The present disclosure provides a method for processing image and video frames by using artificial intelligence chips, which includes: image processing device obtains real-time monitoring images captured by monitoring system; image processing device receives video frames of the monitoring image, performs artificial neural network operation on the video frames, and outputs corresponding monitoring after operation. Emergency type data of image. This method can judge the types of emergencies in surveillance video real-time by computer program through machine learning, and save a lot of human resources.
【技术实现步骤摘要】
一种利用人工智能芯片处理图像视频帧的方法
本公开涉及信息处理
,具体涉及一种突发事件自动监控方法。
技术介绍
现有技术中分析视频中的突发事件,主要是通过人工监控和判断的方式,显然该方式的主要问题在于:人工监控检测需要庞大的人力资源,而且人工浏览难以做到实施不间断监控检测判断;进一步的,人工检索效率低下,时间复杂度高,并且视频资源数量庞大,受视屏质量影响较大,人工浏览不一定能够做到准确判断;还有就是,人工监测受到硬件设备的限制,不能够实现系统的便携化。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题有鉴于此,本公开的目的在于提供一种突发事件自动监控方法,以解决以上所述的至少部分技术问题。(二)技术方案为实现上述目的,本公开提供一种突发事件自动监控方法,包括:图像处理装置获取监控系统实时摄取的监控图像;图像处理装置接收所述监控图像中的视频帧,对所述视频帧进行人工神经网络运算,运算后输出对应于监控图像的突发事件类型数据。在进一步的方案中,在获取监控系统实时摄取的监控图像之前,还包括对神经网络模型进行自适应训练。在进一步的方案中,所述自适应性训练包括:输入至少包含突发事件视频图像视频帧的图像与其对应的突发事件种类编码标签;将视频帧输入到当前的神经网络结构当中,并通过损失函数计算当前图片所属种类的网络参数的更新梯度方向以及更新幅度,通过联合损失函数计算该视频片段所属种类的整体神经网络参数的更新梯度方向以及更新幅度;依据上述更新梯度方向和更新幅度更新神经网络参数。在进一步的方案中,在接收所述监控图像中的视频帧之前对通过预处理模块对所述监控图像进行预处理。在进一步的方案中,所述 ...
【技术保护点】
1.一种突发事件自动监控方法,其特征在于,包括:图像处理装置获取监控系统实时摄取的监控图像;图像处理装置接收所述监控图像中的视频帧,对所述视频帧进行人工神经网络运算,运算后输出对应于监控图像的突发事件类型数据。
【技术特征摘要】
1.一种突发事件自动监控方法,其特征在于,包括:图像处理装置获取监控系统实时摄取的监控图像;图像处理装置接收所述监控图像中的视频帧,对所述视频帧进行人工神经网络运算,运算后输出对应于监控图像的突发事件类型数据。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获取监控系统实时摄取的监控图像之前,还包括对神经网络模型进行自适应训练。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述自适应性训练包括:输入至少包含突发事件视频图像视频帧的图像与其对应的突发事件种类编码标签;将视频帧输入到当前的神经网络结构当中,并通过损失函数计算当前图片所属种类的网络参数的更新梯度方向以及更新幅度,通过联合损失函数计算该视频片段所属种类的整体神经网络参数的更新梯度方向以及更新幅度;依据上述更新梯度方向和更新幅度更新神经网络参数。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在接收所述监控图像中的视频帧之前对通过预处理模块对所述监控图像进行预处理。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述预处理包括:对监控图像数据切分、高斯滤波、二值化、正则化和/或归一化。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述突发事件的类型数据包含n个比特位,用于表示不同类型的突发事件,n为大于1的整数。7.根据权利要求1所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员:高钰峰,陈云霁,
申请(专利权)人:中国科学院计算技术研究所,
类型:发明
国别省市:北京,11
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