一种视频事件列表的建立方法及装置与流程

文档序号:22179190发布日期:2020-09-11 21:38阅读:180来源:国知局
一种视频事件列表的建立方法及装置与流程

本发明涉及视频追踪技术领域,具体涉及一种视频事件列表的建立方法及装置。



背景技术:

随着人们安全意识的提高,安防监控摄像头的应用越来越广泛,住宅、写字楼、道路等区域均能见到安防摄像头的身影,同时,伴随着新的h.265编码技术的成熟和普及,更使得安防监控摄像头整体硬件成本下降,摄像头逐步升级为高清摄像头,进一步的提高了安防摄像头的应用。

目前,安防摄像头大都与人工智能(artificialintelligence,ai)技术相结合,成为ai安防,使得摄像头进入人工智能时代,例如,通过视频监控追踪查看相关场景内容。

目前,通过视频追踪查看相关场景内容,一般采用人工对监控数据进行回溯查看的方式进行查找,此种方式需要在大量的监控数据中逐个调整查看,直到找到需要查看的视频内容,整个查找过程费时费力,效率低下。



技术实现要素:

为了解决现有视频追踪查看相关场景内容所存在的费时费力,效率低下的问题,本发明的目的在于提供一种无需对监控数据进行逐一翻阅,可通过建立事件列表,从而根据事件列表直接获取待追踪场景内容的方法及装置、计算机主设备和计算机可读存储介质。

第一方面,本发明提供了一种视频事件列表的建立方法,包括:

监控终端获取视频数据;

监控终端从所述视频数据中识别出各个可识别事件;

监控终端根据所述各个可识别事件,生成所述各个可识别事件对应的属性信息;

监控终端将所述视频数据以及所述属性信息发送给数据处理终端;

数据处理终端接收所述监控终端发送的所述视频数据和所述属性信息;

数据处理终端根据所述属性信息,建立视频事件列表,以供客户端的用户根据所述视频事件列表从所述视频数据中查找与所述视频事件列表中任一可识别事件对应的视频内容。

基于上述发明内容,监控终端通过识别视频数据,得到视频数据中各个可识别事件对应的属性信息,并传输至数据处理终端,数据处理终端则根据各个可识别事件对应的属性信息建立基于可识别事件的视频事件列表,实现了视频数据中可识别事件的集中统计,而客户端的用户则可根据视频事件列表,选择需要查看的事件,数据处理终端则可根据用户选择的事件,在视频数据中提取与之对应的视频内容。通过上述设计,在进行视频内容查找时,无需人工对监控数据逐一查找,整个过程自动化,大大的提高了查找效率。

在一个可能的设计中,所述方法还包括:

数据处理终端接收客户端发送的视频查看请求;

数据处理终端从所述视频事件列表中查找出与所述视频查看请求对应的可识别事件;

数据处理终端从所述视频数据中提取与所述视频查看请求对应可识别事件的视频内容;

数据处理终端向所述客户端发送所述视频内容。

基于上述发明内容,数据处理终端在接收到用户的视频查看请求后,即可在视频事件列表中查找与视频查看请求对应的可识别事件,并通过查找出的可识别事件的属性信息在视频数据中提取与之对应的视频内容,输出至客户端,供用户查看。

在一个可能的设计中,所述方法还包括:

数据处理终端向所述客户端发送所述视频事件列表,以使所述客户端的用户通过所述视频事件列表选择待查看的事件,生成所述视频查看请求。

基于上述发明内容,本发明给出了视频查看请求的生成方法,即客户端的用户在视频事件列表中选择需要查看的事件,然后将此事件作为视频查看请求,发送至数据处理终端,以便数据处理终端在视频数据中进行视频内容的定位查找。通过上述设计,增加了视频追踪的便捷性。

在一个可能的设计中,数据处理终端在获取到所述视频数据中各个可识别事件对应的属性信息后,所述方法还包括:

判断所述可识别事件的重要程度;

若所述可识别事件的重要程度达到预设条件,则将达到预设条件的可识别事件对应的视频内容进行备份。

基于上述发明内容,可对用户重点关注的视频内容进行数据备份,避免数据丢失。

在一个可能的设计中,所述属性信息包括下述中任意一种或多种组合:

对应可识别事件的名称;

对应可识别事件发生时的视频时间;和/或

对应可识别事件结束时的视频时间。

在一个可能的设计中,数据处理终端从所述视频数据中识别出各个可识别事件,并根据所述各个可识别事件,生成所述各个可识别事件对应的属性信息,包括:

数据处理终端获取训练数据集,其中,所述训练数据集中的训练数据包括多组视频帧数据,且多组视频帧数据包含有所有可识别事件;

数据处理终端利用所述训练数据集,对计算机神经网络进行训练,得到经训练的计算机神经网络;

数据处理终端利用所述经训练的计算机神经网络,对所述视频数据进行检测,得到各个可识别事件以及各个可识别时间对应的属性信息。

基于上述公开的内容,通过训练后的计算机神经网络即可实现视频数据的检测,识别出视频数据中的可识别事件以及各个可识别事件对应的属性信息,为数据处理终端建立视频事件列表提供数据基础。当然,上述公开的训练过程仅仅为训练计算机神经网络的其中一种方式。

第二方面,本发明提供了另一种视频事件列表的建立方法,其与第一方面的不同之处在于,视频数据中各个可识别事件对应的属性信息由数据处理终端检测视频数据得到,包括:

监控终端获取视频数据,并将所述视频数据发送至数据处理终端;

所述数据处理终端接收所述监控终端发送的视频数据,并对所述视频数据进行检测,得到所述视频数据中各个可识别事件以及各个可识别事件对应的属性信息,其中,所述属性信息包括对应可识别事件的名称、对应可识别事件发生时的视频时间和对应可识别事件结束时的视频时间中的任意一种或任意多种组合;

所述数据处理终端根据所述属性信息建立视频事件列表;

所述数据处理终端接收客户端发送的视频查看请求,从所述视频事件列表中查找出与所述视频查看请求对应的可识别事件;

所述数据处理终端从所述视频数据中提取与所述视频查看请求对应可识别事件的视频内容;

所述数据处理终端向所述客户端发送所述视频内容。

第三方面,本发明提供了一种数据处理终端,包括第一获取单元和事件列表建立单元;

所述第一获取单元,用于获取视频数据和所述视频数据中各个可识别事件对应的属性信息;

所述事件列表建立单元,用于根据所述属性信息,建立视频事件列表,以供客户端的用户根据所述视频事件列表从所述视频数据中查找与所述视频事件列表中任一可识别事件对应的视频内容。

在一个可能的设计中,所述数据处理终端还包括第一接收单元、查找单元和第一发送单元;

所述第一接收单元,用于接收客户端发送的视频查看请求;

所述查找单元,用于从所述视频事件列表中查找出与所述视频查看请求对应的可识别事件,并从所述视频数据中提取与所述视频查看请求对应的可识别事件的视频内容;

所述第一发送单元,用于向所述客户端发送所述视频内容。

在一个可能的设计中,所述第一发送单元,还用于向所述客户端发送所述视频事件列表,以使所述客户端的用户通过所述视频事件列表选择待查看的事件,生成所述视频查看请求。

在一个可能的设计中,所述数据处理终端还包括判断单元和数据备份单元;

所述判断单元用于判断所述可识别事件的重要程度;

所述数据备份单元,用于在所述判断单元判断出所述可识别事件的重要程度符合预设条件后,将达到预设条件的可识别事件对应的视频内容进行备份。

在一个可能的设计中,本实施例第三方面提供的所述数据处理终端,还包括处理单元;

所述处理单元,用于在接收到视频数据后,检测所述视频数据,得到所述视频数据中各个可识别事件以及各个识别事件对应的属性信息。

第四方面,本发明提供了一种监控终端,包括第二获取单元、识别单元、属性信息生成单元和第二发送单元;

所述第二获取单元,用于获取视频数据;

所述识别单元,用于从所述视频数据中识别出各个可识别事件;

所述属性信息生成单元,用于根据所述各个可识别事件,生成所述各个可识别事件对应的属性信息;

所述第二发送单元,用于将所述视频数据以及所述属性信息发送给数据处理终端,以使所述数据处理终端根据所述属性信息建立视频事件列表,以供客户端的用户根据所述视频事件列表从所述视频数据中查找与所述视频事件列表中任一可识别事件对应的视频内容。

在一个可能的设计中,所述第二获取单元还用于获取训练数据集,其中,所述训练数据集中的训练数据包括多组视频帧数据,且多组视频帧数据包含有所有可识别事件;

其中,所述监控终端还包括训练单元;

所述训练单元,用于利用所述训练数据集,对计算机神经网络进行训练,得到经训练的计算机神经网络;

所述识别单元具体则利用所述经训练的计算机神经网络,对所述视频数据进行检测,检测完成后,得到所述视频数据中各个可识别事件以及各个可识别时间对应的属性信息。

第五方面,本发明提供了一种视频事件列表的建立系统,包括监控终端、数据处理终端和客户端;

所述监控终端,用于在获取到视频数据后,识别所述视频数据,得到视频数据中的各个可识别事件以及各个可识别事件对应的属性信息,并将所述视频数据以及所述属性信息发送给数据处理终端;

所述数据处理终端,通信连接所述监控终端,用于在接收到所述视频数据和所述属性信息后,根据所述属性信息,建立视频事件列表;

所述客户端,通信连接所述数据处理终端,用于向所述数据处理终端发送视频查看请求;

所述数据处理终端,还用于在接收到所述客户端发送的视频查看请求后,在所述视频事件列表中查找出与所述视频查看请求对应的可识别事件,并从所述视频数据中提取与所述视频查看请求对应的可识别事件的视频内容,发送至所述客户端。

在一个可能的设计中,在所述视频事件列表的建立方法中,所述数据处理终端还用于在接收所述监控终端发送的视频数据后,检测所述视频数据,得到所述视频数据中的各个可识别事件,以及各个可识别事件对应的属性信息。

第六方面,本发明提供了一种计算机主设备,包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器,其中,所述存储器用于存储计算机程序,所述收发器用于收发消息,所述处理器用于读取所述计算机程序,执行如第一方面或第二方面中任意一种所述的视频事件列表的建立方法。

第七方面,本发明提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有指令,当所述指令在计算机上运行时,执行上述任意方面所述的视频事件列表的建立方法。

第八方面,本发明提供了一种包含指令的计算机程序产品,当所述指令在计算机上运行时,使所述计算机执行如上述任意方面所述的视频事件列表的建立方法。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的第一种视频事件列表的建立方法的流程示意。

图2是本发明提供的第二种视频事件列表的建立方法的流程示意图。

图3是本发明提供的数据处理终端的结构示意图。

图4是本发明提供的监控终端的结构示意图。

图5是本发明提供的视频事件列表的建立系统的结构示意图。

图6是本发明提供的计算机主设备的结构图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例来对本发明作进一步阐述。在此需要说明的是,对于这些实施例方式的说明虽然是用于帮助理解本发明,但并不构成对本发明的限定。本文公开的特定结构和功能细节仅用于描述本发明的示例实施例。然而,可用很多备选的形式来体现本发明,并且不应当理解为本发明限制在本文阐述的实施例中。

应当理解,尽管本文可能使用术语第一、第二等等来描述各种单元,但是这些单元不应当受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个单元和另一个单元。例如可以将第一单元称作第二单元,并且类似地可以将第二单元称作第一单元,同时不脱离本发明的示例实施例的范围。

应当理解,对于本文中可能出现的术语“和/或”,其仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,a和/或b,可以表示:单独存在a,单独存在b,同时存在a和b三种情况;对于本文中可能出现的术语“/和”,其是描述另一种关联对象关系,表示可以存在两种关系,例如,a/和b,可以表示:单独存在a,单独存在a和b两种情况;另外,对于本文中可能出现的字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”关系。

应当理解,在本文中若将单元称作与另一个单元“连接”、“相连”或“耦合”时,它可以与另一个单元直相连接或耦合,或中间单元可以存在。相対地,在本文中若将单元称作与另一个单元“直接相连”或“直接耦合”时,表示不存在中间单元。另外,应当以类似方式来解释用于描述单元之间的关系的其他单词(例如,“在……之间”对“直接在……之间”,“相邻”对“直接相邻”等等)。

应当理解,本文使用的术语仅用于描述特定实施例,并不意在限制本发明的示例实施例。若本文所使用的,单数形式“一”、“一个”以及“该”意在包括复数形式,除非上下文明确指示相反意思。还应当理解,若术语“包括”、“包括了”、“包含”和/或“包含了”在本文中被使用时,指定所声明的特征、整数、步骤、操作、单元和/或组件的存在性,并且不排除一个或多个其他特征、数量、步骤、操作、单元、组件和/或他们的组合存在性或增加。

应当理解,还应当注意到在一些备选实施例中,所出现的功能/动作可能与附图出现的顺序不同。例如,取决于所涉及的功能/动作,实际上可以实质上并发地执行,或者有时可以以相反的顺序来执行连续示出的两个图。

应当理解,在下面的描述中提供了特定的细节,以便于对示例实施例的完全理解。然而,本领域普通技术人员应当理解可以在没有这些特定细节的情况下实现示例实施例。例如可以在框图中示出系统,以避免用不必要的细节来使得示例不清楚。在其他实例中,可以不以不必要的细节来示出众所周知的过程、结构和技术,以避免使得示例实施例不清。

实施例

如图1所示,本实施例第一方面所提供的视频事件列表的建立方法,其适用于在监控终端、数据处理终端和客户端侧执行。

在本实施例中,举例监控事件信息的获取方式可以但不限于为:(1)由监控终端通过检测视频数据获得;(2)由数据处理终端通过检测视频数据获得。

在本实施例中,举例监控事件信息是监控终端发送至数据处理终端,可以但不限于包括有如下步骤s101~s110。

s101.监控终端获取视频数据。

所述步骤s101则是监控终端获取视频数据的过程,为后续视频数据中各个可识别事件的识别以及各个可识别事件对应属性信息的生成,提供数据基础。

在本实施例中,举例监控终端获取视频数据可以但不限于为:(1)通过与各个监控摄像头连接,实时获取各个监控摄像头的拍摄视频;(2)监控终端直接作为监控部件,实现各个区域的视频监控。在本实施例中,若监控终端作为监控部件,举例其可以但不限于为人工智能(artificialintelligence,ai)摄像头。

s102.监控终端从所述视频数据中识别出各个可识别事件。

在本实施例中,举例监控终端采用经训练的计算机神经网络对视频数据进行检测分析,以便得出视频数据中各个可识别事件以及各个可识别事件对应的属性信息。举例计算机神经网络可以但不限于为:三维卷积神经网络或长短期记忆(longshort-termmemory,lstm)人工神经网络。

s103.监控终端根据所述各个可识别事件,生成所述各个可识别事件对应的属性信息。

在本实施例中,举例计算机神经网络的训练可以但不限于包括如下步骤s103a~s103b。

s103a.数据处理终端获取训练数据集,其中,所述训练数据集中的训练数据包括多组视频帧数据,且多组视频帧数据包含有所有可识别事件。

s103b.数据处理终端利用所述训练数据集,对计算机神经网络进行训练,得到经训练的计算机神经网络。

上述步骤,则是计算机神经网络的训练过程,即通过将包含有可识别事件的多组视频帧数据导入计算机神经网络中进行训练,进而得到能够实现可识别事件检测的计算机神经网络。

在本实施例中,举例可识别事件根据场景不同,具有不同的事件类型,例如,若监控区域为电梯,则可识别事件可以是电瓶车进电梯、陌生人进入电梯、破坏电梯和/或遮挡摄像头等事件;若监控区域为广场,则可识别事件可能是人群聚集和/或人群打架斗殴等;若监控区域为道路,则可识别事件可能是车辆违章停车和/或交通事故等。

在识别出视频数据中各个可识别事件后,便可得到各个可识别事件对应的属性信息,为后续数据处理终端建立视频事件列表提供数据基础。

由于视频数据可以以视频的方式记录某段时间内,监控区域所发生的所有事件,所以,通过识别视频数据中发生事件的信息,来作为视频追踪的索引,能够达到视频快速追踪的功能。

在本实施例中,可识别事件的属性信息可以但不限于包括有:对应可识别事件的名称、对应可识别事件发生时的视频时间和对应可识别事件结束时的视频时间中的任意一种或任意多种组合。

例如,通过对视频数据的检测分析,识别出视频数据中在3月12日13点20分到13点30分之间出现了打架斗殴,即从13点20分开始出现打架斗殴,在13点30分时结束,那么可识别事件的名称则为打架斗殴,可识别事件发生时的视频时间则为3月12日13点20分,结束时间则为3月12日13点30分。而参与者可通过监控终端对视频数据中的人物进行人脸识别得出。

监控终端在得出视频数据中各个可识别事件的属性信息后,即会将属性信息和视频数据上传至数据处理终端,以使数据处理终端根据属性信息建立视频事件列表,如步骤s104、步骤s105和步骤s106所示。

s104.监控终端将所述视频数据以及所述属性信息发送给数据处理终端。

s105.数据处理终端接收所述监控终端发送的所述视频数据和所述属性信息。

在本实施例中,数据处理终端在接收到监控终端发送的各个可识别事件对应的属性信息后,还可对视频数据中重要事件的内容进行数据备份,避免数据丢失,具体备份过程如步骤s105a~s105b所示。

s105a.判断所述可识别事件的重要程度。

s105b.若所述可识别事件的重要程度达到预设条件,则将达到预设条件的可识别事件对应的视频内容进行备份。

所述步骤s105a则是判断视频数据中哪些可识别事件的数据需要进行备份,在本实施例中,判断的标准则为:可识别事件的重要程度。在本申请实施例中,在识别出可识别事件之后,可以为识别出的可识别事件标注重要程度,作为示例,可识别事件1,重要程度高;可识别事件2,重要程度低;可识别事件3,重要程度中;作为另一示例,可识别事件1,重要程度一级;可识别事件2,重要程度二级;可识别事件3,重要程度三级。预设条件可以是预先设置的,例如重要程度高,那在具体实现过程中,在可识别事件1、可识别事件2和可识别事件3中,可识别事件1满足预设条件,则将可识别事件对应的视频内容进行备份。通过上述设计,即可实现重要视频内容的单独备份,避免数据丢失。

在本实施例中,监控终端可实时向数据处理终端上传视频数据和各个可识别事件的属性信息,也可按照预设时间间隔向数据处理终端传输(例如,每隔1小时向数据处理终端传输)。

s106.数据处理终端根据所述属性信息,建立视频事件列表,以供客户端的用户根据所述视频事件列表从所述视频数据中查找与所述视频事件列表中任一可识别事件对应的视频内容。

数据处理终端在接收到各个可识别事件的属性信息后,即可根据属性信息建立视频事件列表,即把视频数据中各个可识别事件以列表形式展示,其中,每个可识别事件还具有其对应的属性信息,即上述提到的可识别事件的名称、开始时间、结束时间及参与者等。通过上述设计,客户端的用户则可根据视频事件列表,选择需要查看的事件,而数据处理终端则可根据用户选择的事件,在视频数据中提取与之对应的视频内容。通过上述设计,在进行视频内容查找时,无需人工对监控数据逐一查找,整个过程自动化,大大的提高了查找效率。

下面给出视频事件列表的具体举例,如下表所示:

在本实施例中,为了让客户端的用户能够查看视频数据中的可识别事件,便于确定需要查找需求,还设置有如下步骤:

s106a.数据处理终端向所述客户端发送所述视频事件列表,以使所述客户端的用户通过所述视频事件列表选择待查看的事件,生成所述视频查看请求。

当然,在本实施例中,用户也可使用客户端自己输入视频查看请求,而无需根据视频事件列表得出。

在本实施例中,用户在查看到视频事件列表后,可根据视频时间列表选择需要查看的事件,并将此事件作为视频查看请求,上传至数据处理终端,以使数据处理终端根据视频查看请求在视频数据中查找出事件对应的视频内容,实现步骤如步骤s107~s110。

s107.数据处理终端接收客户端发送的视频查看请求。

s108.数据处理终端从所述视频事件列表中查找出与所述视频查看请求对应的可识别事件。

s109.数据处理终端从所述视频数据中提取与所述视频查看请求对应可识别事件的视频内容。

s110.数据处理终端向所述客户端发送所述视频内容。

数据处理终端在接收到视频查看请求后,即可根据视频事件列表进行可识别事件的查询,然后根据查找出的可识别事件对应的属性信息在视频数据中定位视频内容。

在本实施例中,举例视频查看请求至少包括待查询事件的名称以及待查询事件的具体发生事件。例如,需要查看视频数据中打架斗殴的视频内容,那么视频查看请求中的待查看事件的名称则为打架斗殴事件,此事件发生的具体事件则为打架斗殴。

而查询的过程则为:数据处理终端在视频事件列表中查找出所有的打架斗殴事件,并根据各个打架斗殴事件的属性信息在视频数据中进行对应视频内容的提取。例如,某个打架斗殴事件的开始时间为3月12日13点20分,结束时间为3月12日30分,那么数据处理终端则可根据事件的开始和结束时间在视频数据中进行视频内容的截取,然后将截取的视频内容输出至客户端,供用户查看。

当然,在本实施例中,为了能够准确定位待查看的视频内容,减少查找的干扰,视频查看请求中还可包括事件发生和结束时间,以便数据处理终端在视频数据中对待查找的视频内容进行准确定位。

在本实施例中,各种数据之间(如视频数据、属性信息、视频查看请求以及视频内容等数据的传输)可以但不限于采用2g、3g、4g、5g移动数据、有线宽带等方式进行传输。

由此通过步骤s101~步骤s110所详细描述的视频事件列表的建立方法,本发明通过对视频数据的检测,建立了视频事件列表,实现了视频数据中可识别事件的集中统计,在视频追踪时,可直接在视频事件列表中查找与视频查看请求对应的可识别事件,并通过查找出的可识别事件的属性信息在视频数据中提取与之对应的视频内容,然后输出至客户端供用户查看。通过上述设计,在进行视频内容查找时,无需人工对监控数据逐一查找,整个过程自动化,省时省力,大大的提高了查找效率。

在一个可能的设计中,如图2所示,本实施例第二方面提供了第二种视频事件列表的建立方法,其与实施例第一方面所提供的查找方法的不同之处在于:视频数据中的各个可识别事件以及各个可识别事件的属性信息由数据处理终端通过识别视频数据获得,如以下步骤s201~s206。

s201.监控终端获取视频数据,并将所述视频数据发送至数据处理终端。

s202.所述数据处理终端接收所述监控终端发送的视频数据,并对所述视频数据进行检测,得到所述视频数据中各个可识别事件以及各个可识别事件对应的属性信息,其中,所述属性信息包括对应可识别事件的名称、对应可识别事件发生时的视频时间和对应可识别事件结束时的视频时间中的任意一组或任意多种组合。

s203.所述数据处理终端根据所述属性信息建立视频事件列表。

s204.所述数据处理终端接收客户端发送的视频查看请求,从所述视频事件列表中查找出与所述视频查看请求对应的可识别事件。

s205.所述数据处理终端从所述视频数据中提取与所述视频查看请求对应可识别事件的视频内容。

s206.所述数据处理终端向所述客户端发送所述视频内容。

在本实施例第二方面中,数据处理终端对视频数据的检测与实施例第一方面中监控终端对视频数据的检测所使用的方法一致,均是使用经训练的计算机神经网络进行检测,其中,计算机神经网络的训练过程与实施例第一方面中一致,于此不多加赘述。

在本实施例中,数据处理终端也可对视频数据中重要事件的视频内容进行备份,其过程、原理以及起到的技术效果与实施例第一方面相同,于此不多加赘述。

实施例第二方面所提供的方法,其达到的技术效果、原理与实施例第一方面相同,于此不多加赘述。

在一个可能的设计中,如图3所述,本实施例第三方面提供了一种实现实施例第一方面或第二方面中数据处理终端的硬件装置,即数据处理终端包括第一获取单元和事件列表建立单元。

所述第一获取单元,用于获取视频数据和所述视频数据中各个可识别事件对应的属性信息。

所述事件列表建立单元,用于根据所述属性信息,建立视频事件列表,以供客户端的用户根据所述视频事件列表从所述视频数据中查找与所述视频事件列表中任一可识别事件对应的视频内容。

在一个可能的设计中,所述数据处理终端还包括第一接收单元、查找单元和第一发送单元。

所述第一接收单元,用于接收客户端发送的视频查看请求。

所述查找单元,用于从所述视频事件列表中查找出与所述视频查看请求对应的可识别事件,并从所述视频数据中提取与所述视频查看请求对应的可识别事件的视频内容。

所述第一发送单元,用于向所述客户端发送所述视频内容。

在一个可能的设计中,所述第一发送单元,还用于向所述客户端发送所述视频事件列表,以使所述客户端的用户通过所述视频事件列表选择待查看的事件,生成所述视频查看请求。

在一个可能的设计中,所述数据处理终端还包括判断单元和数据备份单元。

所述判断单元用于判断所述可识别事件的重要程度。

所述数据备份单元,用于在所述判断单元判断出所述可识别事件的重要程度符合预设条件后,将达到预设条件的可识别事件对应的视频内容进行备份。

在一个可能的设计中,本实施例第三方面提供的所述数据处理终端,还包括处理单元。

所述处理单元,用于在接收到视频数据后,检测所述视频数据,得到所述视频数据中各个可识别事件以及各个识别事件对应的属性信息。

本实施例第三方面提供的硬件装置的工作过程、工作细节和技术效果,可以参见实施例第一方面或实施例第二方面中的数据处理终端,于此不再赘述。

在一个可能的设计中,如图4所示,本实施例第四方面提供了一种实现实施例第一方面或第二方面中监控终端的硬件装置,即监控终端包括包括第二获取单元、识别单元、属性信息生成单元和第二发送单元。

所述第二获取单元,用于获取视频数据。

所述识别单元,用于从所述视频数据中识别出各个可识别事件。

所述属性信息生成单元,用于根据所述各个可识别事件,生成所述各个可识别事件对应的属性信息。

所述第二发送单元,用于将所述视频数据以及所述属性信息发送给数据处理终端,以使所述数据处理终端根据所述属性信息建立视频事件列表,以供客户端的用户根据所述视频事件列表从所述视频数据中查找与所述视频事件列表中任一可识别事件对应的视频内容。

在一个可能的设计中,所述第二获取单元还用于获取训练数据集,其中,所述训练数据集中的训练数据包括多组视频帧数据,且多组视频帧数据包含有所有可识别事件。

其中,所述监控终端还包括训练单元。

所述训练单元,用于利用所述训练数据集,对计算机神经网络进行训练,得到经训练的计算机神经网络。

所述识别单元具体则利用所述经训练的计算机神经网络,对所述视频数据进行检测,检测完成后,得到所述视频数据中各个可识别事件以及各个可识别时间对应的属性信息。

本实施例第四方面提供的硬件装置的工作过程、工作细节和技术效果,可以参见实施例第一方面或实施例第二方面中的监控终端,于此不再赘述。

在一个可能的设计中,如图5所示,本实施例第五方面提供了一种视频事件列表的建立系统,其包含实施例第一方面或第二方面中的监控终端、数据处理终端以及客户端。

所述监控终端,用于在获取到视频数据后,识别所述视频数据,得到视频数据中的各个可识别事件以及各个可识别事件对应的属性信息,并将所述视频数据以及所述属性信息发送给数据处理终端。

所述数据处理终端,通信连接所述监控终端,用于在接收到所述视频数据和所述属性信息后,根据所述属性信息,建立视频事件列表。

所述客户端,通信连接所述数据处理终端,用于向所述数据处理终端发送视频查看请求。

所述数据处理终端,还用于在接收到所述客户端发送的视频查看请求后,在所述视频事件列表中查找出与所述视频查看请求对应的可识别事件,并从所述视频数据中提取与所述视频查看请求对应的可识别事件的视频内容,发送至所述客户端。

在一个可能的设计中,在所述视频事件列表的建立方法中,所述数据处理终端还用于在接收所述监控终端发送的视频数据后,检测所述视频数据,得到所述视频数据中的各个可识别事件,以及各个可识别事件对应的属性信息。

本实施例第五方面提供的系统的工作过程、工作细节和技术效果,可以参见实施例第一方面或实施例第二方面,于此不再赘述。

在一个可能的设计中,如图6所示,本实施例第六方面提供了一种执行实施例第一方面或第二方面中所述的视频事件列表的建立方法的计算机主设备,包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器,其中,所述存储器用于存储计算机程序,所述收发器用于收发消息,所述处理器用于读取所述计算机程序,执行如实施例第一方面或第二方面所述的视频事件列表的建立方法。

具体举例的,所述存储器可以但不限于包括随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、闪存(flashmemory)、先进先出存储器(fifo)和/或先进后出存储器(filo)等等;所述处理器可以不限于采用型号为stm32f105系列的微处理器、arm、x86等架构处理器,集成npu(neural-networkprocessingunits)的处理器;所述收发器可以但不限于为wifi(无线保真)无线收发器、蓝牙无线收发器、通用分组无线服务技术(gprs,generalpacketradioservice)无线收发器和/或紫蜂协议(zigbee,基于ieee802.15.4标准的低功耗局域网协议)无线收发器等。此外,所述计算机主设备还可以但不限于包括有电源单元、显示屏和其它必要的部件。

本实施例提供的主设备的工作过程、工作细节和技术效果,可以参见实施例第一方面或第二方面,于此不再赘述。

在一个可能的设计中,本实施例第七方面提供了一种存储包含有实施例第一方面或第二方面所述的视频事件列表的建立方法的指令的计算机可读存储介质,即所述计算机可读存储介质上存储有指令,当所述指令在计算机上运行时,执行如实施例第一方面或第二方面所述的视频事件列表的建立方法。其中,所述计算机可读存储介质是指存储数据的载体,可以但不限于包括软盘、光盘、硬盘、闪存、优盘和/或记忆棒(memorystick)等,所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。

本实施例提供的计算机可读存储介质的工作过程、工作细节和技术效果,可以参见实施例第一方面或第二方面,于此不再赘述。

在一个可能的设计中,本实施例第八方面提供了一种包含指令的计算机程序产品,当所述指令在计算机上运行时,使所述计算机执行如实施例第一方面或第二方面所述的视频事件列表的建立方法,其中,所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。

以上所描述的多个实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如rom/ram、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本发明不局限于上述可选实施方式,任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品,但不论在其形状或结构上作任何变化,凡是落入本发明权利要求界定范围内的技术方案,均落在本发明的保护范围之内。

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