一种基于AI视频分析的海底生物识别方法技术

本发明专利技术涉及海底生物识别技术领域，具体为一种基于AI视频分析的海底生物识别方法，包括以下步骤，S1：建立视频获取单元，进行文件识别和存储；S2：对存储单元内部视频设置自动化截取流程；S3：选定识别主体，采用智能识别软件进一步截取；S4：基于智能识图，进行图片识别；S5：设立辅助依据；S6：综合判定获取识别结果。本发明专利技术中，通过自动化截取流程对视频文件进行截取处理，通过色阶、色相以及边线的识别方式，识别主体，并保留涵盖主体内容的帧，并进行图片识别，并以地址作为辅助依据的方式，综合判定获取识别结果，以此自动化的实现对于海洋生物的识别功能，并通过辅助依据，进一步提升检索的精准性。精准性。精准性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI视频分析的海底生物识别方法


[0001]本专利技术涉及海底生物识别
，尤其涉及一种基于AI视频分析的海底生物识别方法。

技术介绍

[0002]海底生物识别，是一种基于大数据，对于海底生物信息进行调取查证，以此识别海底生物的识别处理方法，在现有海底生物识别中，往往需要工作人员基于现有视频与海洋生物图库比对，并经过多方面检索查询，达成识别海洋生物的功能，其检索过程对于人力资源的要求较高，并且海洋生物中类似的种群也较多，人工识别的误差概率较大，且查证时间长，需要进行改进。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于AI视频分析的海底生物识别方法。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于AI视频分析的海底生物识别方法，包括以下步骤：
[0005]S1：建立视频获取单元，进行文件识别和存储；
[0006]S2：对存储单元内部视频设置自动化截取流程；
[0007]S3：选定识别主体，采用智能识别软件进一步截取；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AI视频分析的海底生物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立视频获取单元，进行文件识别和存储；S2：对存储单元内部视频设置自动化截取流程；S3：选定识别主体，采用智能识别软件进一步截取；S4：基于智能识图，进行图片识别；S5：设立辅助依据；S6：综合判定获取识别结果。2.根据权利要求1所述的基于AI视频分析的海底生物识别方法，其特征在于，所述S1中，所述视频获取单元包括文件识别单元和存储单元，所述文件识别单元的输出端与存储单元的输入端电性连接，所述文件识别单元包括后缀名获取，所述后缀名获取的输出端电性连接有本地驱动试运行，所述本地驱动试运行的输出端电性连接有调取分析，所述调取分析的第一输出端电性连接有默认读取预设，所述调取分析的第二输出端电性连接有联网查询，所述联网查询的输出端电性连接有驱动载入，所述驱动载入的输出端与本地驱动试运行的输入端电性连接。3.根据权利要求1所述的基于AI视频分析的海底生物识别方法，其特征在于，所述S1中，所述进行文件识别和存储的具体操作方法为：S110：视频获取单元获取文件后，进入文件识别单元；S120：获取文件的后缀名，而后通过本地驱动试运行尝试读取文件；S130：进行调取分析判断，如果判定调取成功，则将该后缀名的读取驱动设置为默认读取预设，下次遇到同后缀名文件时，直接调用；S140：如果判定调取失败，则联网查询运行驱动，载入驱动后重新试运行，并设置读取预设；S150：确认文件可读后，将文件录入存储单元。4.根据权利要求1所述的基于AI视频分析的海底生物识别方法，其特征在于，所述S2中，所述自动化截取流程包括智能截取程序，所述智能截取程序的输出端电性连接有视频文件调用，所述视频文件调用包括单视频选定和多视频选取，所述视频文件调用的输出端电性连接有视频截取，所述视频截取的输出端电性连接有优先级判定，所述优先级判定的第一输出端电性连接有基于分镜，所述优先级判定的第二输出端电性连接有基于时间轴，所述基于分镜、基于时间轴的输出端电性连接有建立文件分区，所述建立文件分区的输出端电性连接有分视频文件。5.根据权利要求1所述的基于AI视频分析的海底生物识别方法，其特征在于，所述S2中，所述自动化截取流程的具体流程为：S210：进入自动化截取流程，并通过智能截取程序调用视频文件；S220：进入视频截取阶段，首先根据优先级判定，执行第一输出端的内容，进行基于分镜的视频截取；S230：如果基于分镜的视频截取失败，则判定视频为一镜式录制，进行基于时间轴等分的视频接入，如果基于分镜的视频截取成功，则跳过此步骤；S240：建立与视频文件名同名的文件分区，并将所截取视频文件设置为分视频文件，以阿拉伯数字排列命名，并存储在文件分...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴军，李家兴，涂小芳，
申请(专利权)人：广东中科凯泽信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：