本技术涉及数据分析技术领域,特别涉及一种基于语义分析的视音频自主赋能方法,通过分析音频中的语音内容,结合视频中的场景信息,智能调度视频摄像头,优先选择与目标最相关的区域进行实时解析。这一方案有效减少了对所有摄像头视频流的实时解析需求,优化了系统资源的使用,并通过语义分析推测目标的后续行为,进一步提高了监控系统的响应速度和定位精度。
背景技术
随着智慧城市和公共安全领域对视频监控系统需求的不断增长,尤其是在大规模、多摄像头的监控场景中,如何快速、准确地定位并追踪特定人员成为亟待解决的技术问题。传统的视频监控系统通常依赖于对所有摄像头的视频流进行实时解析,但在实际应用中,视频解析的计算量庞大,尤其是当监控设备数量众多时,实时解析所有视频流不仅会导致计算资源的浪费,还可能引起系统延迟,影响监控系统的实时性和响应效率。
此外,现有系统往往忽视了视频内容的语义信息,而仅依赖于视频流的简单处理,无法深入理解视频中的关键信息,导致对目标的定位和行为预测不够精确。因此,如何在海量视频数据中快速识别和定位特定目标,并通过分析视频中的语义信息,优化实时解析的计算负担,成为提升系统效率的关键。
为此,本申请设计了一种基于语义分析的视音频自主赋能方法,以及解决上述问题。
实现思路