СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ

1. Способ обработки потока видеокадров, регистрирующих события в сцене, способ содержит:
прием первого кадра потока, при этом первый кадр включает в себя данные множества пикселей, включенных в кадр;
идентификацию одной или более групп пикселей в первом кадре, при этом каждая группа представляет объект в сцене;
формирование поисковой модели, хранящей один или более признаков, связанных с каждым идентифицированным объектом;
классификацию каждого объекта, используя обученный классификатор;
отслеживание во втором кадре каждого объекта, идентифицированного в первом кадре, используя поисковую модель;
передачу первого кадра, второго кадра и классификаций объектов средству машинного изучения; и
формирование средством машинного изучения одного или более семантических представлений поведения объектов, находящихся в сцене, во множестве кадров, при этом средство машинного изучения сконфигурировано для изучения образов поведения, наблюдаемых в сцене во множестве кадров и для идентификации появлений образов поведений классифицированных объектов.
2. Способ по п.1, дополнительно содержащий выдачу по меньшей мере одного предупреждения, указывающего на возникновение одного идентифицированного образа поведения одним отслеживаемым объектом.
3. Способ п.1, в котором каждая поисковая модель формируется в качестве одной из: модель внешнего вида и модель на основе признаков.
4. Способ п.1, в котором этап отслеживания во втором кадре каждого объекта, определенного в первом кадре, используя поисковую модель, содержит:
установление местоположения определенных объектов во втором кадре; и
обновление соответствующей поисковой модели для каждого идентифицированного объекта.
5. Способ п.1, в котором обученный классификатор создается для классификации каждого объекта как один из: человек, автомобиль или другое.
6. Способ по п.1, в котором этап идентификации одной или более групп пикселей в первом кадре содержит:
идентификацию по меньшей мере одной группы пикселей, представляющих область переднего плана первого кадра, и по меньшей мере одной группы пикселей, представляющих область заднего плана первого кадра;
сегментацию областей переднего плана на пятна переднего плана, при этом каждое пятно переднего плана представляет объект, представленный на первом кадре, и
обновление изображения заднего плана сцены на основе областей заднего плана, идентифицированных в первом кадре.
7. Способ по п.6, дополнительно содержащий:
обновление аннотированной карты сцены, представленной видео потоком, используя результаты этапов формирования поисковой модели, хранящей один или более признаков, связанных с каждым идентифицированным объектом;
классификацию каждого объекта, используя обученный классификатор; и
отслеживание во втором кадре каждого объекта, идентифицированного в первом кадре, используя поисковую модель, при этом аннотированная карта описывает трехмерную геометрию сцены, включая оцененное трехмерное положение идентифицированных объектов и оцененное трехмерное положение множества объектов, представленных в изображении заднего плана сцены, и при этом этап создания семантических представлений дополнительно содержит анализ построенных семантических представлений для распознаваемых образов поведения с помощью латентного семантического анализа.
8. Система, содержащая:
источник ввода видео;
процессор; и
память, хранящую:
средство компьютерного зрения, при этом средство компьютерного зрения сконфигурировано для:
приема от источника ввода видео, первого кадра потока, при этом первый кадр включает в себя данные множества пикселей, включенных в кадр,
идентификации одной или более групп пикселей в первом кадре, при этом каждая группа представляет объекты в сцене,
формирования поисковой модели, хранящей один или более признаков, связанных с каждым определенным объектом;
классификации каждого объекта, используя обученный классификатор;
отслеживание во втором кадре каждого объекта, идентифицированного в первом кадре, используя поисковую модель; и
передачу первого кадра, второго кадра и классификаций объектов средству машинного изучения; и
средство машинного изучения, при этом средство машинного изучения сконфигурировано для формирования одного или более семантических представлений поведения объекта, находящегося в сцене, во множестве кадров, и дополнительно сконфигурировано для изучения образов поведения, наблюдаемого в сцене во множестве кадров, и для идентификации появлений образов поведения классифицированных объектов.
9. Система по п.8, в которой средство машинного изучения дополнительно сконфигурировано для выдачи по меньшей мере одного предупреждения, указывающего на возникновение одного идентифицированного образа поведения одним отслеживаемым объектом.
10. Система по п.8, в которой каждая поисковая модель формируется как одна из: модель внешнего вида и модель на основе признаков.
11. Система по п.8, в которой этап отслеживания во втором кадре каждого объекта, идентифицированного в первом кадре, используя поисковую модель, содержит:
установление местоположения идентифицированных объектов во втором кадре; и
обновление соответствующей поисковой модели для каждого идентифицированного объекта.
12. Система по п.8, в которой обученный классификатор создается для классификации каждого объекта как один из: человек, автомобиль или другое.
13. Система по п.12, в которой обученный классификатор дополнительно сконфигурирован для оценки по меньшей мере одного из: поза, местоположение и движения по меньшей мере одного классифицированного объекта на основе изменений в группе пикселей, представляющих объект, во множестве последующих кадров.
14. Система по п.8, в которой средство компьютерного зрения сконфигурировано для идентификации одной или более групп пикселей в первом кадре посредством выполнения этапов:
идентификации по меньшей мере одной группы пикселей, представляющих область переднего плана первого кадра, и по меньшей мере одной группы пикселей, представляющих область заднего плана первого кадра;
сегментацию областей переднего плана на пятна переднего плана, при этом каждое пятно переднего плана представляет объект, изображенный на первом кадре, и
обновление изображения заднего плана сцены на основе областей заднего плана, идентифицированных в первом кадре.
15. Система по п.14, в которой средство компьютерного зрения дополнительно создается для:
обновления аннотированной карты сцены, представленной видео потоком, используя результаты формирования поисковой модели, хранящей один или более признаков, связанных с идентифицированным объектом;
классификацию каждого объекта, используя обученный классификатор; и
отслеживание во втором кадре каждого объекта, идентифицированного в первом кадре с помощью поисковой модели, при этом аннотированная карта описывает трехмерную геометрию сцены, включая оцененное трехмерное положение идентифицированных объектов и оцененное трехмерное положение множества объектов, представленных в изображении заднего плана сцены, и при этом этап создания семантических представлений дополнительно содержит анализ созданных семантических представлений для распознаваемых образов поведения, используя латентный семантический анализ.