[发明专利]一种案件研判方法、系统及装置

权利要求书

1.一种案件研判方法，其特征在于，包括：

获取视频信息；

提取所述视频信息中每帧视频图像的特征信息，所述特征信息包括：用于表征行为动作的信息；

调用预设的研判模型，所述预设的研判模型用于对所述每帧视频图像的特征信息进行分析，得到每帧视频图像的识别结果，并对连续多帧视频图像的识别结果进行分析，确定是否有犯罪行为的发生。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述视频信息中每帧图像的特征信息，包括：

提取所述每帧视频图像中每个像素点的特征；

依据每帧视频图像中每个像素点的特征，过滤掉与案件研判无关的像素点；

依据每帧图像中过滤掉像素点后剩余的像素点的特征，生成数据包；其中每帧视频图像对应一个数据包。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

根据每帧视频图像的生成时间，确定相应数据包的标识；

在预设的映射表中记录所述数据包的标识；所述映射表表示数据包和所述数据生成时间的关系；

依据所述映射表和所述数据包，生成有序的特征向量，所述特征向量为所述研判模型中用于分析的特征信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的研判模型为通过标注有犯罪行为的视频样本对预设的机器学习模型进行训练后得到的。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设的研判模型的训练过程包括：

获取预设时间长度的第一视频样本；所述第一视频样本中标记有犯罪行为模式；

提取所述第一视频样本中每帧视频图像犯罪行为的特征信息；

依据所述第一视频样本中每帧视频图像犯罪行为的特征信息和所述视频样本标记的犯罪行为模式，对预设的机器学习模型进行训练，得到研判模型；

或者所述研判模型的训练过程包括：

将预设时间长度的视频样本划分为多个时间段；

依次获取每个时间段中的第二视频样本；所述第二视频样本中标记有犯罪行为模式；

依次提取每个第二视频样本中每帧视频图像犯罪行为的特征信息；

依据每个第二视频样本的特征信息和所述第二视频样本标记的犯罪行为模式，对预设的机器学习模型进行训练，得到研判模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述每帧视频图像的特征信息进行分析，得到每帧视频图像的识别结果，并对每帧视频图像的识别结果进行分析，确定是否有犯罪行为的发生，包括：

通过研判模型对每帧视频图像的特征信息进行分析，得到每帧图像中包含犯罪行为的第一概率；

通过连续的多帧视频图像的犯罪行为的概率计算视频中包含犯罪行为的第二概率；

判断所述第二概率是否大于预设的概率阈值；

若大于预设的概率阈值，则表示视频中有犯罪行为的发生。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将判定有犯罪行为的连续多帧视频图像中的特征信息与预设的研判模型中各个犯罪模式的目标特征进行匹配；

根据匹配结果，确定判定有犯罪行为的连续多帧视频图像中包含的犯罪模式。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在确定所述视频信息中有犯罪行为发生时，提取确定出有犯罪行为的视频信息中犯罪嫌疑人的人脸特征；

将提取到的人脸的特征与预设的身份识别库进行匹配；

根据匹配结果确定所述犯罪嫌疑人的身份。

9.一种案件研判装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取视频信息；

第一特征提取单元，用于提取所述视频信息中每帧视频图像的特征信息，所述特征信息包括：用于表征行为动作的信息；

犯罪行为分析单元，用于调用预设的研判模型，所述预设的研判模型用于对所述每帧视频图像的特征信息进行分析，得到每帧视频图像的识别结果，并对每帧视频图像的识别结果进行分析，确定是否有犯罪行为的发生。