CN116935286B - 一种短视频识别系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种短视频识别系统,包括根据短视频中的不同人像/物象色彩变化时轮廓与像素点特征，采集并集成短视频中的预设标准人像/物象形态与纹理的合规值，得到基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图；将所述基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图作为基准对比数据，利用预设的多尺度卷积神经网络对接收到的固定位置人像/物象形态与纹理进行人像/物象轮廓与像素点特征变化识别，判断所述固定位置人像/物象形态与纹理是否为非正常人像/物象形态与纹理，并针对所述非正常人像/物象形态与纹理发出特征异常信号；本发明同时还提出的采用不同的模型与算法，对短视频数据进行智能处理，提升了短视频识别的效率。
Description
技术领域
本发明涉及短视频识别领域,尤其涉及一种短视频识别系统。
背景技术
随着互联网通信技术和多媒体技术的迅速发展,数字视频已广泛传播于大量用户之间,尤其是各大短视频平台的出现,短视频已经成为人们获取娱乐和新闻的重要来源之一。然而,有些短视频属于异常短视频。因此如果对短视频不加以分类管理,不提前进行提醒,那么会存在一定影响。因此,如何对短视频内容的检测、监测、分类、提醒是本领域中迫切需求解决的技术难题。
如何对短视频内容检测涉及多种技术的交叉,其涉及短视频编解码技术,图像处理技术,语音处理技术、文本处理技术、数据库存储技术等等。而现有技术中,通常只涉及利用单一的技术对短视频内容进行简单粗分类,例如可利用图像识别技术将目标短视频分类、利用关键词识别的手段将预警短视频分类等等,很显然上述技术方案不能适应多种类型的短视频识别,同时由于检测手段的单一会导致准确度较低。因此,迫切需要一种针对短视频,进行检测和分类的技术,其不仅能对短视频进行多类型的检测识别,同时通过融合多种短视频中的信息提高短视频识别的准确度。
发明内容
本发明提出了一种短视频识别系统和系统，以解决上文提到的现有技术的缺陷。
本发明提出了一种短视频识别系统，该系统运行包括以下步骤：
步骤A1：根据短视频中的不同人像/物象色彩变化时轮廓与像素点特征，采集并集成短视频中的预设标准人像/物象形态与纹理的合规值，根据集成得到的所述预设标准人像/物象形态与纹理的合规值对所述预设标准人像/物象形态与纹理进行曲线刻画得到基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图；
步骤A2：将所述基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图作为基准对比数据，利用预设的多尺度卷积神经网络对接收到的固定位置人像/物象形态与纹理进行人像/物象轮廓与像素点特征变化识别，判断所述固定位置人像/物象形态与纹理是否为非正常人像/物象形态与纹理，并针对所述非正常人像/物象形态与纹理发出特征异常信号；
步骤A3：利用预设的多尺度卷积神经网络判断所述非正常人像/物象形态与纹理是否为误判，如果是，则消除所述特征异常信号并执行步骤A4，如果不是，执行步骤A5；
步骤A4：构建短视频特征信息中心，智慧识别系统后台判断所述固定位置人像/物象形态与纹理是否属于标准短视频人像/物象形态与纹理，如果是，则将所述固定位置人像/物象形态与纹理加入所述短视频特征信息中心，如果不是，则执行步骤A5；
步骤A5：将所述非正常人像/物象形态与纹理置入智慧识别系统进行自适应人像/物象轮廓与像素点特征变化响应和人像/物象轮廓与像素点特征变化分类策略生成中，并提取所述非正常人像/物象形态与纹理的不合规数据，根据所述不合规数据构建短视频关键节点信息中心。
以上系统运行通过对非正常人像/物象形态与纹理的分类设定，在离线状态下传输基础纯洁的单位时间变化数据，并形成单独识别库，其单独识别库呈离线状态，每一次在比对时皆主要从单独识别库中提取相应信息，并将诊断为非正常人像/物象形态与纹理依据流程步骤分类，通过提取单位时间变化数据合规值的形式，依据误警报数据、短视频特征信息数据和短视频关键节点信息数据分类，并且均单独形成数据集合。
在具体的实施例中，所述合规值包括：人像/物象轮廓与像素点清晰度与密度、人像/物象形态与纹理单位时间波动值和人像/物象边缘处的特征值。
在具体的实施例中，所述根据集成得到的所述预设标准人像/物象形态与纹理的合规值对所述预设标准人像/物象形态与纹理进行曲线刻画得到基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图，具体包括：
利用所述预设标准人像/物象形态与纹理的合规值构建周期性变化方程，依据单位时间对所述预设标准人像/物象形态与纹理进行变化计算，并保存为基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图；
所述周期性变化方程，表达式为：
其中，表示人像/物象形态与纹理变化函数，λ表示人像/物象形态与纹理变化因子，j表示对单位时间的编号，J表示单位时间总个数，Gc表示人像/物象形态与纹理变化人为因素矩阵，Du表示人像/物象形态与纹理变化自然因素矩阵，ξ、ω分别表示化人为因素和自然因素权重，/>表示人像/物象形态与纹理的合规值，/>表示人像/物象形态与纹理的合规值波动范围。
将所述基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图和所述周期性变化方程构建为标准的人像/物象形态与纹理集成对照表。
在具体的实施例中，所述短视频特征信息中心的构建依据智慧识别系统后台的接入进行直接设置，且所述短视频特征信息中心的人像/物象形态与纹理数据依据排人像/物象量变化计算。
在具体的实施例中，所述步骤A2具体包括：
根据所述基准对比数据，依据单位时间构建多尺度卷积神经网络计算单元；
采集短视频轮廓与像素点单位时间变化数据，对短视频进行特征变化分析；
用相应的特征匹配算法来检查所述固定位置人像/物象形态与纹理的轮廓与像素点单位时间变化数据，判断所述轮廓与像素点单位时间变化数据中的包括数据跳变和采集误差在内的问题；
利用预设的多尺度卷积神经网络检查所述轮廓与像素点单位时间变化数据，当所述轮廓与像素点单位时间变化数据中的信息与所述多尺度卷积神经网络中的预设参数相匹配，判断所述轮廓与像素点单位时间变化数据为非正常人像/物象形态与纹理，并发出特征异常信号，将所述特征异常信号传送给智慧识别系统人机交互界面进行显示。
在具体的实施例中，所述多尺度卷积神经网络具体包括：对所述固定位置人像/物象形态与纹理的轮廓与像素点单位时间变化数据依据预设规则进行数据大小、波动情况、波动原因和短视频亮度识别。
在具体的实施例中，所述步骤A3具体包括：
判断所述预设规则所识别的固定位置人像/物象形态与纹理影响因素，并与所述基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图比较关键节点信息并进行短视频亮度识别，依据提前设定的用于判断标准短视频人像/物象形态与纹理的最大值，判断所述非正常人像/物象形态与纹理是否为误判。
在具体的实施例中，所述步骤A4具体包括：
设定数据处理周期，并根据所述周期进行计时，同时提醒智慧识别系统处理所述固定位置人像/物象形态与纹理；
智慧识别系统在所述时间范围内对所述固定位置人像/物象形态与纹理进行实时远程处理，当智慧识别系统将所述固定位置人像/物象形态与纹理处理为标准短视频人像/物象形态与纹理时，提取所述固定位置人像/物象形态与纹理的合规值，记录于所述短视频特征信息中心内；
如果后续接收到的固定位置人像/物象形态与纹理的合规值在所述短视频特征信息中心已存在，则不再提醒智慧识别系统对该固定位置人像/物象形态与纹理进行处理；
如果计时完毕后无智慧识别系统对所述固定位置人像/物象形态与纹理进行处理，执行步骤A5。
本发明中短视频特征信息中心所形成的报警信息为计时设置，报警操作为智慧识别系统主动操作。
在具体的实施例中，所述步骤A5具体包括：
对所有非正常人像/物象形态与纹理进行决策树模型分析分类为如果干个决策树分支，将每个决策树分支的合规值与所述短视频关键节点信息中心内所保存的合规值进行对比；
如果对比到相同的合规值，将对应的非正常人像/物象形态与纹理直接反馈给智慧识别系统进行自适应人像/物象轮廓与像素点特征变化响应和人像/物象轮廓与像素点特征变化分类策略生成；
如果未对比到相同的合规值，则判定对应的非正常人像/物象形态与纹理为新型人像/物象轮廓与像素点特征变化人像/物象形态与纹理，根据该非正常人像/物象形态与纹理的单位时间变化数据进行特征提取，将提取到的合规值保存至所述短视频关键节点信息中心内，并同步响应智慧识别系统进行自适应人像/物象轮廓与像素点特征变化响应和人像/物象轮廓与像素点特征变化分类策略生成；
对属于相同决策树分支的非正常人像/物象形态与纹理生成相似的人像/物象轮廓与像素点特征变化警报，并依据合规值将属于相同决策树分支的非正常人像/物象形态与纹理划分为同一种类型的人像/物象形态与纹理数据。
本发明对于同一合规值的警报进行划分处理，从而进一步减少警报信息的数量。
本发明提出一种短视频识别系统，该系统包括：
基准短视频人像/物象形态与纹理集成单元：配置用于根据短视频中的不同人像/物象色彩变化时轮廓与像素点特征，采集并集成短视频中的预设标准人像/物象形态与纹理的合规值，根据集成得到的所述预设标准人像/物象形态与纹理的合规值对所述预设标准人像/物象形态与纹理进行曲线刻画得到基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图；
非正常人像/物象形态与纹理识别单元：配置用于将所述基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图作为基准对比数据，利用预设的多尺度卷积神经网络对接收到的固定位置人像/物象形态与纹理进行人像/物象轮廓与像素点特征变化识别，判断所述固定位置人像/物象形态与纹理是否为非正常人像/物象形态与纹理，并针对所述非正常人像/物象形态与纹理发出特征异常信号；
异常判断监督单元：配置用于利用预设的多尺度卷积神经网络判断所述非正常人像/物象形态与纹理是否为误判，如果是，则消除所述特征异常信号并执行短视频特征信息识别单元，如果不是，执行短视频关键节点信息中心建立单元；
短视频特征信息识别单元：配置用于构建短视频特征信息中心，智慧识别系统后台判断所述固定位置人像/物象形态与纹理是否属于标准短视频人像/物象形态与纹理，如果是，则将所述固定位置人像/物象形态与纹理加入所述短视频特征信息中心，如果不是，则执行短视频关键节点信息中心建立单元；
短视频关键节点信息中心建立单元：配置用于将所述非正常人像/物象形态与纹理置入智慧识别系统进行自适应人像/物象轮廓与像素点特征变化响应和人像/物象轮廓与像素点特征变化分类策略生成中，并提取所述非正常人像/物象形态与纹理的不合规数据，根据所述不合规数据构建短视频关键节点信息中心。
有益效果：
本发明提出一种短视频识别系统，该系统通过对短视频的人像/物象形态与纹理进行监测，构建短视频特征信息中心和短视频关键节点信息中心，对所述固定位置人像/物象形态与纹理的轮廓与像素点单位时间变化数据依据预设规则进行数据大小、波动情况、波动原因和短视频亮度识别，该系统可以通过不同维度实现对短视频的有效识别，本发明同时还提出的采用不同的模型与算法，对短视频数据进行智能处理，该系统实现简单，克服了现有技术中对短视频识别信息单一的缺点，提升了短视频的识别效率与准确度。
附图说明
包括附图以提供对实施例的进一步理解并且附图被并入本说明书中并且构成本说明书的一部分。附图图示了实施例并且与描述一起用于解释本发明的原理。将容易认识到其它实施例和实施例的很多预期优点，因为通过引用以下详细描述，它们变得被更好地理解。通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本发明系统运行第一流程图；
图2是本发明系统运行第二流程图；
图3是本发明系统运行第三流程图；
图4是本发明系统运行第四流程图；
图5是本发明系统单元组成图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
根据本发明的一个实施例的一种短视频识别系统，如图1所示，本发明的实施例的一种短视频识别系统的运行流程图。该系统运行包括以下步骤：
步骤A1：根据短视频中的不同人像/物象色彩变化时轮廓与像素点特征，采集并集成短视频中的预设标准人像/物象形态与纹理的合规值，根据集成得到的所述预设标准人像/物象形态与纹理的合规值对所述预设标准人像/物象形态与纹理进行曲线刻画得到基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图。
在具体的实施例中，所述合规值包括：人像/物象轮廓与像素点清晰度与密度、人像/物象形态与纹理单位时间波动值和人像/物象边缘处的特征值。
在具体的实施例中，所述根据集成得到的所述预设标准人像/物象形态与纹理的合规值对所述预设标准人像/物象形态与纹理进行曲线刻画得到基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图，具体包括：
利用所述预设标准人像/物象形态与纹理的合规值构建周期性变化方程，依据单位时间对所述预设标准人像/物象形态与纹理进行变化计算，并保存为基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图；
所述周期性变化方程，表达式为：
其中，表示人像/物象形态与纹理变化函数，λ表示人像/物象形态与纹理变化因子，j表示对单位时间的编号，J表示单位时间总个数，Gc表示人像/物象形态与纹理变化人为因素矩阵，Du表示人像/物象形态与纹理变化自然因素矩阵，ξ、ω分别表示化人为因素和自然因素权重，/>表示人像/物象形态与纹理的合规值，/>表示人像/物象形态与纹理的合规值波动范围。
将所述基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图和所述周期性变化方程构建为标准的人像/物象形态与纹理集成对照表。
步骤A2：将所述基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图作为基准对比数据，利用预设的多尺度卷积神经网络对接收到的固定位置人像/物象形态与纹理进行人像/物象轮廓与像素点特征变化识别，判断所述固定位置人像/物象形态与纹理是否为非正常人像/物象形态与纹理，并针对所述非正常人像/物象形态与纹理发出特征异常信号。
如图2所示，在具体的实施例中，所述步骤A2具体包括：
根据所述基准对比数据，依据单位时间构建多尺度卷积神经网络计算单元；
采集短视频轮廓与像素点单位时间变化数据，对短视频进行特征变化分析；
用相应的特征匹配算法来检查所述固定位置人像/物象形态与纹理的轮廓与像素点单位时间变化数据，判断所述轮廓与像素点单位时间变化数据中的包括数据跳变和采集误差在内的问题；
利用预设的多尺度卷积神经网络检查所述轮廓与像素点单位时间变化数据，当所述轮廓与像素点单位时间变化数据中的信息与所述多尺度卷积神经网络中的预设参数相匹配，判断所述轮廓与像素点单位时间变化数据为非正常人像/物象形态与纹理，并发出特征异常信号，将所述特征异常信号传送给智慧识别系统人机交互界面进行显示。
本发明的一个具体的实施例的多尺度卷积神经网络计算单元示意图，如图，多尺度卷积神经网络计算单元包含：
短视频进行特征变化分析单元：负责采集短视频轮廓与像素点单位时间变化数据，对短视频进行特征变化分析；
数据处理单元：该单元用相应的特征匹配算法来检查轮廓与像素点单位时间变化数据，从中发现原始数据的“行为”，如数据跳变，采集误差等，单位时间变化数据经过预处理后才传到规则设置单元；
规则设置单元：该单元是多尺度卷积神经网络的核心单元；当单位时间变化数据从预处理器送过来后，规则设置单元利用预设的规则检查单位时间变化数据，一旦发现单位时间变化数据中的信息和某条规则相匹配，就通知报警输出单元；
报警输出单元：经规则设置单元检查后的多尺度卷积神经网络数据需要以某种方式输出，如果规则设置单元中的某条规则被匹配，则会发出一条报警，这条报警信息会通过协议命令传送给智慧识别系统人机交互界面进行显示。
在具体的实施例中，所述多尺度卷积神经网络具体包括：对所述固定位置人像/物象形态与纹理的轮廓与像素点单位时间变化数据依据预设规则进行数据大小、波动情况、波动原因和短视频亮度识别。
在具体的实施例中，依据预设规则的数据大小、波动情况、波动原因和短视频亮度识别，具体包括如下步骤：
(1)先判断预设规则所识别的固定位置人像/物象形态与纹理影响因素，并与基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图比较关键节点信息和短视频亮度识别，依据对标准短视频人像/物象形态与纹理设定的最大值，在超过最大值的情况下再次进一步增加最大值的百分比上线，以3％为设定基础，测定固定位置人像/物象形态与纹理是否为误判断，如果非误判断则直接进入下一步骤；
(2)依据报警输出单元，发出一条报警消息，此时报警消息为黄色报警消息，根据所设定的时间计时时效，给与智慧识别系统的实时远程处理的时间，如果智慧识别系统即时处理为标准短视频人像/物象形态与纹理时，则提取固定位置单位时间变化数据的合规值，记录于短视频特征信息中心内，并在后续不再提醒，如果计时完毕后无智慧识别系统处理，即进入下一步骤；
(3)将所有非正常人像/物象轮廓与像素点特征变化人像/物象形态与纹理决策树模型分析后，与短视频关键节点信息中心内所保存的合规值对比，在合规值相同情况下直接反馈智慧识别系统进行自适应人像/物象轮廓与像素点特征变化响应和人像/物象轮廓与像素点特征变化分类策略生成，在短视频关键节点信息中心内没有相应合规值时，则判定为识别出新型的人像/物象轮廓与像素点特征变化人像/物象形态与纹理，先根据固定位置单位时间变化数据进行特征提取，所提取后的合规值保存至短视频关键节点信息中心内，并同步响应智慧识别系统进行自适应人像/物象轮廓与像素点特征变化响应和人像/物象轮廓与像素点特征变化分类策略生成，且最终仅依据决策树模型分析后的条目形成相似人像/物象轮廓与像素点特征变化警报，并将其按合规值划分为同一种类。
步骤A3：利用预设的多尺度卷积神经网络判断所述非正常人像/物象形态与纹理是否为误判，如果是，则消除所述特征异常信号并执行步骤A4，如果不是，执行步骤A5。
在具体的实施例中，所述步骤A3具体包括：
判断所述预设规则所识别的固定位置人像/物象形态与纹理影响因素，并与所述基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图比较关键节点信息并进行短视频亮度识别，依据提前设定的用于判断标准短视频人像/物象形态与纹理的最大值，判断所述非正常人像/物象形态与纹理是否为误判。
步骤A4：构建短视频特征信息中心，智慧识别系统后台判断所述固定位置人像/物象形态与纹理是否属于标准短视频人像/物象形态与纹理，如果是，则将所述固定位置人像/物象形态与纹理加入所述短视频特征信息中心，如果不是，则执行步骤A5。
在具体的实施例中，所述短视频特征信息中心的构建依据智慧识别系统后台的接入进行直接设置，且所述短视频特征信息中心的人像/物象形态与纹理数据依据排人像/物象量变化计算。
如图3所示，在具体的实施例中，所述步骤A4具体包括：
设定数据处理周期，并根据所述周期进行计时，同时提醒智慧识别系统处理所述固定位置人像/物象形态与纹理；
智慧识别系统在所述时间范围内对所述固定位置人像/物象形态与纹理进行实时远程处理，当智慧识别系统将所述固定位置人像/物象形态与纹理处理为标准短视频人像/物象形态与纹理时，提取所述固定位置人像/物象形态与纹理的合规值，记录于所述短视频特征信息中心内；
如果后续接收到的固定位置人像/物象形态与纹理的合规值在所述短视频特征信息中心已存在，则不再提醒智慧识别系统对该固定位置人像/物象形态与纹理进行处理；
如果计时完毕后无智慧识别系统对所述固定位置人像/物象形态与纹理进行处理，执行步骤A5。
步骤A5：将所述非正常人像/物象形态与纹理置入智慧识别系统进行自适应人像/物象轮廓与像素点特征变化响应和人像/物象轮廓与像素点特征变化分类策略生成中，并提取所述非正常人像/物象形态与纹理的不合规数据，根据所述不合规数据构建短视频关键节点信息中心。
如图4所示，在具体的实施例中，所述步骤A5具体包括：
对所有非正常人像/物象形态与纹理进行决策树模型分析分类为如果干个决策树分支，将每个决策树分支的合规值与所述短视频关键节点信息中心内所保存的合规值进行对比；
如果对比到相同的合规值，将对应的非正常人像/物象形态与纹理直接反馈给智慧识别系统进行自适应人像/物象轮廓与像素点特征变化响应和人像/物象轮廓与像素点特征变化分类策略生成；
如果未对比到相同的合规值，则判定对应的非正常人像/物象形态与纹理为新型人像/物象轮廓与像素点特征变化人像/物象形态与纹理，根据该非正常人像/物象形态与纹理的单位时间变化数据进行特征提取，将提取到的合规值保存至所述短视频关键节点信息中心内，并同步响应智慧识别系统进行自适应人像/物象轮廓与像素点特征变化响应和人像/物象轮廓与像素点特征变化分类策略生成；
对属于相同决策树分支的非正常人像/物象形态与纹理生成相似的人像/物象轮廓与像素点特征变化警报，并依据合规值将属于相同决策树分支的非正常人像/物象形态与纹理划分为同一种类型的人像/物象形态与纹理数据。
如图5所示，本发明的一个实施例的一种短视频识别系统的框架图。该系统包括基准短视频人像/物象形态与纹理集成单元、非正常人像/物象形态与纹理识别单元、异常判断监督单元、短视频特征信息识别单元和短视频关键节点信息中心建立单元。
在具体的实施例中，基准短视频人像/物象形态与纹理集成单元被配置用于根据短视频中的不同人像/物象色彩变化时轮廓与像素点特征，采集并集成短视频中的预设标准人像/物象形态与纹理的合规值，根据集成得到的所述预设标准人像/物象形态与纹理的合规值对所述预设标准人像/物象形态与纹理进行曲线刻画得到基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图；
非正常人像/物象形态与纹理识别单元被配置用于将所述基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图作为基准对比数据，利用预设的多尺度卷积神经网络对接收到的固定位置人像/物象形态与纹理进行人像/物象轮廓与像素点特征变化识别，判断所述固定位置人像/物象形态与纹理是否为非正常人像/物象形态与纹理，并针对所述非正常人像/物象形态与纹理发出特征异常信号；
异常判断监督单元被配置用于利用预设的多尺度卷积神经网络判断所述非正常人像/物象形态与纹理是否为误判，如果是，则消除所述特征异常信号并执行短视频特征信息识别单元，如果不是，执行短视频关键节点信息中心建立单元；
短视频特征信息识别单元被配置用于构建短视频特征信息中心，智慧识别系统后台判断所述固定位置人像/物象形态与纹理是否属于标准短视频人像/物象形态与纹理，如果是，则将所述固定位置人像/物象形态与纹理加入所述短视频特征信息中心，如果不是，则执行短视频关键节点信息中心建立单元；
短视频关键节点信息中心建立单元被配置用于将所述非正常人像/物象形态与纹理置入智慧识别系统进行自适应人像/物象轮廓与像素点特征变化响应和人像/物象轮廓与像素点特征变化分类策略生成中，并提取所述非正常人像/物象形态与纹理的不合规数据，根据所述不合规数据构建短视频关键节点信息中心。
本系统根据短视频中的不同人像/物象色彩变化时轮廓与像素点特征，采集并集成短视频中的预设标准人像/物象形态与纹理的合规值，得到基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图；将所述基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图作为基准对比数据，利用预设的多尺度卷积神经网络对接收到的固定位置人像/物象形态与纹理进行人像/物象轮廓与像素点特征变化识别，判断所述固定位置人像/物象形态与纹理是否为非正常人像/物象形态与纹理，并针对所述非正常人像/物象形态与纹理发出特征异常信号；本系统通过对短视频的人像/物象形态与纹理进行监测，构建短视频特征信息中心和短视频关键节点信息中心，对所述固定位置人像/物象形态与纹理的轮廓与像素点单位时间变化数据依据预设规则进行数据大小、波动情况、波动原因和短视频亮度识别，该系统可以通过不同维度实现对短视频的有效识别，本发明同时还提出的采用不同的模型与算法，对短视频数据进行智能处理，该系统实现简单，克服了现有技术中需要在短视频外在设置检测层,安装施工过程复杂并且容易损坏这一缺点，提升了短视频的识别效率。
在本发明描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”、“固定”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解的是,在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种等效的变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同范围限定。
Claims (2)
1.一种短视频识别系统，其特征在于，该系统运行包括：
步骤A1：根据短视频中的不同人像/物象色彩变化时轮廓与像素点特征，采集并集成短视频中的预设标准人像/物象形态与纹理的合规值，根据集成得到的所述预设标准人像/物象形态与纹理的合规值对所述预设标准人像/物象形态与纹理进行曲线刻画得到基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图；
步骤A2：将所述基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图作为基准对比数据，利用预设的多尺度卷积神经网络对接收到的固定位置人像/物象形态与纹理进行人像/物象轮廓与像素点特征变化识别，判断所述固定位置人像/物象形态与纹理是否为非正常人像/物象形态与纹理，并针对所述非正常人像/物象形态与纹理发出特征异常信号；
步骤A3：利用预设的多尺度卷积神经网络判断所述非正常人像/物象形态与纹理是否为误判；
步骤A4：如果是，则消除所述特征异常信号并构建短视频特征信息中心，智慧识别系统后台判断所述固定位置人像/物象形态与纹理是否属于标准短视频人像/物象形态与纹理，如果是，则将所述固定位置人像/物象形态与纹理加入所述短视频特征信息中心；
步骤A5：如果不是，则将所述非正常人像/物象形态与纹理置入智慧识别系统进行自适应人像/物象轮廓与像素点特征变化响应和人像/物象轮廓与像素点特征变化分类策略生成中，并提取所述非正常人像/物象形态与纹理的不合规数据，根据所述不合规数据构建短视频关键节点信息中心；
所述合规值包括：人像/物象轮廓与像素点清晰度与密度、人像/物象形态与纹理单位时间波动值和人像/物象边缘处的特征值；
所述根据集成得到的所述预设标准人像/物象形态与纹理的合规值对所述预设标准人像/物象形态与纹理进行曲线刻画得到基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图，具体包括：
利用所述预设标准人像/物象形态与纹理的合规值构建周期性变化方程，依据单位时间对所述预设标准人像/物象形态与纹理进行变化计算，并保存为基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图；
所述周期性变化方程，表达式为：
其中，表示人像/物象形态与纹理变化函数，λ表示人像/物象形态与纹理变化因子，j表示对单位时间的编号，J表示单位时间总个数，Gc表示人像/物象形态与纹理变化人为因素矩阵，Du表示人像/物象形态与纹理变化自然因素矩阵，ξ、ω分别表示化人为因素和自然因素权重，/>表示人像/物象形态与纹理的合规值，/>表示人像/物象形态与纹理的合规值波动范围；
将所述基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图和所述周期性变化方程构建为标准的人像/物象形态与纹理集成对照表；
所述短视频特征信息中心的构建依据智慧识别系统后台的接入进行直接设置，且所述短视频特征信息中心的人像/物象形态与纹理数据依据排人像/物象量变化计算；
所述步骤A2具体包括：
根据所述基准对比数据，依据单位时间构建多尺度卷积神经网络计算单元；
采集短视频轮廓与像素点单位时间变化数据，对短视频进行特征变化分析；
用相应的特征匹配算法来检查所述固定位置人像/物象形态与纹理的轮廓与像素点单位时间变化数据，判断所述轮廓与像素点单位时间变化数据中的包括数据跳变和采集误差在内的问题；
利用预设的多尺度卷积神经网络检查所述轮廓与像素点单位时间变化数据，当所述轮廓与像素点单位时间变化数据中的信息与所述多尺度卷积神经网络中的预设参数相匹配，判断所述轮廓与像素点单位时间变化数据为非正常人像/物象形态与纹理，并发出特征异常信号，将所述特征异常信号传送给智慧识别系统人机交互界面进行显示；
所述多尺度卷积神经网络具体包括：对所述固定位置人像/物象形态与纹理的轮廓与像素点单位时间变化数据依据预设规则进行数据大小、波动情况、波动原因和短视频亮度识别；
所述步骤A3具体包括：
判断所述预设规则所识别的固定位置人像/物象形态与纹理影响因素，并与所述基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图比较关键节点信息并进行短视频亮度识别，依据提前设定的用于判断标准短视频人像/物象形态与纹理的最大值，判断所述非正常人像/物象形态与纹理是否为误判；
所述步骤A4具体包括：
设定数据处理周期，并根据所述周期进行计时，同时提醒智慧识别系统处理所述固定位置人像/物象形态与纹理；
智慧识别系统在时间范围内对所述固定位置人像/物象形态与纹理进行实时远程处理，当智慧识别系统将所述固定位置人像/物象形态与纹理处理为标准短视频人像/物象形态与纹理时，提取所述固定位置人像/物象形态与纹理的合规值，记录于所述短视频特征信息中心内；
如果后续接收到的固定位置人像/物象形态与纹理的合规值在所述短视频特征信息中心已存在，则不再提醒智慧识别系统对该固定位置人像/物象形态与纹理进行处理；
如果计时完毕后无智慧识别系统对所述固定位置人像/物象形态与纹理进行处理，执行步骤A5；
所述步骤A5具体包括：
对所有非正常人像/物象形态与纹理进行决策树模型分析分类为如果干个决策树分支，将每个决策树分支的合规值与所述短视频关键节点信息中心内所保存的合规值进行对比；
如果对比到相同的合规值，将对应的非正常人像/物象形态与纹理直接反馈给智慧识别系统进行自适应人像/物象轮廓与像素点特征变化响应和人像/物象轮廓与像素点特征变化分类策略生成；
如果未对比到相同的合规值，则判定对应的非正常人像/物象形态与纹理为新型人像/物象轮廓与像素点特征变化人像/物象形态与纹理，根据该非正常人像/物象形态与纹理的单位时间变化数据进行特征提取，将提取到的合规值保存至所述短视频关键节点信息中心内，并同步响应智慧识别系统进行自适应人像/物象轮廓与像素点特征变化响应和人像/物象轮廓与像素点特征变化分类策略生成；
对属于相同决策树分支的非正常人像/物象形态与纹理生成相似的人像/物象轮廓与像素点特征变化警报，并依据合规值将属于相同决策树分支的非正常人像/物象形态与纹理划分为同一种类型的人像/物象形态与纹理数据。
2.根据权利要求1所述的一种短视频识别系统，其特征在于，该系统包括：
基准短视频人像/物象形态与纹理集成单元，用于根据短视频中的不同人像/物象色彩变化时轮廓与像素点特征，采集并集成短视频中的预设标准人像/物象形态与纹理的合规值，根据集成得到的所述预设标准人像/物象形态与纹理的合规值对所述预设标准人像/物象形态与纹理进行曲线刻画得到基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图；
非正常人像/物象形态与纹理识别单元，用于将所述基准短视频人像/物象形态与纹理单位时间集成曲线图作为基准对比数据，利用预设的多尺度卷积神经网络对接收到的固定位置人像/物象形态与纹理进行人像/物象轮廓与像素点特征变化识别，判断所述固定位置人像/物象形态与纹理是否为非正常人像/物象形态与纹理，并针对所述非正常人像/物象形态与纹理发出特征异常信号；
异常判断监督单元，用于利用预设的多尺度卷积神经网络判断所述非正常人像/物象形态与纹理是否为误判，如果是，则消除所述特征异常信号并执行短视频特征信息识别单元，如果不是，执行短视频关键节点信息中心建立单元；
短视频特征信息识别单元，配置用于构建短视频特征信息中心，智慧识别系统后台判断所述固定位置人像/物象形态与纹理是否属于标准短视频人像/物象形态与纹理，如果是，则将所述固定位置人像/物象形态与纹理加入所述短视频特征信息中心，如果不是，则执行短视频关键节点信息中心建立单元；
短视频关键节点信息中心建立单元，用于将所述非正常人像/物象形态与纹理置入智慧识别系统进行自适应人像/物象轮廓与像素点特征变化响应和人像/物象轮廓与像素点特征变化分类策略生成中，并提取所述非正常人像/物象形态与纹理的不合规数据，根据所述不合规数据构建短视频关键节点信息中心。
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