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申请/专利权人：深圳技术大学
摘要：本发明公开了一种基于图像分析的内容挖掘方法，涉及图像识别领域，包括以下步骤：步骤1：对接视频传输端，按预设周期获取图像数据并进行预处理；步骤2：对预处理后的图像数据进行目标物检测，根据检测结果，抓取并标记目标物，提取目标物的基本属性，对提取的属性进行标准化处理并标注，构成目标属性标签集；通过对图像中的目标物抓取和属性定义，实现对图像内容的挖掘和分析，解决了有限图像情况下的内容挖掘问题，进行目标物的识别和抓取，能够在复杂场景下实现更准确的目标物识别和抓取，提高了图像内容的提取效果，实现对图像内容的全面分析，避免了仅依赖文本数据或连续化图像数据的局限性。
主权项：1.一种基于图像分析的内容挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对接视频传输端，按预设周期获取图像数据并进行预处理；步骤2：对预处理后的图像数据进行目标物检测，根据检测结果，抓取并标记目标物，提取目标物的基本属性，对提取的属性进行标准化处理并标注，构成目标属性标签集；步骤3：分析所提取目标属性标签集对应的行为和状态，构建行为预测模型，将提取的目标属性标签集及其对应的行为状态数据输入行为预测模型，预测目标物未来预定周期内的行为状态数据；步骤4：计算目标属性标签集之间的皮尔逊相关系数，分析目标属性标签集之间的关联规则，定义行为模式，计算并展示关联性分析结果；步骤5：通过时序分析方法对预测模型所输出的未来预定周期内的行为状态数据和关联性分析结果进行分析，识别目标物的移动轨迹和状态变化；步骤6：使用统计方法检测未来行为事件中的异常因子，对检测到的异常因子进行标签化处理，生成带有专属标签的异常因子集；步骤7：当检测到的异常因子数量达到预设示警阈值时，生成预警信息，并递交至管理端。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳技术大学 一种基于图像分析的内容挖掘方法
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