[发明专利]一种案件研判方法、系统及装置

说明书

本发明实施例公开了一种案件研判方法、系统及装置，包括：获取视频信息；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。这样，通过预设的研判模型实现了对视频中案件的自动化研判，提高了研判速度，节省了人力、物力。

技术领域

本发明涉及视频处理领域，尤其涉及一种案件研判方法、系统及装置。

背景技术

随着城市的发展，城市天眼已经越来越普及，很多城市在公共场所以及会危及人身安全的地方都安装有监控摄像头。这样，公安部门或者相关的安保部门可以通过调取监控视频协助侦破案件，或者通过监控视频对案件进行研判。

其中，案件研判主要是对监控视频进行分析，判断是否有犯罪行为的发生。但是，现有技术中，通过是人工对监控视频进行查看，并对视频内容进行分析，从而判断是否有犯罪行为的发生。

然而，随着监控设备在城市的大面积覆盖，视频数据成几何倍的增长，若是仍通过人工方式对案件进行研判，不仅会耗费巨大的人力、物力，而且研判的效率低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例公开了一种案件研判方法、系统及装置，实现了通过自动化的方式对视频进行案件研判，提高了研判速度，节省了人力、物力。

一种案件研判方法，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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；