基于深度学习的视频内容语义理解系统的制作方法

本发明属于图像数据处理的，涉及了基于深度学习的视频内容语义理解系统。

背景技术：

1、在智慧城市、公共安全监控及工业自动化等应用场景中，视频监控系统是获取环境信息与保障安全生产的重要手段。对庞大的连续视频数据流进行智能化语义理解与异常事件识别，能够有效提升管理效率并保障关键设施的稳定运行。但现有的视频理解技术在处理海量数据时常面临算力分配调度的挑战，同时深度学习模型的泛化及常识推理能力也有待进一步提升。

2、针对视频数据的处理，现有技术主要采用两类方案。第一种为统一处理模型，该方案采用固定的深度学习分析架构，通过卷积与循环神经网络组合或视频变换器模型，对所有的视频时间片段均执行同等强度的前向推理计算。第二种为两阶段过滤方案，该方案先部署光流法或背景减除法等计算开销较低的运动变化检测算法进行初步筛选，当检测到画面出现显著变化时，再激活后续计算密集型的语义分析模型以执行深入研判。

3、上述技术方案在复杂多变的场景下均存在一定的局限性。统一处理模型对监控视频中大量的静态或冗余背景信息采用同等算力进行处理，增加了不必要的硬件与能源开销，降低了系统并发处理能力与大规模部署的经济效益。而两阶段过滤方案的效果较为依赖前端变化检测算法，此类简单算法对光照变化或阴影等非目标性动态干扰较为敏感，容易产生虚假触发并频繁唤醒后端重度模型，难以切实优化算力分配。此外，这种依赖运动特征变化的机制对动作微弱但语义重要的隐蔽行为响应不足，存在漏报隐患；且上述方案的分析逻辑主要由纯数据驱动，较少整合常识知识，在遇到训练数据外且逻辑不合理的场景组合时，模型容易仅凭局部特征产生语义误判。

技术实现思路

1、为了解决上述的问题，本发明提供了基于深度学习的视频内容语义理解系统。

2、基于深度学习的视频内容语义理解系统，包括：

3、初始矩阵生成模块，用于获取原始视频连续帧流，执行解码与尺寸变换，生成初始视频像素块矩阵；

4、环境状态评估模块，用于获取系统处理周期，并与初始视频像素块矩阵的空间排布属性整合，生成环境状态评估参数；

5、控制通道建立模块，用于依据环境状态评估参数，对初始视频像素块矩阵进行平滑处理得到视频特征数据，并结合网络层参数构建常规过渡控制通道；

6、通用特征采集模块，用于解析常规过渡控制通道，将视频特征数据输入深度视觉分析架构进行特征降维，生成通用视觉初始特征；

7、动态解码控制模块，用于提取初始视频像素块矩阵的时空特征向量构成数据矩阵，计算协方差矩阵特征值分布衰减率生成时空特征脉冲，并据此动态调整深度视觉分析架构的注意力掩码矩阵生效区域；

8、知识融合推理模块，用于获取知识图谱输出的风险先验张量，将其与原生视觉查询矩阵融合以重塑自注意力门控查询矩阵；基于重塑后的查询矩阵与通用视觉初始特征，结合常识约束阈值执行点积注意力计算，生成结构化视频语义事件。

9、本发明进一步的方案，初始矩阵生成模块具体用于：

10、对原始视频连续帧流进行解码，提取视频流状态参数，并为每一帧解码后的图像分配时间戳；

11、比对解码后的帧像素尺寸与视频流状态参数中的分辨率，生成初始运行参数有效性标志；

12、响应于连续预设数量个初始运行参数有效性标志为真值，将对应的连续多帧原始像素画面作为一个处理批次；

13、对处理批次内的每一帧画面进行空间尺寸变换与像素值归一化处理；

14、将经过尺寸变换与归一化处理后的像素数据按照时间顺序堆叠，构建初始视频像素块矩阵。

15、本发明进一步的方案，环境状态评估模块具体用于：

16、查询当前计算平台的硬件状态指标，并为初始视频像素块矩阵分配连续的内存空间；

17、提取初始视频像素块矩阵的维度信息，结合分配的内存空间地址指针，生成基础运行边界条件；

18、将基础运行边界条件与系统处理周期封装生成环境状态评估参数。

19、本发明进一步的方案，控制通道建立模块具体用于：

20、解析环境状态评估参数，读取系统默认资源池状态，确立中间层信号传递规则；

21、按照中间层信号传递规则加载通用网络层参数；

22、基于预设的滤波窗口半径，对初始视频像素块矩阵的时间维度施加滑窗滤波运算，生成视频特征数据；

23、将视频特征数据与通用网络层参数写入预先分配的显存空间中，构建中间缓存区；

24、将指向中间缓存区的内存地址、通用网络层参数的句柄以及系统处理周期进行封装，生成常规过渡控制通道。

25、本发明进一步的方案，通用特征采集模块具体用于：

26、解析常规过渡控制通道的数据入口节点，载入深度视觉分析架构的初始门控阈值；

27、将视频特征数据输入深度视觉分析架构内部的特征降维算子；

28、通过特征降维算子将像素空间信息映射为目标维度的特征向量序列；

29、将特征向量序列暂存至预设的环形缓冲区，构建特征提取缓存区；

30、封装指向特征提取缓存区的内存地址指针及特征序列维度信息，生成通用视觉初始特征。

31、本发明进一步的方案，动态解码控制模块在提取初始视频像素块矩阵的时空特征向量构成数据矩阵，计算协方差矩阵特征值分布衰减率生成时空特征脉冲时，具体用于：

32、对初始视频像素块矩阵中的每一帧独立提取特征，保留特征图的空间维度信息，生成时空特征图张量；

33、基于预设的滑窗机制在时空特征图张量的时间维度上移动，展平并提取窗口内的特征向量构成数据矩阵；

34、计算数据矩阵的协方差矩阵并执行特征值分解，获取降序排列的特征值；

35、对特征值执行归一化处理后，计算特征值分布衰减率；

36、基于特征值分布衰减率生成时空特征脉冲。

37、本发明进一步的方案，动态解码控制模块在动态调整深度视觉分析架构的注意力掩码矩阵生效区域时，具体用于：

38、监控时空特征脉冲中每个时间点的幅值；

39、响应于幅值未达到系统设定阈值，将深度视觉分析架构内对应时间点的注意力掩码矩阵中非对角线元素清零；

40、响应于幅值大于或等于系统设定阈值，解锁对应时间点及预设时间窗口内的注意力掩码矩阵生效区域，执行完整自注意力计算。

41、本发明进一步的方案，知识融合推理模块在获取知识图谱输出的风险先验张量时，具体用于：

42、基于通用视觉初始特征识别基础实体，生成包含类别标签的初始实体列表；

43、将类别标签作为入口节点输入外部知识图谱阵列；

44、在外部知识图谱阵列的节点网络中进行随机游走，生成路径序列；

45、将路径序列转换为路径嵌入向量；

46、通过多层感知机将路径嵌入向量投影为与视觉特征空间维度匹配的风险先验张量。

47、本发明进一步的方案，知识融合推理模块在生成结构化视频语义事件时，具体用于：

48、保留深度视觉分析架构内部用于生成原生视觉查询矩阵的特征抽取通道，生成原生视觉查询矩阵；

49、提取风险先验张量，通过与原生视觉查询矩阵执行门控加法运算，重塑自注意力门控查询矩阵；

50、对通用视觉初始特征执行线性变换生成视觉键矩阵与视觉值矩阵，基于重塑后的自注意力门控查询矩阵、视觉键矩阵和视觉值矩阵执行点积乘法注意力计算；

51、在点积乘法注意力计算过程中，设定常识约束阈值生成稀疏约束掩码矩阵，将小于该阈值的点积项映射为负无穷大；引入特征阻断机制，若存在查询向量对应的所有点积项均小于该阈值，则将该查询向量对应的注意力输出特征向量强制置零，最终输出结构化视频语义事件。

52、本发明进一步的方案，动态解码控制模块在对特征值执行归一化处理后，计算特征值分布衰减率，基于特征值分布衰减率生成时空特征脉冲时，具体用于：

53、提取协方差矩阵经过特征值分解后得到的各个特征值；

54、对各个特征值执行归一化处理计算其占比，并在计算自然对数前，为归一化后的各个特征值占比附加常数，选取累计占比达到预设能量阈值的前k个主导特征值，构建由主导特征值索引与对应的自然对数值组成的二维数据点集；

55、对二维数据点集执行最小二乘法线性回归运算，获取回归直线的斜率；

56、提取斜率的绝对值，引入平滑缩放调节系数，并计算以自然常数为底数，以斜率绝对值与该系数乘积的负数为指数的幂函数值；

57、将幂函数值确认为该时间点对应的时空特征脉冲的幅值。

58、综上所述，本发明包括以下有益技术效果：

59、1.通过提取初始视频像素块矩阵的时空特征并计算其协方差矩阵特征值分布衰减率，生成时空特征脉冲作为计算状态控制信号。系统根据该脉冲幅值与预设阈值的比对结果，动态调整注意力掩码矩阵的生效区域：当脉冲幅值低于预设阈值时，将注意力掩码矩阵的非对角线元素权重置零，引导数据流经低功耗旁路；当脉冲幅值达到或超过预设阈值时，解锁特定时域的注意力掩码矩阵以执行深度的时序特征融合。这种非均匀时序解码机制建立了计算资源分配与视频流信息量的动态耦合关系，在处理高冗余视频片段时能够减少不必要的矩阵运算开销，从而优化系统的整体运行能效与数据吞吐能力。

60、2.通过获取外部知识图谱阵列输出的风险先验张量，并将其与预置深度视觉分析架构内的原生视觉查询矩阵进行融合，重塑自注意力门控查询矩阵。该机制将结构化的常识逻辑引入神经网络的底层特征计算流中，使得模型在执行点积注意力计算时，不仅依赖视觉数据的特征驱动，还受到跨模态知识的逻辑约束。这有助于模型在特征匹配空间中抑制视觉相似但违背常识规则的异常响应，从而减少因复杂场景干扰或模型泛化局限导致的误报，提高输出结构化视频语义事件的准确性。

61、3.将基于时空特征脉冲的动态算力调度机制与基于风险先验张量的常识逻辑校验机制进行协同结合，构建了特征检测与逻辑推理相串联的两阶段分析链路。在第一阶段，利用时空特征脉冲机制以较低的计算成本快速筛选出信息熵变化明显的可疑时间窗口，避免对全局连续数据进行无差别的重度推理；在第二阶段，仅针对筛选出的可疑时间窗口触发知识融合分析模块进行精细化语义研判。该整体架构在控制分析过程算力消耗的同时，通过引入先验常识弥补了单一视觉特征模型的不足，兼顾了视频语义理解系统的处理效率与识别精度。