基于机器视觉技术的监控视频内容识别与分类方法

本发明涉及一种基于机器视觉技术的监控视频内容识别与分类方法。随着监控系统的普及和视频数据的快速增长，传统的监控系统往往无法有效地处理和分析大量的视频数据，导致监控效率低下和资源浪费。为解决这一问题，本发明提出了一种创新的监控视频内容识别与分类方法，通过结合深度学习、目标检测和行为分析等技术，实现对监控视频内容的实时分析和识别。与传统的监控系统相比，本发明的方法具有以下创新性和优势：多维度信息融合：本方法不仅考虑单一目标的检测和跟踪，还结合了目标的空间、时间和语义信息，实现对视频内容的全面分析和理解。自适应学习与优化：基于深度学习技术，本方法具有自适应学习和优化能力，能够根据不同监控场景和目标特征进行模型自动更新和参数调整，提高了系统的鲁棒性和适应性。异常行为检测与预警：本方法不仅可以识别常规行为，还能检测到异常行为并及时报警，如拥挤、打斗等，提高了监控系统的实用性和安全性。实时性与高效性：基于实时视频流处理技术，本方法能够在短时间内对大规模视频数据进行快速分析和处理，实现了监控系统的实时监测和响应。