基于人工智能的无人机监控方法及系统与流程

本发明涉及人工智能，具体而言，涉及一种基于人工智能的无人机监控方法及系统。

背景技术：

1、人工智能(artificial intelligence，简称ai)的应用领域较多，例如，可以用于对图像、视频、文本进行分析，以确定出相应的需求信息。其中，在监控领域中，无人机的出现，使得监控的覆盖面更为广泛，因此，能够获取到较为全面的监控视频，但是，在现有技术中，一般是在获取到监控视频之后，基于人工智能技术，对监控视频进行异常分析，以确定是否存在异常，从而进行相应的异常管控，使得其可靠度不高。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的无人机监控方法及系统，以在一定程度上提高异常管控的可靠度。

2、为实现上述目的，本发明实施例采用如下技术方案：

3、一种基于人工智能的无人机监控方法，包括：

4、提取到在对目标区域进行无人机监控操作中形成的视频，以形成待处理监控视频，所述待处理监控视频包括至少一个待处理监控视频片段，每一个所述待处理监控视频片段包括至少一帧待处理监控视频帧；

5、基于所述待处理监控视频进行目标估计操作，以形成所述待处理监控视频对应的目标预测视频，所述目标预测视频作为所述目标区域在所述待处理监控视频对应的形成时间之后的预测结果；

6、基于所述目标预测视频，对所述目标区域进行区域异常分析操作，以形成所述目标区域对应的目标区域异常分析结果，所述目标区域异常分析结果用于反映所述目标区域具有的异常程度；

7、基于所述目标区域异常分析结果，对所述目标区域进行异常管控操作。

8、在一些优选的实施例中，在上述基于人工智能的无人机监控方法中，所述基于所述待处理监控视频进行目标估计操作，以形成所述待处理监控视频对应的目标预测视频的步骤，包括：

9、基于关联视频集合，将所述待处理监控视频中的每一个待处理监控视频片段进行视频内容强化操作，以形成对应的强化监控视频片段，所述关联视频集合包括预先确定的至少一帧视频帧的至少一个相关视频帧；

10、将所述强化监控视频片段进行关键信息挖掘操作，以输出所述强化监控视频片段对应的强化视频表征向量，以形成所述待处理监控视频对应的至少一个强化视频表征向量；

11、将所述至少一个强化视频表征向量进行内容分析操作，以输出所述至少一个强化视频表征向量对应的强化视频内容描述数据；

12、将所述至少一个强化视频表征向量进行风格分析操作，以输出所述至少一个强化视频表征向量对应的强化视频风格描述数据；

13、基于所述至少一个强化视频表征向量，将所述强化视频内容描述数据和所述强化视频风格描述数据进行聚合估计操作，以输出所述待处理监控视频对应的目标预测视频。

14、在一些优选的实施例中，在上述基于人工智能的无人机监控方法中，所述基于关联视频集合，将所述待处理监控视频中的每一个待处理监控视频片段进行视频内容强化操作，以形成对应的强化监控视频片段的步骤，包括：

15、确定出所述待处理监控视频中每一个所述待处理监控视频片段的每一个有效视频帧；

16、在配置的关联视频集合中，筛选出与每一个所述有效视频帧相关联的视频帧，以形成对应的关联视频筛选集合；

17、对所述关联视频筛选集合中的每一个关联视频筛选子集合和每一个所述有效视频帧进行相关性确定操作，以输出对应的局部相关性表征参数，以形成所述关联视频筛选集合对应的总相关性表征参数，所述总相关性表征参数包括至少一个所述局部相关性表征参数；

18、依据所述总相关性表征参数，在所述关联视频筛选集合中，确定出目标比例的关联视频筛选子集合，以形成相关视频帧组合；

19、依据所述相关视频帧组合，将每一个所述有效视频帧进行视频帧强化操作，以输出对应的强化视频数据，以形成每一个所述待处理监控视频片段对应的所述强化监控视频片段，所述强化监控视频片段包括至少一个强化视频数据；

20、其中，所述将所述强化监控视频片段进行关键信息挖掘操作，以输出所述强化监控视频片段对应的强化视频表征向量的步骤，包括：

21、将所述强化监控视频片段中的每一个强化视频数据进行关键信息挖掘操作，以输出对应的强化视频数据表征向量，以形成包括至少一个所述强化视频数据表征向量的强化视频表征向量。

22、在一些优选的实施例中，在上述基于人工智能的无人机监控方法中，所述对所述关联视频筛选集合中的每一个关联视频筛选子集合和每一个所述有效视频帧进行相关性确定操作，以输出对应的局部相关性表征参数，以形成所述关联视频筛选集合对应的总相关性表征参数的步骤，包括：

23、确定出所述关联视频筛选集合的每一个所述关联视频筛选子集合的视频内容丰富性表征参数，以形成对应的总的视频内容丰富性表征参数；

24、确定出每一个所述关联视频筛选子集合和每一个所述有效视频帧之间的视频内容相似性表征参数，以形成对应的总的视频内容相似性表征参数；

25、基于所述总的视频内容丰富性表征参数和所述总的视频内容相似性表征参数，确定出每一个所述关联视频筛选子集合和每一个所述有效视频帧之间的局部相关性表征参数，以形成所述关联视频筛选集合对应的总相关性表征参数。

26、在一些优选的实施例中，在上述基于人工智能的无人机监控方法中，所述将所述强化监控视频片段中的每一个强化视频数据进行关键信息挖掘操作，以输出对应的强化视频数据表征向量，以形成包括至少一个所述强化视频数据表征向量的强化视频表征向量的步骤，包括：

27、将所述强化监控视频片段中每一个所述强化视频数据的每一个所述有效视频帧进行特征空间映射操作，以形成每一个所述有效视频帧对应的有效视频帧映射向量；

28、将每一个所述强化视频数据的所述相关视频帧组合进行特征空间映射操作，以形成对应的相关视频帧组合映射向量；

29、基于所述有效视频帧映射向量和所述相关视频帧组合映射向量，分析出所述相关视频帧组合对应的重要性表征参数，以形成对应的相关视频重要性表征参数；

30、基于所述相关视频重要性表征参数，对所述有效视频帧映射向量和所述相关视频帧组合映射向量进行向量聚合操作，以形成对应的强化视频数据表征向量，实现对每一个所述强化视频数据的关键信息挖掘操作，以形成包括至少一个所述强化视频数据表征向量的强化视频表征向量。

31、在一些优选的实施例中，在上述基于人工智能的无人机监控方法中，所述将所述至少一个强化视频表征向量进行风格分析操作，以输出所述至少一个强化视频表征向量对应的强化视频风格描述数据的步骤，包括：

32、挖掘出所述至少一个强化视频表征向量的风格表征向量，以形成至少一个强化视频风格表征向量；

33、将所述至少一个强化视频风格表征向量和配置的参考视频风格表征向量进行级联组合操作，以形成对应的级联视频风格表征向量；

34、将所述级联视频风格表征向量进行重复的反馈分析操作，以输出对应的目标视频风格表征向量；

35、基于所述目标视频风格表征向量进行风格分析操作，以输出所述至少一个强化视频表征向量对应的强化视频风格描述数据。

36、在一些优选的实施例中，在上述基于人工智能的无人机监控方法中，所述基于所述至少一个强化视频表征向量，将所述强化视频内容描述数据和所述强化视频风格描述数据进行聚合估计操作，以输出所述待处理监控视频对应的目标预测视频的步骤，包括：

37、基于所述至少一个强化视频表征向量对应的风格表征向量，对所述强化视频风格描述数据进行优化操作，以形成对应的优化视频风格描述数据；

38、将所述强化视频内容描述数据和所述强化视频风格描述数据进行目前的聚合估计操作，以形成对应的目前第一预测视频帧；

39、基于所述强化视频内容描述数据，将所述目前第一预测视频帧进行风格强化操作，以形成对应的目前第二预测视频帧；

40、对所述优化视频风格描述数据和所述目前第二预测视频帧进行融合操作，以形成对应的目前第三预测视频帧；

41、进行重复聚合估计操作中的后一个聚合估计操作，并在将所述强化视频内容描述数据和所述强化视频风格描述数据进行聚合估计操作结束的情况下，形成包括至少一个目前第三预测视频帧的目标预测视频。

42、在一些优选的实施例中，在上述基于人工智能的无人机监控方法中，所述基于所述至少一个强化视频表征向量对应的风格表征向量，对所述强化视频风格描述数据进行优化操作，以形成对应的优化视频风格描述数据的步骤，包括：

43、在所述至少一个强化视频表征向量中，确定出每一个有效视频帧对应的风格表征向量，以形成对应的视频帧风格表征向量；

44、基于所述视频帧风格表征向量进行聚焦特征分析操作，以形成所述视频帧风格表征向量对所述强化视频风格描述数据具有的影响力表征向量，以形成对应的视频帧影响力表征向量，使得形成包括至少一个视频帧影响力表征向量的视频影响力表征向量；

45、基于所述视频影响力表征向量，对所述强化视频风格描述数据进行优化操作，以形成对应的优化视频风格描述数据，所述优化视频风格描述数据和所述优化视频风格描述数据的表现形式为向量。

46、在一些优选的实施例中，在上述基于人工智能的无人机监控方法中，所述基于所述待处理监控视频进行目标估计操作，以形成所述待处理监控视频对应的目标预测视频的步骤，还包括：

47、通过视频预测网络，将所述强化监控视频片段进行关键信息挖掘操作，以输出所述强化监控视频片段对应的强化视频表征向量，以形成所述待处理监控视频对应的至少一个强化视频表征向量；以及，通过所述视频预测网络，将所述至少一个强化视频表征向量进行内容分析操作，以输出所述至少一个强化视频表征向量对应的强化视频内容描述数据；以及，通过所述视频预测网络，将所述至少一个强化视频表征向量进行风格分析操作，以所述至少一个强化视频表征向量对应的强化视频风格描述数据；以及，通过所述视频预测网络，基于所述至少一个强化视频表征向量，将所述强化视频内容描述数据和所述强化视频风格描述数据进行聚合估计操作，以输出所述待处理监控视频对应的目标预测视频；

48、其中，在所述通过视频预测网络，将所述强化监控视频片段进行关键信息挖掘操作，以输出所述强化监控视频片段对应的强化视频表征向量，以形成所述待处理监控视频对应的至少一个强化视频表征向量的步骤之前，所述基于所述待处理监控视频进行目标估计操作，以形成所述待处理监控视频对应的目标预测视频的步骤，还包括：

49、提取到典型数据集合，所述典型数据集合包括典型监控视频、实际视频风格描述数据和实际目标视频；

50、基于所述关联视频集合，将所述典型监控视频的每一个典型监控视频片段进行视频内容强化操作，以形成对应的典型强化监控视频片段；

51、通过待优化视频预测网络，将所述典型强化监控视频片段进行关键信息挖掘操作，以输出对应的典型强化视频表征向量，以形成所述典型监控视频对应的至少一个典型强化视频表征向量；

52、将所述至少一个典型强化视频表征向量进行内容分析操作，以输出对应的典型强化视频内容描述数据；

53、将所述至少一个典型强化视频表征向量进行风格分析操作，以输出对应的典型强化视频风格描述数据；

54、基于所述至少一个典型强化视频表征向量，将所述典型强化视频内容描述数据和所述典型强化视频风格描述数据进行聚合估计操作，以输出所述典型监控视频对应的典型目标预测视频；

55、基于所述典型强化视频风格描述数据与所述实际视频风格描述数据之间的区别信息，并结合所述典型目标预测视频与所述实际目标视频之间的区别信息，分析出对应的目标网络优化代价值；

56、基于所述目标网络优化代价值，将所述待优化视频预测网络进行网络优化操作，以形成对应的视频预测网络。

57、本发明实施例还提供一种基于人工智能的无人机监控系统，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序，以实现上述的基于人工智能的无人机监控方法。

58、本发明实施例提供的基于人工智能的无人机监控方法及系统，可以先提取到在对目标区域进行无人机监控操作中形成的视频，以形成待处理监控视频；基于待处理监控视频进行目标估计操作，以形成待处理监控视频对应的目标预测视频，目标预测视频作为目标区域在待处理监控视频对应的形成时间之后的预测结果；基于目标预测视频，对目标区域进行区域异常分析操作，以形成目标区域对应的目标区域异常分析结果；基于目标区域异常分析结果，对目标区域进行异常管控操作。基于前述的内容，由于在进行区域异常分析之前，会基于当前的待处理监控视频进行目标估计操作，即估计出之后可能的视频，即得到目标预测视频，然后，对目标预测视频进行区域异常分析操作，也就是说，可以使得区域异常分析操作可以提前进行，从而保障异常管控操作的及时性和前瞻性，从而可以在一定程度上提高异常管控的可靠度，进而改善现有技术中存在的可靠度不高的问题。

59、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。