基于传感器采集和人工智能的图像分析方法及系统技术方案

本发明专利技术提供的基于传感器采集和人工智能的图像分析方法及系统，涉及人工智能技术领域。在本发明专利技术中，挖掘出图像内容特征表示，以及，分析出行为种类相关参数；对图像内容特征表示和从属种类特征表示进行对比分析操作，得到行为从属种类相关参数；计算行为种类评估代价参数；基于行为种类相关参数、行为从属种类相关参数、实际行为种类信息和实际行为从属种类信息之间的种类粒度大小信息，计算种类粒度评估代价参数；基于行为种类评估代价参数和种类粒度评估代价参数，形成优化图像分析网络；利用优化图像分析网络，将待分析图像序列进行分析操作，以形成目标行为种类分析结果。基于上述内容，可以提高图像分析的可靠度。可以提高图像分析的可靠度。可以提高图像分析的可靠度。

【技术实现步骤摘要】
基于传感器采集和人工智能的图像分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体而言，涉及一种基于传感器采集和人工智能的图像分析方法及系统。

技术介绍

[0002]人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)，是利用数字计算机或者数字计算机控制的计算模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
[0003]人工智能在互联网时代具有较多的应用场景，能够有效提高数据分析的可靠度和效率。例如，可以通过人工智能技术，对图像传感器采集到监控图像进行分析，如进行对象（如人物、动物、车辆等活动对象）的行为分析，如某某对象进行了某某行为等。但是，在现有技术中，在基于图像的行为分析的过程中，存在着可靠度不高的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于传感器采集和人工智能的图像分析方法及系统，以提高图像分析的可靠度。
[0005]为实现上述目的，本专利技术实施例采用如下技术方案：一种基于传感器采集和人工智能的图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于传感器采集和人工智能的图像分析方法，其特征在于，所述图像分析方法包括：挖掘出示例性图像序列对应的图像内容特征表示，以及，利用候选图像分析网络和所述图像内容特征表示，分析出待定行为种类信息对应的行为种类相关参数；挖掘出待定行为从种类信息对应的从属种类特征表示，以及，利用所述候选图像分析网络，对所述图像内容特征表示和所述从属种类特征表示进行对比分析操作，并基于对比分析的输出数据，得到所述待定行为从种类信息对应的行为从属种类相关参数，所述待定行为从种类信息对应的种类粒度小于所述待定行为种类信息对应的种类粒度；基于所述示例性图像序列对应的实际行为种类信息、所述行为种类相关参数、所述示例性图像序列对应的实际行为从属种类信息和所述行为从属种类相关参数，计算所述示例性图像序列对应的行为种类评估代价参数；基于所述行为种类相关参数、所述行为从属种类相关参数、所述实际行为种类信息和所述实际行为从属种类信息之间的种类粒度大小信息，计算出所述示例性图像序列对应的种类粒度评估代价参数，所述种类粒度大小信息用于反映所述实际行为种类信息对应的种类粒度大于所述实际行为从属种类信息对应的种类粒度；基于所述行为种类评估代价参数和所述种类粒度评估代价参数，将所述候选图像分析网络进行优化操作，以形成优化图像分析网络；利用所述优化图像分析网络，将待分析图像序列进行分析操作，以形成所述待分析图像序列对应的目标行为种类分析结果，所述待分析图像序列包括的待分析图像基于目标图像传感器对目标区域进行图像采集形成，所述目标行为种类分析结果用于反映所述目标区域中的行为的种类。2.如权利要求1所述的基于传感器采集和人工智能的图像分析方法，其特征在于，所述挖掘出示例性图像序列对应的图像内容特征表示，以及，利用候选图像分析网络和所述图像内容特征表示，分析出待定行为种类信息对应的行为种类相关参数的步骤，包括：挖掘出示例性图像序列对应的图像内容特征表示；对所述图像内容特征表示进行加载，以加载到所述候选图像分析网络包括的种类评估单元中，利用所述种类评估单元，挖掘出所述待定行为种类信息对应的相关关系特征表示；基于所述相关关系特征表示，确定出所述待定行为种类信息对应的行为种类相关程度值，以及，对所述行为种类相关程度值组合形成的参数矩阵进行标记操作，标记为所述待定行为种类信息对应的行为种类相关参数。3.如权利要求1所述的基于传感器采集和人工智能的图像分析方法，其特征在于，所述挖掘出待定行为从种类信息对应的从属种类特征表示，以及，利用所述候选图像分析网络，对所述图像内容特征表示和所述从属种类特征表示进行对比分析操作，并基于对比分析的输出数据，得到所述待定行为从种类信息对应的行为从属种类相关参数的步骤，包括：确定出待定行为从种类信息对应的行为描述数据簇；提取到所述行为描述数据簇中每一个行为描述数据对应的描述数据特征表示，以及，对每一个所述行为描述数据对应的描述数据特征表示进行聚合操作，以形成对应的聚合描述数据特征表示；确定出所述行为描述数据簇包括的行为描述数据的数据量统计参数；
基于所述聚合描述数据特征表示和所述数据量统计参数，分析出所述待定行为从种类信息对应的从属种类特征表示；利用所述候选图像分析网络，对所述图像内容特征表示和所述从属种类特征表示进行对比分析操作，并基于对比分析的输出数据，得到所述待定行为从种类信息对应的行为从属种类相关参数。4.如权利要求3所述的基于传感器采集和人工智能的图像分析方法，其特征在于，所述待定行为从种类信息为两个及以上，两个及以上数量的待定行为从种类信息包括待定行为从种类信息A，所述从属种类特征表示包括所述待定行为从种类信息A对应的从属种类特征表示a；所述利用所述候选图像分析网络，对所述图像内容特征表示和所述从属种类特征表示进行对比分析操作，并基于对比分析的输出数据，得到所述待定行为从种类信息对应的行为从属种类相关参数的步骤，包括：对所述图像内容特征表示和所述从属种类特征表示a进行加载，以加载到所述候选图像分析网络包括的从属种类评估单元中；利用所述从属种类评估单元，将所述图像内容特征表示和所述从属种类特征表示a进行对比分析操作，以输出所述图像内容特征表示和所述从属种类特征表示a之间的相关性表征参数；对所述相关性表征参数进行标记操作，以标记为所述待定行为从种类信息A对应的从行为种类相关程度值；在分析出所述两个及以上数量的待定行为从种类信息各自对应的从行为种类相关程度值的情况下，对两个及以上数量从行为种类相关程度值组合形成的程度值矩阵进行标记操作，标记为对应的行为从属种类相关参数。5.如权利要求4所述的基于传感器采集和人工智能的图像分析方法，其特征在于，所述利用所述从属种类评估单元，将所述图像内容特征表示和所述从属种类特征表示a进行对比分析操作，以输出所述图像内容特征表示和所述从属种类特征表示a之间的相关性表征参数的步骤，包括：提取到所述从属种类评估单元包括的特征表示处理参数；对所述特征表示处理参数、所述图像内容特征表示和所述从属种类特征表示a进行分析操作，以形成所述待定行为从种类信息A对应的分析特征表示；对所述分析特征表示进行加载，以加载到特征表示整合单元中；利用所述特征表示整合单元包括的参数映射规则，将所述分析特征表示进行参数映射操作，以输出所述图像内容特征表示和所述从属种类特征表示a之间的相关性表征参数。6.如权利要求5所述的基于传感器采集和人工智能的图像分析方法，其特征在于，所述对所述特征表示处理参数、所述图像内容特征表示和所述从属种类...

【专利技术属性】
技术研发人员：高春亚，赵正军，张菊，杨建国，
申请(专利权)人：创域智能常熟网联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：