场景化算法模型生成、场景事件检测方法、装置及设备与流程

本申请涉及ai智能算法，尤其涉及一种场景化算法模型生成、场景事件检测方法、装置及设备。

背景技术：

1、算法训练是指通过大量的数据和计算，让计算机自动学习并提高其处理数据和解决问题的能力的过程。

2、算法训练在人工智能领域有着广泛的应用，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

3、场景化算法是一种将机器学习算法和技术应用于特定领域或场景的定制化方法。它利用领域专家的知识和经验，结合大量的数据和算法模型，设计和构建适用于特定场景的解决方案。

4、场景化算法可以应用于各种领域，例如金融、医疗、电商、智能交通等。通过定制化的方法，将机器学习算法应用于特定场景，可以有效地解决实际问题，并提供更好的决策支持和业务优化。

5、然而，传统场景化算法训练过程中，需要耗费较多的时间进行训练样本的收集和标定，效率较低。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提供一种场景化算法模型生成、场景事件检测方法、装置及设备。

2、根据本申请实施例的第一方面，提供一种场景化算法模型生成方法，包括：

3、获取目标大模型对场景图像进行目标识别得到的目标列表；

4、确定针对所述目标列表中的场景相关目标的逻辑规则参数；所述逻辑规则参数包括所述场景相关目标之间的空间关系；

5、依据所述针对所述目标列表中的场景相关目标的逻辑规则参数，生成第一类型场景化算法模型；其中，所述场景化算法模型用于依据所述目标大模型的目标识别结果以及所述场景相关目标的逻辑规则参数，进行第一类型场景事件检测；在所述目标识别结果中的场景相关目标的空间关系满足所述逻辑规则参数的情况下，确定检测到所述第一类型场景事件。

6、根据本申请实施例的第二方面，提供一种场景事件检测方法，包括：

7、获取待检测图像数据；

8、利用目标大模型对所述待检测图像数据进行目标识别，得到目标识别结果；

9、依据所述目标识别结果，利用第一类型场景化算法模型对应的场景相关目标的逻辑规则参数，进行第一类型场景事件检测；其中，所述第一类型场景化算法模型利用第一方面提供的方法生成。

10、根据本申请实施例的第三方面，提供一种场景化算法模型生成装置，包括：

11、获取单元，被配置为获取目标大模型对场景图像进行目标识别得到的目标列表；

12、确定单元，被配置为确定针对所述目标列表中的场景相关目标的逻辑规则参数；所述逻辑规则参数包括所述场景相关目标之间的空间关系；

13、生成单元，被配置为依据所述针对所述目标列表中的场景相关目标的逻辑规则参数，生成第一类型场景化算法模型；其中，所述场景化算法模型用于依据所述目标大模型的目标识别结果以及所述场景相关目标的逻辑规则参数，进行第一类型场景事件检测；在所述目标识别结果中的场景相关目标的空间关系满足所述逻辑规则参数的情况下，确定检测到所述第一类型场景事件。

14、根据本申请实施例的第四方面，提供一种场景事件检测装置，包括：

15、获取单元，被配置为获取待检测图像数据；

16、目标识别单元，被配置为利用目标大模型对所述待检测图像数据进行目标识别，得到目标识别结果；

17、检测单元，被配置为依据所述目标识别结果，利用第一类型场景化算法模型对应的场景相关目标的逻辑规则参数，进行第一类型场景事件检测；其中，所述第一类型场景化算法模型利用第一方面提供的方法生成。

18、根据本申请实施例的第五方面，提供一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

19、存储器，用于存放计算机程序；

20、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面或第二方面提供的方法。

21、根据本申请实施例的第六方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，非临时性计算机可读存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第一方面或第二方面提供的方法。

22、本申请实施例的场景化算法模型生成方法，通过获取目标大模型对场景图像进行目标识别得到的目标列表，并确定针对目标列表中的场景相关目标的逻辑规则参数，进而，依据针对目标列表中的场景相关目标的逻辑规则参数，生成第一类型场景化算法模型，该第一类型场景化算法模型用于依据目标大模型的目标识别结果以及场景相关目标的逻辑规则参数，进行第一类型场景事件检测，相较于传统的算法训练对素材的收集和标定长周期，通过利用大模型丰富的识别能力，叠加经验逻辑运算形成场景化算法模型，有效提升了场景化算法模型的生成效率。

技术特征：

1.一种场景化算法模型生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定针对所述目标列表中的场景相关目标的逻辑规则参数，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述针对所述目标列表中的场景相关目标的逻辑规则参数，生成第一类型场景化算法模型，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用当前第一类型场景化算法模型，执行第一类型场景事件检测任务，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述针对所述目标列表中的场景相关目标的逻辑规则参数，生成第一类型场景化算法模型之后，还包括：

6.一种场景事件检测方法，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述依据所述目标识别结果，利用第一类型场景化算法模型对应的场景相关目标的逻辑规则参数，进行第一类型场景事件检测，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述利用目标大模型对所述待检测图像数据进行目标识别，得到目标识别结果，包括：

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述待检测图像数据为待检测视频数据；

10.一种场景化算法模型生成装置，其特征在于，包括：

11.一种场景事件检测装置，其特征在于，包括：

12.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

技术总结
本申请提供一种场景化算法模型生成、场景事件检测方法、装置及设备，该方法包括：获取目标大模型对场景图像进行目标识别得到的目标列表；确定针对所述目标列表中的场景相关目标的逻辑规则参数；所述逻辑规则参数包括所述场景相关目标之间的空间关系；依据所述针对所述目标列表中的场景相关目标的逻辑规则参数，生成第一类型场景化算法模型。该方法可以有效提升场景化算法模型的生成效率。

技术研发人员：邵益兰,宣云飞,冯以浩,张磊,郭志惠
受保护的技术使用者：杭州海康威视系统技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/12