[发明专利]一种视频文件数据价值评估方法

权利要求书

1.一种视频文件数据价值评估方法，其特征在于：包括对视频文件按照抽帧频率抽帧，对抽取的图像通过深度学习神经网络算法进行人、物和事件识别，根据抽帧频率以及识别到的人、物和事件数量估算视频文件中人、物和事件出现的总数量，对不同的人、物和事件预设不同的单价，根据各类人、物和事件数量以及单价加权计算得出视频文件的数据总价值；

对视频文件的抽帧频率依据待识别人、物和事件数量的标准偏差以及价值确定，同时保证抽帧的总数大于等于10，且小于视频文件总帧数的20％；

视频文件中抽取的图像可识别的人、物包括行人、各类车辆、各种动物、标识牌、建筑物、无人机；视频文件中抽取的图像可识别的事件包括烟雾、火灾、交通事故、路口交通溢出拥堵、车辆逆行、牌照无法识别、交通流量异常、违反限行、报废车辆上路行驶、非机动车闯红灯、外地车数量异常、逾期未检车辆上路行驶、机动车闯红灯、不文明停车、状态异常车辆识别、路口车辆交通秩序混乱、行人闯红灯、路段交通严重拥堵、车辆偏离路线、车型构成异常、行人翻越护栏、信号灯不正常显示、占道施工、道路积水；

所述根据抽帧频率以及识别到的人、物和事件数量估算视频文件中人、物和事件出现的总数量，包括以下步骤：

步骤一，从监控系统中保存视频文件，所述视频文件时长为t，总帧数为N_f，按照一定抽帧频率f对所述视频文件进行抽帧，对抽取的图像采用深度学习神经网络算法进行人、物和事件识别，可识别m种人、物和事件类型；

步骤二，根据抽帧频率f以及第i帧图像中识别出的第k类人、物和事件数量x_i,k、视频文件总帧数N_f，估算第k类人、物和事件在所述视频文件中出现的总数量N_k以及标准偏差σ_k，计算公式如下：

n＝ft     (1)

其中，t为视频文件总时长，n为抽帧数量。

2.根据权利要求1所述的一种视频文件数据价值评估方法，其特征在于:视频文件中出现的第k类人、物和事件的总数量N_k在1-α置信水平下的取值范围为:

3.根据权利要求2所述的一种视频文件数据价值评估方法，其特征在于:所述对不同的人、物和事件预设不同的单价，根据各类人、物和事件数量以及单价加权计算得出视频文件的数据总价值，包括以下步骤：

步骤一，根据第k类人、物和事件在视频文件中出现的总数量N_k以及视频文件中第k类人、物和事件的基础价值参数，估算视频中第k类人、物和事件的价值V_k：

V_k＝β_kN_k   (6)

其中，β_k为视频文件中第k类人、物和事件的基础价值参数；

步骤二，根据第k类人、物和事件在视频文件中的价值V_k计算视频文件的总价值V：

其中,m为视频文件中人、物和事件的类型总数。