[发明专利]一种基于自学习算法的智能三维场景还原方法

权利要求书

1.一种基于自学习算法的智能三维场景还原方法，包括以下步骤：

A、通过视频采集器将所需视频信息汇集到采集中心，定时截取位图图像，按时间顺序放置到图像采集区；

B、横向分析图像的内容：根据图像分割算法，将图像中的关键元素分割出来，再对此关键元素进行分析，对比二维角色库中的角色值判读角色；

C、纵向分析视频的内容的动作：动作是通过前后图像之间的关键角色的灰度差值来综合分析；

D、通过步骤B和步骤C的分析，将这段视频的结果存放在三维数组中，然后传给三维场景还原模块；

E、三维场景还原模块根据出来的数据，在三维角色库和三维动作库中查找相应的值，从而还原场景；

F、还原场景后检测是否系统为自动模式，如果不是则返回三维仿真场景，如果是则进入自学习系统进行循环。

2.根据权利要求1所述的一种基于自学习算法的智能三维场景还原方法，所述方法中，步骤D与步骤E之间还包括以下步骤：

D1、根据反馈的角色和动作，计算出一个安全等级，根据等级的高低决定是否自动报警。

3.根据权利要求1所述的一种基于自学习算法的智能三维场景还原方法，所述步骤E中，在还原场景的同时记录整个视频的时间轴，当还原三维场景的时候如果需要查看原视频则可以根据视频的时间进行定位。

4.一种基于自学习算法的智能三维场景还原系统，由监控图像分析模块、数据优化模块、智能检索模块和三维场景仿真还原模块构成。

5.根据权利要求1所述的一种基于自学习算法的智能三维场景还原方法，所述步骤F中，所述的进入自学习系统进行循环具体包括以下步骤：

F1：将最易发生事故的监控作为目标，将其余的监控视为蜂群，各个监控之间的路线、安全级别视为权值，蜂群是由模拟了其他监控器参数的个体组成；

F2：搜索原理，每个蜂群即代表所有监控设备又代表了一个优化路线，这样每个蜂群都按照目标去搜索，当搜索规定的次数之后，最接近目标的那个或者收敛最快的蜂群就是比较容易发生事故的监控区，需要进行视频检测和场景还原；

F3：如果始终找不到最优，或者所有的蜂群都不收敛离目标越来越远，说明设置参数有问题，需要在界面修改；

F4：找到最容易发生事故的监控之后，需要将所有蜂群进行初始化，把目标值设为上次搜索到的监控的参数值；

F5：返回结果，进行优化。