一种基于人工智能的视频识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于人工智能的视频识别方法及系统，方法包括：构建一个基于视频内容分析的自适应框架，根据实时视频帧的复杂性动态调整模型结构和参数；根据模型参数，应用高效的图像预处理技术和深度学习算法，从视频帧中提取特征；使用生成对抗网络处理视频帧中提取的特征，对关键帧进行风格化得到风格化视频帧，强化视觉上的行为特征；根据风格化视频帧，设计混合神经网络进行行为识别和基于历史数据的行为预测。本发明专利技术不仅显著提升了视频识别的精度和效率，而且增强了系统的实时处理能力和未来行为预测的前瞻性，有效地解决了现有技术中存在的核心问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于人工智能的，尤其涉一种基于人工智能的视频识别方法及系统。

技术介绍

1、在当前的技术环境中，视频识别系统已广泛应用于安全监控、内容推荐、交通管理等多个领域，其核心功能是通过计算机视觉技术和深度学习算法对视频内容进行自动解析和识别。传统的视频识别系统通常依赖于卷积神经网络(cnn)或递归神经网络(rnn)来处理视频帧，并识别其中的对象、动作或事件。这些系统能够在标准化的环境中实现较高的准确率，但面对复杂多变的实际应用场景时，仍存在多个不足。例如，传统模型在处理非常复杂或动态变化的背景下的行为时，识别精度会显著下降。此外，大部分现有系统需要依赖大量的标注数据进行训练，这不仅成本高昂，而且在数据标注质量不一的情况下，会进一步影响模型的泛化能力和实用性。此外，现有的视频识别技术在实时性能处理、模型的自适应调整以及未来行为的预测等方面，仍然面临技术挑战。

2、因此，现有技术对于复杂场景的适应性、处理效率以及未标注数据的学习能力都有待提高。

技术实现思路

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【技术保护点】

1.一种基于人工智能的视频识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的视频识别方法，其特征在于，所述S1具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的视频识别方法，其特征在于，所述光照校正为对输入视频帧应用自动白平衡和曝光补偿，表示如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的视频识别方法，其特征在于，所述生成网络的输入为t时刻的每帧视频特征向量，然后使用多层卷积层，每层后接批标准化和ReLU激活函数，最后一层使用tanh激活函数输出风格化的图像，表示如下：

5.根据权利要求4所述的一...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的视频识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的视频识别方法，其特征在于，所述s1具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的视频识别方法，其特征在于，所述光照校正为对输入视频帧应用自动白平衡和曝光补偿，表示如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的视频识别方法，其特征在于，所述生成网络的输入为t时刻的每帧视频特征向量，然后使用多层卷积层，每层后接批标准化和relu激活函数，最后一层使用tanh激活函数输出风格化的图像，表示如下：

5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的视频识别方法，其特征在于，所述s303中，渐...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋运锋，张锦龙，王小敏，邹志光，
申请(专利权)人：广东迅科睿晟科技有限公司，
类型：发明
国别省市：