[发明专利]智能视频事件检测方法、系统、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种智能视频事件检测方法，其特征在于，包括：

从数据库获取视频源，对所述视频源进行打标签，根据所述视频源的标签确定对应的预设视频模板；

确定所述视频源的关键帧，根据关键帧将所述视频源拆分为若干个具有相同数量帧的视频片段，基于预设检测模型根据所述预设视频模板对所述若干视频片段进行打分排序，将打分最高的视频片段确定为目标视频片段；

当所述打分的最高分大于等于预设阈值时，将所述目标视频片段中与所述预设视频模板中的标记帧对应的相同时间戳的帧确定为事件证据图，同时确定对应的事件类型。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，

所述从数据库获取视频源，对所述视频源进行打标签，根据所述视频源的标签确定对应的预设视频模板包括：从系统数据库中获取待检测视频，根据所述待检测视频的基础信息对所述视频源进行打标签，根据所述视频源的标签从预设视频模板库中选取对应的预设视频模板；所述待检测视频为数据中所有待检测视频中拍摄时间最早的视频，所述基础信息包括视频拍摄位置信息、视频拍摄时间信息、对应的视频拍摄装置的设备信息。

3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述预设视频模板包括具有标签的若干和所述目标视频片段具有相同帧的视频，且所述预设视频模板的帧经过灰度处理，所述预设视频模板的标签包括位置信息。

4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述视频源的标签从预设视频模板库中选取对应的预设视频模板包括；根据所述视频源的位置信息遍历所述预设视频模板库，将位置信息和所述视频源的位置信息相同的预设视频模板确定为对应的预设视频模板。

5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述基于预设检测模型根据所述预设视频模板对所述若干视频片段进行打分排序包括：对所述视频片段的每一帧进行灰度化，基于图像相似度算法模型，对所述视频片段的每一帧和预设视频模板的同一时间戳的帧进行相似度计算得到每一帧的相似度，对所述视频片段的所有帧进行加权计算后得出所述视频片段和预设视频模板的相似度，根据所述相似度对所述若干视频片段进行打分排序，相似度越高打分越高，得分越高排序越前。

6.一种智能视频事件检测系统，其特征在于，包括：

视频获取单元，用于从数据库获取视频源，对所述视频源进行打标签，根据所述视频源的标签确定对应的预设视频模板；

目标视频确定单元，用于确定所述视频源的关键帧，根据关键帧将所述视频源拆分为若干个具有相同数量帧的视频片段，基于预设检测模型根据所述预设视频模板对所述若干视频片段进行打分排序，将打分最高的视频片段确定为目标视频片段；

检测结果确定单元，用于当所述打分的最高分大于等于预设阈值时，将所述目标视频片段中与所述预设视频模板中的标记帧对应的相同时间戳的帧确定为事件证据图，同时确定对应的事件类型。

7.根据权利要求6所述的检测系统，其特征在于，所述从数据库获取视频源，对所述视频源进行打标签，根据所述视频源的标签确定对应的预设视频模板包括：从系统数据库中获取待检测视频，根据所述待检测视频的基础信息对所述视频源进行打标签，根据所述视频源的标签从预设视频模板库中选取对应的预设视频模板；所述待检测视频为数据中所有待检测视频中拍摄时间最早的视频，所述基础信息包括视频拍摄位置信息、视频拍摄时间信息、对应的视频拍摄装置的设备信息。

8.根据权利要求7所述的检测系统，其特征在于，

所述预设视频模板包括具有标签的若干和所述目标视频片段具有相同帧的视频，且所述预设视频模板的帧经过灰度处理，所述预设视频模板的标签包括位置信息。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至5中任一项权利要求所述的智能视频事件检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至5中任一项权利要求所述的智能视频事件检测方法的步骤。