目标事件的确定方法、装置、存储介质及电子装置与流程

1.本发明实施例涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种目标事件的确定方法、装置、存储介质及电子装置。


背景技术：

2.目前，视频监控已广泛应用于社会管理的诸多领域，例如道路交通，消防，安全生产，电力系统，公共安全管理等，在生产生活、社会治安中均发挥了重要作用，下面以游行集会事件的监控为例，在业务场景中，需要检测在城市监控场景下捕获游行集会的事件。目前场景下游行集会事件一般较为隐蔽，与一般的非集会的行人聚集的区别很小。相关技术中有采用行人检测以估计人群流量来预报游行集会事件，或通过对视频数据进行分析以获得较准确的人群运动信息，但是仍无法区分是正常的人流密集事件还是违法的游行集会事件，即相关技术中无法有效确定是否存在目标事件。
3.针对相关技术中存在的无法有效确定目标事件的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种目标事件的确定方法、装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中存在的无法有效确定目标事件的问题。
5.根据本发明的一个实施例，提供了一种目标事件的确定方法，包括：在获取到目标多媒体信息的情况下，对所述目标多媒体信息中包括的目标帧图像进行分析，以获取第一对象所在的第一区域的第一区域信息；确定与所述第一区域信息满足预设关系的第二区域信息；对所述第二区域信息所指示的第二区域进行检测，以得到检测结果，其中，所述检测结果用于指示所述第二区域中是否存在第二对象；基于所述检测结果，确定所述目标帧图像中是否存在目标事件。
6.在一个示例性实施例中，确定与所述第一区域信息满足预设关系的第二区域信息包括：将所述第一区域信息所指示的所述第一区域沿着预定方向向外延伸直至满足所述预设关系，得到所述第二区域；基于所述第二区域确定出所述第二区域信息。
7.在一个示例性实施例中，将所述第一区域信息所指示的所述第一区域沿着预定方向向外延伸直至满足所述预设关系，得到所述第二区域包括：将所述第一区域沿着水平方向向外延伸第一预定比例及沿着垂直方向向外延伸第二预定比例，以得到所述第二区域，其中，所述第一预定比例是指相对于所述第一区域的宽度的比例，所述第二预定比例是指相对于所述第一区域的高度的比例。
8.在一个示例性实施例中，基于所述检测结果，确定所述目标帧图像中是否存在目标事件包括：基于所述检测结果，确定出所述第二区域中包括的所述第二对象的第一数量；在所述第一数量达到第一预定阈值的情况下，确定所述目标帧图像中存在所述目标事件。
9.在一个示例性实施例中，基于所述检测结果，确定出所述第二区域中包括的所述
第二对象的第一数量包括：在所述第二区域中确定出存在所述第二对象的第一子区域的数量；将所述第一子区域的数量确定为所述第一数量。
10.在一个示例性实施例中，在确定所述目标帧图像中存在所述目标事件之后，所述方法还包括：上报和/或展示检测信息，其中，所述检测信息包括所述第一子区域中所包括的第一对象的第一信息，以及所述第一子区域中所包括的第二对象的第二信息。
11.在一个示例性实施例中，基于所述检测结果，确定所述目标帧图像中是否存在目标事件之后，所述方法还包括：在确定所述目标帧图像中存在目标事件的情况下，获取所述目标多媒体信息中包括的历史帧图像的历史检测结果，其中，所述历史帧图像为位于所述目标帧图像之前图像；在基于所述历史检测结果确定出所述历史帧图像中存在所述目标事件的情况下，确定所述目标多媒体信息中存在所述目标事件。
12.在一个示例性实施例中，在确定所述目标多媒体信息中存在所述目标事件之后，所述方法还包括：上报所述目标事件。
13.根据本发明的另一个实施例，还提供了一种目标事件的确定装置，包括：分析模块，用于在获取到目标多媒体信息的情况下，对所述目标多媒体信息中包括的目标帧图像进行分析，以获取第一对象所在的第一区域的第一区域信息；第一确定模块，用于确定与所述第一区域信息满足预设关系的第二区域信息；检测模块，用于对所述第二区域信息所指示的第二区域进行检测，以得到检测结果，其中，所述检测结果用于指示所述第二区域中是否存在第二对象；第二确定模块，用于基于所述检测结果，确定所述目标帧图像中是否存在目标事件。
14.根据本发明的又一个实施例，还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中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
15.根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
16.通过本发明，通过确定与第一对象的第一区域信息满足预设关系的第二区域信息，然后检测第二区域信息所指示的第二区域中是否存在第二对象，基于检测的结果可确定是否存在目标事件。即通过对目标帧图像中与第一区域满足预设关系的第二区域进行检测以确定是否存在第二对象，进而实现了确定目标帧图像中是否存在目标事件的目的，解决了相关技术中存在的无法有效确定目标事件的问题，达到了提高目标事件的确定的准确率的效果。
附图说明
17.图1是本发明实施例的目标事件的确定方法的移动终端的硬件结构框图；
18.图2是根据本发明实施例的目标事件的确定方法的流程图；
19.图3是根据本发明具体实施例的目标事件的确定系统架构图；
20.图4是根据本发明具体实施例的目标事件的确定方法的流程图；
21.图5是根据本发明实施例的目标事件的确定装置的结构框图。
具体实施方式
22.下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明的实施例。
23.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
24.本技术实施例中所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的目标事件的确定方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，其中，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
25.存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的目标事件的确定方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
26.传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(network interface controller，简称为nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(radio frequency，简称为rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
27.在本实施例中提供了一种目标事件的确定方法，图2是根据本发明实施例的目标事件的确定方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：
28.步骤s202，在获取到目标多媒体信息的情况下，对所述目标多媒体信息中包括的目标帧图像进行分析，以获取第一对象所在的第一区域的第一区域信息；
29.步骤s204，确定与所述第一区域信息满足预设关系的第二区域信息；
30.步骤s206，对所述第二区域信息所指示的第二区域进行检测，以得到检测结果，其中，所述检测结果用于指示所述第二区域中是否存在第二对象；
31.步骤s208，基于所述检测结果，确定所述目标帧图像中是否存在目标事件。
32.通过上述步骤，通过确定与第一对象的第一区域信息满足预设关系的第二区域信息，然后检测第二区域信息所指示的第二区域中是否存在第二对象，基于检测的结果可确定是否存在目标事件。即通过对目标帧图像中与第一区域满足预设关系的第二区域进行检测以确定是否存在第二对象，进而实现了确定目标帧图像中是否存在目标事件的目的，解决了相关技术中存在的无法有效确定目标事件的问题，达到了提高目标事件的确定的准确率的效果。
33.其中，上述步骤的执行主体可以为终端，例如，具备图像处理能力的计算机终端，
或者具备视频分析和图像处理能力的系统，或者智能设备，或者为配置在存储设备上的具备人机交互能力的处理器，或者为具备类似处理能力的处理设备或处理单元等，但不限于此。下面以图像处理系统执行上述操作为例(仅是一种示例性说明，在实际操作中还可以是其他的设备或模块来执行上述操作)进行说明：
34.在上述实施例中，图像处理系统在获取到目标多媒体信息的情况下，对目标多媒体信息中包括的目标帧图像进行分析，以获取第一对象所在的第一区域的第一区域信息，例如，以游行集会事件的监控为例，目标多媒体信息可包括监控视频，在获取到监控视频的情况下，对监控视频中包括的目标帧图像进行分析，以获取第一对象(如行人)所在的第一区域的第一区域信息，在实际应用中，第一对象包括多个行人，基于深度学习的行人检测方法在对目标帧图像进行分析时，对图像中包括的行人进行标注，得到每个行人的检测框，从而获得行人区域，即上述第一区域，进而获得第一区域信息，再确定与第一区域信息满足预设关系的第二区域信息，在将第一区域进行小范围扩展时，可将每个行人的检测框进行适当扩展，在实际应用中，可将检测框沿水平方向往外扩展，以及将检测框沿垂直方向往上扩展，以得到扩展后的检测框，例如，可将每个行人的检测框沿水平方向往外扩展15％或20％或其它比例(该比例指相对于行人的检测框的宽度)，以及将每个行人的检测框沿垂直方向往上扩展20％或30％或其它比例(该比例指相对于行人的检测框的高度)，以得到扩展后的检测框，即得到上述第二区域信息；再对第二区域信息所指示的第二区域进行检测，以检测第二区域中是否存在第二对象，例如，第二对象为游行牌或抗议牌或其它物品；然后根据检测结果，确定目标帧图像中是否存在目标事件，例如，当检测出第二区域中存在第二对象的情况下，可确定目标图像帧中存在目标事件(如上述游行集会事件)，而当检测出第二区域中不存在第二对象的情况下，可确定出目标图像帧中不存在目标事件，可选地，在实际应用中，当对第二区域中包括的多个扩展后的检测框中检测出第二对象的情况下，可进一步确定目标图像帧中存在目标事件；可选地，还可对上述监控视频中包括的多帧图像进行分析，当有预定数量的帧图像中均出现上述目标事件的情况下，则可更进一步确定上述监控视频中存在目标事件。通过本实施例，实现了通过对视频中包括的帧图像进行分析和检测以确定是否存在目标事件的目的，达到了提高目标事件的确定的准确率的效果。
35.在一个可选的实施例中，确定与所述第一区域信息满足预设关系的第二区域信息包括：将所述第一区域信息所指示的所述第一区域沿着预定方向向外延伸直至满足所述预设关系，得到所述第二区域；基于所述第二区域确定出所述第二区域信息。在本实施例中，可将第一区域沿着预定方向向外扩展以得到第二区域，其中，第二区域与第一区域满足预设关系，例如第二区域对应的宽度超出第一区域对应的宽度达到一定的比例，同样，第二区域对应的高度超出第一区域对应的高度也达到一定的比例，以得到第二区域所对应的第二区域信息。通过本实施例，实现了确定第二区域信息的目的，从而可以实现检测第二区域中是否存在第二对象的目的。
36.在一个可选的实施例中，将所述第一区域信息所指示的所述第一区域沿着预定方向向外延伸直至满足所述预设关系，得到所述第二区域包括：将所述第一区域沿着水平方向向外延伸第一预定比例及沿着垂直方向向外延伸第二预定比例，以得到所述第二区域，其中，所述第一预定比例是指相对于所述第一区域的宽度的比例，所述第二预定比例是指相对于所述第一区域的高度的比例。在实际应用中，可将第一区域沿着水平方向向外延伸
第一预定比例(例如15％，或20％，或其它比例)，再沿着垂直方向向外延伸第二预定比例(例如20％，或30％，或其它比例)，即将每个行人的检测框沿着宽度方向往左右各延伸15％或20％(该比例指行人的检测框宽度的比例)，再沿着高度方向往上延伸20％，或30％(该比例指行人的检测框高度的比例)，从而得到第二区域，通过本实施例，实现了对第一区域进行扩展以得到第二区域的目的，以目标事件为游行集会事件为例，得到第二区域之后，即可对第二区域中是否存在第二对象(如标牌)进行检测，即实现了确定第二对象(如标牌)检测区域的目的。
37.在一个可选的实施例中，基于所述检测结果，确定所述目标帧图像中是否存在目标事件包括：基于所述检测结果，确定出所述第二区域中包括的所述第二对象的第一数量；在所述第一数量达到第一预定阈值的情况下，确定所述目标帧图像中存在所述目标事件。在本实施例中，根据检测结果确定第二区域中包括的第二对象的第一数量，在实际应用中，第二区域中包括多个扩展后的检测框，即对前述每个行人的检测框进行扩展所得到的多个扩展后的检测框，当根据检测结果确定扩展后的检测框中存在第二对象(如上述标牌)的情况下，确定出第二对象的第一数量，当第一数量达到第一预定阈值(如3个，或5个，或其它数量)的情况下，即可确定目标帧图像中存在目标事件(如上述游行集会事件)。相对于相关技术中无法准确区分是正常的人流密集事件还是违法的游行集会时间，通过本实施例，可实现准确地确定目标事件的目的。
38.在一个可选的实施例中，基于所述检测结果，确定出所述第二区域中包括的所述第二对象的第一数量包括：在所述第二区域中确定出存在所述第二对象的第一子区域的数量；将所述第一子区域的数量确定为所述第一数量。在本实施例中，可通过先在第二区域中确定出存在第二对象(如上述标牌)的第一子区域的数量，在实际应用中，针对前述每个行人的检测框进行扩展以得到多个扩展后的检测框，每个扩展后的检测框对应为一个第一子区域，即第二区域中包括多个第一子区域，通过确定第一子区域的数量后即可确定出第二对象的第一数量(如3个，或5个，或其它数量)。通过本实施例，实现了基于对第二区域的检测以确定第二对象的数量的目的。
39.在一个可选的实施例中，在确定所述目标帧图像中存在所述目标事件之后，所述方法还包括：上报和/或展示检测信息，其中，所述检测信息包括所述第一子区域中所包括的第一对象的第一信息，以及所述第一子区域中所包括的第二对象的第二信息。在本实施例中，在确定出目标帧图像中存在目标事件(如上述游行集会事件)之后，上报和/或展示检测信息，检测信息可包括第一子区域中包括的第一对象的信息，即行人的信息，例如行人的数量信息，或行人的位置信息等，检测信息还可包括第二对象的信息，例如标牌的信息，标牌的数量信息，或标牌的位置信息等，在实际应用中，可根据需要上报和/或展示上述检测信息中的部分或全部，以使相关监控部门及时得到目标事件相关的信息。通过本实施例，实现了将检测信息进行上报和/或展示的目的。
40.在一个可选的实施例中，基于所述检测结果，确定所述目标帧图像中是否存在目标事件之后，所述方法还包括：在确定所述目标帧图像中存在目标事件的情况下，获取所述目标多媒体信息中包括的历史帧图像的历史检测结果，其中，所述历史帧图像为位于所述目标帧图像之前图像；在基于所述历史检测结果确定出所述历史帧图像中存在所述目标事件的情况下，确定所述目标多媒体信息中存在所述目标事件。在本实施例中，在确定上述目
标帧图像中存在目标事件的情况下，还可进一步获取目标多媒体信息(如前述监控视频)中所包括的目标帧图像之前的历史帧图像的检测结果，例如，当在目标帧图像之前的历史帧图像中也确定出存在目标事件的情况下，可进一步确定上述目标多媒体信息中存在目标事件(如上述游行集会事件)，在实际应用中，因视频中前后相邻帧图像一般区别不大，当确定出前后间隔预定时间(如1s，或5s或10s或其它时间)的多帧图像(如3帧，或5帧，或其它数量)中均出现目标事件的情况下，可进一步确定出目标多媒体信息中存在目标事件。通过本实施例，可达到进一步提升确定目标事件的准确率的效果。
41.在一个可选的实施例中，在确定所述目标多媒体信息中存在所述目标事件之后，所述方法还包括：上报所述目标事件。在实际应用中，当确定目标多媒体信息中存在目标事件之后，即确定出目标多媒体信息中所包括的前后多帧图像中均存在目标事件之后，可上报目标事件，例如，以语音播报形式或文本提醒的方式向指定设备或系统上报目标事件。通过本实施例，实现了对确定出的目标事件进行及时上报的目的。
42.显然，上述所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。下面结合实施例对本发明进行说明，以通过监控视频确定是否在举牌游行事件为例进行具体说明。
43.图3是根据本发明具体实施例的目标事件的确定系统架构图，该系统包括：行人检测模块302，标牌检测模块304，举牌判决模块306，视频前后帧过滤模块308，以下对各模块的功能进行说明：
44.行人检测模块302采用以深度学习技术为基础的目标检测算法，对监控图像(对应于前述目标帧图像)进行行人检测，获得监控图像中的行人区域(对应于前述第一区域)；
45.标牌检测模块304通过对上述输出的单个行人区域进行重新处理，获得需要进行游行标牌检测的区域，之后，通过对该区域采用标牌检测等方法来获得游行标牌区域(对应于前述第二区域)；
46.举牌判决模块306通过对标牌检测模块的输出进行过滤，去除负样本，然后结合行人区域判断出该区域是否具有行人举牌行为；对所有行人区域依次处理结束，统计具有举牌行为的人数；当举牌人总数(对应于前述第一数量)高于设定的阈值(对应于前述第一预定阈值)则认为发生举牌游行事件，否则认为是正常行为不进行任何处理；
47.下面对举牌判决模块的执行过程进行说明：1)举牌判决模块可通过在游行标牌区域中找出图中区域边缘轮廓；2)对轮廓图像进行二值化，得到黑白区域(其中，游行标牌在白色区域中)；3)膨胀腐蚀将距离相近的区域连通，以去除游行标牌上文字的影响；4)选出面积最大的连通域；5)计算最大连通域的外接矩形框；6)判断外接矩形是否为游行标牌，需同时满足以下条件则判定为游行牌：
①
最大连通域面积占外接矩形面积1/2以上；
②
外接矩形宽高比h/w大于1/2且小于2；
③
外接矩形宽高都大于20个像素；7)对剩余外接矩形使用非极大值抑制nms(non-maximum suppression)去除距离十分相近的游行牌；8)统计nms之后剩余的矩形数，若数量大于3，则判定此帧图像发生举牌游行；
48.视频前后帧过滤模块308利用视频前后帧一般区别不大的特性，通过设定一个阈值(一般为3，还可为其它值),对原视频中包括的连续帧图像进行过滤，经过过滤后得到的多帧图像中，若确定出连续多帧同时发生事件的时候才上报事件(对应于前述目标事件)，这样可进一步提升事件上报的准确率。
49.图4是根据本发明具体实施例的目标事件的确定方法的流程图，如图4所示，该流程包括如下步骤：
50.s402，首先接入视频(对应于前述目标多媒体信息)；
51.s404，对于接入的视频进行基于深度学习的行人检测,从而获得行人区域(对应于前述第一区域)；
52.s406，利用步骤s404中获得的行人区域，根据标牌和行人只能出现在同一区域的特性，将行人区域进行小范围扩展，从而获得游行标牌检测区域(对应于前述第二区域)；
53.s408，根据历史事件和游行标牌检测结果决定是否上报事件(对应于前述目标事件)，其中，上报事件需要同时满足以下两个条件：
54.1)历史事件是指以当前帧为基准，向前追溯多帧的结果，若连续多帧(一般设定该阈值为3帧，也可设置为其它帧数)同时发生事件，则上报事件；
55.2)游行标牌检测结果是指对所有行人区域依次处理结束，统计具有举牌行为的人数。同时对步骤s406中得到的标牌检测区域进行正负样本的过滤，筛选出游行标牌的数量，当该数量高于设定的阈值且举牌行人人数高于设定的阈值，则上报事件；
56.需要说明的是，当举牌判决结果为不满足上述条件的情况下，例如，发生事件的图像帧数未达到上述阈值(如3帧)，将当前帧存入历史事件，即当作历史帧图像存入，继续进行下一帧图像的判决；
57.s410，若满足步骤s408中的条件，则返回事件，即上报事件。
58.需要说明的是，上述步骤s402中将前端摄像头视频流拉取到后端；上述步骤s404中对于视频流进行算法分析,逐帧做专利所述的算法；此外，在检测出事件之后，还可将算法得到的结果生成结构化的信息，并将结构化信息上传到事件展示平台。
59.在本发明实施例中，结合人体检测算法检测区域内的游行标牌，结合标牌检测模块判断是否存在违法聚集；以及结合视频前后帧信息完成错误事件的过滤。通过本发明实施例，利用了深度学习检测技术完成行人位置的判断,提升准确率；利用标牌检测模块获得与违法集会相关的信息,达到了区分正常和违法的集会的目的，可适应更多的违法类型，从而大大提高有效预警率。
60.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根据上述实施例的方法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，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的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，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
61.在本实施例中还提供了一种目标事件的确定装置，图5是根据本发明实施例的目标事件的确定装置的结构框图，如图5所示，该装置包括：
62.分析模块502，用于在获取到目标多媒体信息的情况下，对所述目标多媒体信息中包括的目标帧图像进行分析，以获取第一对象所在的第一区域的第一区域信息；
63.第一确定模块504，用于确定与所述第一区域信息满足预设关系的第二区域信息；
64.检测模块506，用于对所述第二区域信息所指示的第二区域进行检测，以得到检测结果，其中，所述检测结果用于指示所述第二区域中是否存在第二对象；
65.第二确定模块508，用于基于所述检测结果，确定所述目标帧图像中是否存在目标事件。
66.在一个可选的实施例中，上述第一确定模块504包括：获得单元，用于将所述第一区域信息所指示的所述第一区域沿着预定方向向外延伸直至满足所述预设关系，得到所述第二区域；第一确定单元，用于基于所述第二区域确定出所述第二区域信息。
67.在一个可选的实施例中，上述获得单元包括：延伸子单元，用于将所述第一区域沿着水平方向向外延伸第一预定比例及沿着垂直方向向外延伸第二预定比例，以得到所述第二区域，其中，所述第一预定比例是指相对于所述第一区域的宽度的比例，所述第二预定比例是指相对于所述第一区域的高度的比例。
68.在一个可选的实施例中，上述第二确定模块508包括：第二确定单元，用于基于所述检测结果，确定出所述第二区域中包括的所述第二对象的第一数量；第三确定单元，用于在所述第一数量达到第一预定阈值的情况下，确定所述目标帧图像中存在所述目标事件。
69.在一个可选的实施例中，上述第二确定单元包括：第一确定子单元，用于在所述第二区域中确定出存在所述第二对象的第一子区域的数量；第二确定子单元，用于将所述第一子区域的数量确定为所述第一数量。
70.在一个可选的实施例中，上述装置还包括：处理模块，用于在确定所述目标帧图像中存在所述目标事件之后，上报和/或展示检测信息，其中，所述检测信息包括所述第一子区域中所包括的第一对象的第一信息，以及所述第一子区域中所包括的第二对象的第二信息。
71.在一个可选的实施例中，上述装置还包括：获取模块，用于基于所述检测结果，确定所述目标帧图像中是否存在目标事件之后，且在确定所述目标帧图像中存在目标事件的情况下，获取所述目标多媒体信息中包括的历史帧图像的历史检测结果，其中，所述历史帧图像为位于所述目标帧图像之前图像；第三确定模块，用于在基于所述历史检测结果确定出所述历史帧图像中存在所述目标事件的情况下，确定所述目标多媒体信息中存在所述目标事件。
72.在一个可选的实施例中，上述装置还包括：上报模块，用于在确定所述目标多媒体信息中存在所述目标事件之后，上报所述目标事件。
73.需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
74.本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
75.在一个示例性实施例中，上述计算机可读存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(read-only memory，简称为rom)、随机存取存储器(random access memory，简称为ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
76.本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
77.在一个示例性实施例中，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
78.本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及示例性实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
79.显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
80.以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。