一种基于Al的视频内容分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及内容识别技术领域，具体为一种基于Al的视频内容分析方法及系统，包括以下步骤：基于视频序列，采用U‑Net卷积神经网络，进行图像分割学习，分析视频帧中的场景和元素，通过网络学习识别并隔离视频中的关键视觉元素，包括物体和人物，生成关键元素分割图。本发明专利技术通过采用U‑Net卷积神经网络进行图像分割学习，能够更准确地识别并隔离视频中的关键视觉元素，为后续的场景变化和关键事件追踪提供了更清晰的基础，应用图神经网络进行视频内容分析，增强了对动态场景和事件的识别能力，为视频内容索引提供了更深层次的结构化理解，通过结构相似性指数评估方法对视频质量进行分析，能够准确识别并改进视觉质量下降的原因。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及内容识别，尤其涉及一种基于al的视频内容分析方法及系统。

技术介绍

1、内容识别
涉及使用人工智能算法和模型来自动识别和解释视频数据中的内容。内容识别技术通常包括但不限于对象检测、场景理解、行为分析、面部识别和情感分析。这些技术使得计算机系统能够理解和解释视觉信息，从而实现对视频内容的深入分析。在该领域中，ai技术，特别是深度学习和机器学习，扮演了核心角色，通过这些方法，系统能够学习识别视频中的模式、对象和情境，从而实现高度自动化和智能化的视频分析。

2、其中，基于ai的视频内容分析方法的目的是利用人工智能技术来自动识别和分析视频内容，从而达到快速、准确和高效地处理大量视频数据的效果。该方法的目标是减少人工干预，提高视频分析的效率和准确性。例如，在安全监控领域，该方法可以用于自动检测可疑活动或事件；在媒体和娱乐行业，可以用于内容分类、标记和推荐；在交通监控中，用于车辆和行人的识别和追踪。总的来说，该方法旨在通过自动化处理提高视频数据的可用性和分析价值。

3、传统方法依赖于图像处理技术和基础的视频分析框架，这在处理本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于Al的视频内容分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于Al的视频内容分析方法，其特征在于，所述关键元素分割图包括物体边界、人物轮廓、与背景的区分层次，所述增强型视频索引包括关键事件的时间戳、场景变换标记、物体移动路径，所述视觉质量优化方案包括图像锐化处理、颜色校正选项、噪声减少措施，所述计算资源优化策略包括CPU和GPU的分配比例、任务执行优先级、资源利用率监控，所述数据优化视频流包括压缩的视频帧、去除的重复内容、优化后的存储格式，所述能效优化策略包括能耗预测、任务能耗排序、低耗能操作时段。

3.根据权利要求1所述的基于Al的...

【技术特征摘要】

1.一种基于al的视频内容分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于al的视频内容分析方法，其特征在于，所述关键元素分割图包括物体边界、人物轮廓、与背景的区分层次，所述增强型视频索引包括关键事件的时间戳、场景变换标记、物体移动路径，所述视觉质量优化方案包括图像锐化处理、颜色校正选项、噪声减少措施，所述计算资源优化策略包括cpu和gpu的分配比例、任务执行优先级、资源利用率监控，所述数据优化视频流包括压缩的视频帧、去除的重复内容、优化后的存储格式，所述能效优化策略包括能耗预测、任务能耗排序、低耗能操作时段。

3.根据权利要求1所述的基于al的视频内容分析方法，其特征在于，基于视频序列，采用u-net卷积神经网络，进行图像分割学习，分析视频帧中的场景和元素，通过网络学习识别并隔离视频中的关键视觉元素，包括物体和人物，生成关键元素分割图的步骤具体为：

4.根据权利要求1所述的基于al的视频内容分析方法，其特征在于，基于所述关键元素分割图，采用图神经网络，对视频内容进行分析，识别与追踪场景变化和关键事件，包括物体移动和场景切换，建立与时间戳相匹配的视频内容索引，生成增强型视频索引的步骤具体为：

5.根据权利要求1所述的基于al的视频内容分析方法，其特征在于，基于所述增强型视频索引，采用结构相似性指数评估方法，对视频帧进行质量分析，通过比较差异帧的视觉匹配度，识别视觉质量下降原因，包括模糊和噪点，并建立图像质量改进措施，生成视觉质量优化方案的步骤具体为：

6....

【专利技术属性】
技术研发人员：杨文成，李晓磊，
申请(专利权)人：晨达广州网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：