申请/专利权人：中国科学院沈阳应用生态研究所

申请日：2020-09-17

公开（公告）日：2021-01-12

公开（公告）号：CN112215083A

主分类号：G06K9/00(20060101)

分类号：G06K9/00(20060101);G06F16/75(20190101);G06F16/78(20190101);G06F16/787(20190101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.11.09#授权;2021.01.29#实质审查的生效;2021.01.12#公开

摘要：本发明涉及一种基于异常变化建模的地理视频自适应事件探测方法，属于地理空间数据处理技术领域，包括以下步骤：a构建认知驱动的地理视频异变模型；b构建地理视频异常分层感知结构；c创建地理视频异常事件测度指标；d地理视频异常事件测度指标计算。本发明的核心是针对“反映多尺度复杂公共安全事件信息的地理视频”进行快速整合与高效知识理解的组织检索需求，确立一种地理视频的自适应事件探测方法，以实现从离散多地理视频内容的过程片段中感知探测到异常事件。

主权项：1.一种基于异常变化建模的多地理视频自适应事件探测方法，其特征在于，通过图像采集设备获取地理视频，根据地理视频内容对异常事件进行探测，根据所建立的地理视频异常事件的测度指标得到测度函数，通过测度函数得到的地理视频集中感知事件即为探测结果，包括以下步骤：构建认知驱动的地理视频异变模型：依据地理视频数据内容建立地理视频数据内容异常变化的事件组，基于事件组实现多层次事件对象形式化异常事件的对象表达，并从地理视频数据的外部整体特征和内部组成特征的角度明确异常事件具有的共性时空结构；构建地理视频异常分层感知结构：基于地理视频内容变化的异常变化事件组与事件对象表达、共性时空结构，建立基于异常变化发现的事件发生过程感知层和基于变化过程关联的事件发展过程感知层所构成的地理视频异常分层适应性感知结构，从而支持从离散的多地理视频数据内容中获取完整事件信息；创建地理视频异常事件测度指标：针对多地理视频数据集，构建表达集合特征的定义异常事件的测度指标，所述测度指标由事件的发生感知测度和事件的发展感知测度所构成；地理视频异常事件测度指标计算：根据构建的测度指标，定义事件的测度函数，从而进行测度的定性与定量表达，实现从地理视频数据集中感知事件并构建多层次事件对象，用于表达异常事件的多层次事件对象即为探测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院沈阳应用生态研究所 一种基于异常变化建模的多地理视频自适应事件探测方法

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