据建模的难度，简化数据库操作组件代码的编写与维护，且易于扩展。
附图说明
图1为本发明审讯视频智能标注分析方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图和具体实施例对本发明进行进一步详细说明。
审讯视频智能标注分析方法，结合图1所示，包括以下步骤：
A.在网页上构建一个播放审讯视频的容器界面(即系统播放器)，上传需要标注分析的审讯视频材料。系统播放器是用来播放审讯视频专用容器。
B.在容器界面里加载播放审讯视频。根据用户需求，依照页面的操作向导，打开播放相关审讯视频材料，使用系统播放器播放步骤A用户需求的审讯视频材料。
根据关键时刻以及预设时长确定在播放时间轴上的时间区间，并根据视频的内容，通过拖动滑块或点击视频拖动条的方法来改变视频播放时间点或确认视频播放内容的时间点，对某一个时间段的审讯视频进行抓拍。
对审讯视频进行抓拍的步骤如下：在审讯视频播放器播放的审讯视频内容，按照指定摄像机设备、指定播放窗口进行图像的实时播放和停止，实现对本地视频文件的播放及播放的控制。在播放窗口中查询并打开客户端本地保存的媒体文件。在拖动滑块或点击拖动条后，视频处于暂停的状态，点击播放按钮，即从所处位置开始播放视频。
结合系统后台的半自动化数据整理方式，并依据一组特定的基于抓拍规范预设的规则，对视频材料数据以及其他抓拍信息数据进行整理。半自动化数据整理方式包括自动化数据整理以及人工数据整理的方式。
本发明自动化整理数据，是后台根据预设规则自动完成数据整理的过程，主要包括抓拍文件的自动归类与文件是否损坏两个处理，最终将自动化数据整理的结果返回到前端用户界面。
本发明人工整理，是用户根据采集规范对自动化数据整理的结果进行比对，判断是否符合要求，对于不符合要求的，可以在提供的用户界面进行调整重新播放原视频进行重新录像。
步骤B中，对抓拍信息数据进行自动化与人工数据整理，包括以下步骤：
B1.利用特定的算法文件，为所有抓拍的审讯视频文件创建唯一标识，建立视频文件与唯一标识的映射。
B2.将审讯视频文件的内容以及由步骤B1创建并与视频文件对应的唯一标识，逐一传入后台。具体地，本步骤是获取图片的字节流数据，并将图片文件的字节流数据与其映射的唯一标识，逐一传入后台。
B3.在步骤B2得到数据入库结果后，根据一组基于抓拍规范预设的规则，标注数据，分析整理。
B4.判断自动化整理数据是否已符合抓拍的要求，如果满足，则直接进行步骤B6；否则，先进行步骤B5。
B5.根据审讯视频材料抓拍规范的要求，对需要抓拍的视频材料以及其他抓拍信息进行人工整理，完成后进行步骤B6。
B6.将经过半自动化整理的临时数据集提交至后台。
本发明临时数据集，是在经过自动化与人工的半自动化数据整理后，能通过用户界面表达的数据集合。
C.在步骤B通过结合自动化与人工的方式完成对抓拍数据的整理后，通过点击视频的知识点面板来将知识点进行标注，形成标注按钮，对在步骤B中整理好的临时数据集进行整合、组织，得到结果数据。
步骤C中，标注是基于采集规范预设的标注方法进行。基于采集规范预设的标注方法主要包括对视频标注的定义，基于采集规范预设的标注方法包括以下步骤：
C1、获取原始视频数据集，原始视频数据集包含待标注视频。
C2、根据视频内容数据集标注待标注视频中的重点桥段。
步骤C2包括以下步骤：
根据播放视频获取待标注视频所对应的播放时间轴；
根据播放视频中时间特征信息，确定在播放时间轴上每一时刻标注对应的类别；
根据播放时间轴上每一时刻所对应的进度标注视频中的重点桥段。
视频标注好之后上传数据库进行存档保存。
为了挖掘大型视频集中潜在价值，用户需要能够有效地检索到所需要的视频片段。因此步骤C中，在进行标注时，基于深度学习网络构建模型，将文本和视频语义内容进行联系。是一种很好的减少语义差距的方式，并可以用于视频检索的中间步骤，使得用户可以通过输入视频的关键帧或语义信息进行检索。
D.将步骤C中加工好的结果数据存储到数据库。
步骤D中，数据库主要采用非关系型数据库。
本发明特定的算法文件，是根据抓拍标注好的视频文件通过获取MD5校验值、抓拍人员编号和抓拍时间秒数(指从1970年1月1日0:0:0开始到生成该文件的时间的秒数，在标识中采用10位十进制数字描述)生成特定的唯一标识。
本发明基于抓拍规范预设的规则，是指对抓拍模板以及要素标注的定义。其中，抓拍模板定义，是根据各类异构审讯视频案件类型不同的抓拍要素模板，主要包括三大类信息，模板分类、模板名称、案件编号、案件名称等模板字段信息及相关字段信息；要素标注定义，是对已完成抓拍的审讯视频材料，进行要素标注规则的配置，包括前置规则与后置规则，结合分词技术和语义分析技术的应用，提取出数据价值更高的要素信息。
审讯视频的播放方法，包括以下步骤：
通过输入视频的关键帧或语义信息进行检索；
通过点击标注按钮，直接播放标注的审讯视频。
本发明在视频下面设置功能键、文本的显示与输入文本。选择好开始播放的位置后，可以选择开始录像，系统即从所处位置开始进行录像。在拖动滑块或点击拖动条后，视频处于暂停的状态，点击播放按钮，即从所处的位置开始播放视频。当标注完后，点击插入按钮来完成标注，也可以点击取消按钮来停止标注。
本发明的目的是提供一种能够在网页上简单明了的对视频进行标注与编辑，把相关操作保存，播放时，通过点击按钮重现标注时该时间点上的内容的视频标注方法。提供一种视频重点桥段标注方法、终端及存储介质，使得在减少处理工作量的同时，还能够实现对重点桥段的快速标注。
本发明能够在网页上对视频进行标注编辑；在视频播放当中，根据当前所播放的内容，通过总结给出标注，说明当前时段播放的内容，标注完成后，把相关的视频信息与标注的相关信息发送到服务器保存起来，在打开标注过的视频时，即可将标注过的内容还原出来；这时只要通过点击标注按钮，就能直接播放标注相关的内容。本发明有效地提高了数据分析效率以及数据应用效能，为加强执法规范、提升执法效率准备了条件。
本发明视频标注，能够将文本和视频语义内容进行联系，是一种很好地减少语义差距的方式，并可以用于视频检索的中间步骤，使得用户可以通过输入视频的关键帧或语义信息进行检索。
在实际应用中，对大量视频进行标注是比较困难的，首先使用人工的方法去标注一个视频集需要耗费大量的时间和精力，用户往往没有足够的耐性来完成整个样本集的标注；本发明通过采用自动播放、手动播放录像方式实现对各类审讯材料进行数据标注的定义，使得业务人员在不需要开发人员参与的情况下，即可通过所提供的配置功能，完成视频标注录像，以满足大量结构不一的审讯视频材料的标注分析需求，同时能一定程度减少开发人员的工作量，降低代码的耦合度。
对于标注的内容信息，可采用分词、语义分析技术，可以从视频标注的信息内容提取更有价值的信息，在为其他上层应用提供数据支撑的同时，还可为分析方法的自动化数据整理以及人工数据整理提供辅助。引入分词技术与语义分析技术，对提取出的文本信息进行深度分析，以提取出数据价值更高的要素信息，为后续更多上层应用的实现，提供数据支撑，充分发挥数据效能。
其次，使用低级别的特征向量来提取能够表达视频内容的语义非常困难。如何对尽量少的样本进行人工标注及多种形式的底层特征，并获得较好的视频标注性能成为视频标注的一个关键问题。由于机器学习理论相对成熟，可以为视频标注提供理论分析的依据和各种可能的解决方案，因此一般认为它是解决视频标注问题比较适合的方法。采用非传统关系型数据库，除了基于非关系型数据库具有易于扩展、成本低廉等特性的考量以外，在需要处理大量异构数据与非结构化数据的应用场景下，可以很大程度地降低数据建模的难度，简化数据库操作组件代码的编写与维护，且易于扩展。

Claims (9)

1.审讯视频智能标注分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
A.在网页上构建一个播放审讯视频的容器界面；
B.在容器界面里加载播放审讯视频，确定在播放时间轴上的时间区间，改变视频播放时间点或确认视频播放内容的时间点，对某一个时间段的审讯视频进行抓拍；
结合系统后台的半自动化数据整理方式，并依据基于抓拍规范预设的规则，对视频材料数据以及抓拍信息数据进行整理；
C.完成对抓拍数据的整理后，通过点击视频的知识点面板来将知识点进行标注，形成标注按钮，对在步骤B中整理好的临时数据集进行整合、组织，得到结果数据；
D.将步骤C中加工好的结果数据存储到数据库。
2.根据权利要求1所述的审讯视频智能标注分析方法，其特征在于，所述步骤B中，根据关键时刻以及预设时长确定在播放时间轴上的时间区间。
3.根据权利要求1所述的审讯视频智能标注分析方法，其特征在于，所述步骤B中，通过拖动滑块或点击视频拖动条的方法来改变视频播放时间点或确认视频播放内容的时间点。
4.根据权利要求1所述的审讯视频智能标注分析方法，其特征在于，所述步骤B中，对抓拍信息数据进行整理包括以下步骤：
B1.为所有抓拍的审讯视频文件创建唯一标识，建立视频文件与唯一标识的映射；
B2.将审讯视频文件的内容以及由步骤B1创建并与视频文件对应的唯一标识，逐一传入后台；
B3.在步骤B2得到数据入库结果后，根据一组基于抓拍规范预设的规则，标注数据，分析整理；
B4.判断自动化整理数据是否已符合抓拍的要求，如果满足，则直接进行步骤B6；否则，先进行步骤B5；
B5.根据审讯视频材料抓拍规范的要求，对需要抓拍的视频材料以及其他抓拍信息进行人工整理，完成后进行步骤B6；
B6.将经过半自动化整理的临时数据集提交至后台。
5.根据权利要求1所述的审讯视频智能标注分析方法，其特征在于，所述步骤C中，标注是基于采集规范预设的标注方法进行；所述基于采集规范预设的标注方法包括以下步骤：
C1、获取原始视频数据集，所述原始视频数据集包含待标注视频；
C2、根据视频内容数据集标注所述待标注视频中的重点桥段。
6.根据权利要求5所述的审讯视频智能标注分析方法，其特征在于，所述步骤C2包括以下步骤：
根据播放视频获取待标注视频所对应的播放时间轴；
根据播放视频中时间特征信息，确定在播放时间轴上每一时刻标注对应的类别；
根据播放时间轴上每一时刻所对应的进度标注视频中的重点桥段。
7.根据权利要求1所述的审讯视频智能标注分析方法，其特征在于，所述步骤C中，在进行标注时，基于深度学习网络构建模型，将文本和视频语义内容进行联系。
8.根据权利要求1所述的审讯视频智能标注分析方法，其特征在于，所述步骤D中，数据库主要采用非关系型数据库。
9.审讯视频的播放方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过输入视频的关键帧或语义信息进行检索；
通过点击如权利要求1至8任意一项所述的标注按钮，直接播放标注的审讯视频。
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