申请/专利权人：广州宇中网络科技有限公司

申请日：2024-03-13

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117874286A

主分类号：G06F16/75

分类号：G06F16/75;G06F16/783;G06N3/0464;H04N21/44

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于SaaS云应用的云基视频分析方法及系统，包括步骤：S1：接收上传至云平台的视频数据，并对视频数据进行预处理；S2：采用训练好的3D卷积神经网络模型对预处理后的视频数据进行特征提取；S3：将3D卷积神经网络提取的特征向量X输入到胶囊网络，胶囊网络输出视频内容类别，同时对视频数据进行标注；S4：将视频内容类别结果通过云平台提供的用户接口反馈给用户。本申请利用3DCNN对视频数据进行特征提取，获取丰富的时空特征向量；然后，将这些特征向量输入到胶囊网络中，通过胶囊网络的结构和动态路由机制，实现对视频内容类别的精准识别和标注，大大提供了视频分类自动化水平，提高了分类准确度及效率。

主权项：1.一种基于SaaS云应用的云基视频分析方法，其特征在于，包括步骤：S1：接收上传至云平台的视频数据，并对视频数据进行预处理；S2：采用训练好的3D卷积神经网络模型对预处理后的视频数据进行特征提取，得到特征向量，,其中，、分别表示第一特征、第二特征和第N特征，为特征的数量：S3：将3D卷积神经网络提取的特征向量输入到胶囊网络，胶囊网络输出视频内容类别，同时对视频数据进行标注；S31：将所提取的特征向量映射为一组低级胶囊的输出，其中第个低级胶囊输出代表视特征向量的部分特征，，，为低级胶囊的个数；表示低级胶囊的索引，表示高级胶囊的索引；初始化第个高级胶囊的输出向量，路由权重；S32：根据第个低级胶囊输出，计算预测向量，,其中，是转换矩阵，用于从第个低级胶囊转换到第个高级胶囊特征转换；S33：胶囊网络通过动态路由机制，计算预测向量和高级胶囊的实际输出的一致性值，，一致性值由预测向量和第个高级胶囊的输出向量的点积得出，点积越大则一致性值越高，更新第个低级胶囊和第个高级胶囊之间的路由权重：，其中，为对M个低级胶囊的一致性值的指数函数后求和；S34:使用更新后的路由权重计算高级胶囊的输出向量，迭代步骤S32-S33，直到达到设定迭代次数；第个高级胶囊的输出向量通过一致性值大于设定值的所有低级胶囊的加权预测向量和一个非线性压缩函数计算得出，代表视频内容类别： ； ；其中，为求解的欧几里得范数，T为视频数据的图像灰度均值；采用长度最长的输出向量所对应的类别作为视频内容的最终类别；S4：将视频内容类别结果通过云平台提供的用户接口反馈给用户。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州宇中网络科技有限公司 一种基于SaaS云应用的云基视频分析方法及系统

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