本發(fā)明涉及智能視頻分析，具體是基于數(shù)字孿生的人工智能視頻處理方法。

背景技術(shù)：

1、視頻數(shù)據(jù)處理與智能分析領域在現(xiàn)代社會中具有至關重要的地位，其廣泛應用于智慧城市、工業(yè)監(jiān)控、自動駕駛等關鍵場景，直接影響著社會效率與安全性的提升。隨著傳感器技術(shù)與計算能力的飛速發(fā)展，通過視頻數(shù)據(jù)實現(xiàn)對現(xiàn)實世界的精準感知與理解成為一項不可或缺的研究方向；然而，當前解決方案在實際應用中仍暴露出顯著的局限性；現(xiàn)有的視頻分析方法多依賴單一數(shù)據(jù)源或靜態(tài)模型，難以適應復雜多變的現(xiàn)實場景，尤其在動態(tài)環(huán)境下的實時性和準確性表現(xiàn)不足；此外，傳統(tǒng)方法在數(shù)據(jù)處理與場景理解之間存在割裂，導致分析結(jié)果缺乏整體性與深度。

2、這一領域的核心挑戰(zhàn)在于如何有效整合多源視頻數(shù)據(jù)并實現(xiàn)與現(xiàn)實場景的動態(tài)同步，同時提升人工智能算法對復雜內(nèi)容的理解能力。具體而言，視頻數(shù)據(jù)的全方位采集與虛擬模型的實時映射之間存在技術(shù)鴻溝，數(shù)據(jù)同步的延遲與失真問題限制了場景重構(gòu)的精確性；同時，深度學習算法在目標識別與行為預測上的性能高度依賴標注數(shù)據(jù)的質(zhì)量與數(shù)量，面對未見過的新場景時泛化能力不足；這些技術(shù)因素未被充分解決，導致在動態(tài)環(huán)境中難以實現(xiàn)高效的目標軌跡預測與行為分析，進而影響智能處理的可靠性和實用性。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供基于數(shù)字孿生的人工智能視頻處理方法，通過時間戳對齊與插值法解決數(shù)據(jù)同步和完整性問題，利用多源整合與三維卷積網(wǎng)絡構(gòu)建高精度虛擬模型，結(jié)合lstm和注意力機制實現(xiàn)精準軌跡預測與行為分類，從而為復雜動態(tài)場景提供高效的數(shù)據(jù)處理和智能決策支持。

2、本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

3、本技術(shù)提供了基于數(shù)字孿生的人工智能視頻處理方法，包括如下步驟：

4、s1、從多個傳感器獲取多源視頻數(shù)據(jù)，通過預設的時間戳對齊機制對齊各數(shù)據(jù)流時間序列，采用時間插值法填補缺失幀，得到同步的多源視頻數(shù)據(jù)集；

5、s2、根據(jù)同步的多源視頻數(shù)據(jù)集，通過多源整合技術(shù)融合不同視角的視頻幀，通過加權(quán)平均法計算各幀特征權(quán)重，得到統(tǒng)一的多視角特征表示；

6、s3、根據(jù)統(tǒng)一的多視角特征表示，構(gòu)建高精度虛擬模型，利用三維卷積網(wǎng)絡提取時空特征，通過實時更新參數(shù)映射動態(tài)場景，確定虛擬模型的初始狀態(tài)；再檢測數(shù)據(jù)同步延遲性能；

7、s4、通過優(yōu)化后的動態(tài)虛擬模型，獲取場景中目標物體的時空坐標序列，采用長短時記憶網(wǎng)絡分析坐標變化趨勢，判斷目標軌跡的預測結(jié)果；

8、s5、根據(jù)目標軌跡的預測結(jié)果，應用深度學習算法提取目標物體的行為特征，通過注意力機制增強關鍵幀權(quán)重，得到行為模式分類輸出；當動態(tài)環(huán)境變化超出預設的適應范圍，則從預先建立的場景庫中檢索相似場景特征，調(diào)整深度學習算法參數(shù)，確定最終的行為分析結(jié)果；

9、s6、通過最終的行為分析結(jié)果，結(jié)合實時同步能力更新多源視頻數(shù)據(jù)的處理策略，采用在線學習方法優(yōu)化整合技術(shù)參數(shù)，得到下一周期的特征表示輸入。

10、進一步地，通過預設的時間戳對齊機制對齊各數(shù)據(jù)流時間序列，采用時間插值法填補缺失幀，得到同步的多源視頻數(shù)據(jù)集，具體包括：

11、從多個傳感器中收集多源視頻數(shù)據(jù)，每個傳感器采集的視頻流都帶有自身的時間戳信息；啟動預設的時間戳對齊機制，再確定統(tǒng)一的時間基準，作為所有數(shù)據(jù)流的參考時間點；

12、對每個視頻數(shù)據(jù)流中的時間戳逐一進行分析，計算每個時間戳與基準時間的偏差值，根據(jù)偏差值，通過平移和縮放數(shù)學變換，將各數(shù)據(jù)流的時間序列調(diào)整至與基準時間一致；

13、在完成時間戳對齊后，采用時間插值法進行處理，分析缺失幀前后相鄰若干幀，提取關鍵特征，包括物體的運動方向、速度、形狀變化，以及相鄰幀對應位置像素的顏色和亮度信息；

14、基于像素層面的特征，利用線性插值或雙線性插值算法，根據(jù)相鄰幀的像素信息計算缺失幀的像素值；基于物體運動的角度特征，通過運動模型預測物體在缺失幀時刻的位置和狀態(tài)，構(gòu)建出完整的缺失幀畫面，再將處理后的多源視頻數(shù)據(jù)整合為一個同步的數(shù)據(jù)集。

15、進一步地，利用多源整合技術(shù)對來自不同根據(jù)同步的多源視頻數(shù)據(jù)集，通過多源整合技術(shù)融合不同視角的視頻幀，通過加權(quán)平均法計算各幀特征權(quán)重，得到統(tǒng)一的多視角特征表示，具體包括：

16、將傳感器和不同視角的視頻幀進行融合處理，識別各視頻幀中的特征，通過匹配相同物體在不同視角下的特征點，將各幀在空間上進行合理拼接與整合，初步構(gòu)建多視角信息的綜合畫面；

17、采用加權(quán)平均法計算各幀特征權(quán)重，先提取每幀中物體的顏色、紋理和邊緣詳細特征，對每個特征維度，分析其在不同視角幀中的變化情況以及對整體場景描述的貢獻程度；

18、通過對各個特征維度進行這樣的分析與賦值，為每幀計算出一組綜合權(quán)重，根據(jù)綜合權(quán)重對各幀的特征進行加權(quán)求和，將不同視角視頻幀的特征有機融合，從而得到統(tǒng)一的多視角特征表示；

19、當數(shù)據(jù)同步延遲超過預設的閾值，則通過卡爾曼濾波算法預測當前幀位置，調(diào)整模型狀態(tài)，得到優(yōu)化后的動態(tài)虛擬模型。

20、進一步地，根據(jù)統(tǒng)一的多視角特征表示，構(gòu)建高精度虛擬模型，具體包括：

21、利用統(tǒng)一的多視角特征表示中的豐富信息，搭建起與現(xiàn)實場景相對應的虛擬模型架構(gòu)；

22、再運用三維卷積網(wǎng)絡來提取時空特征，將統(tǒng)一的多視角特征數(shù)據(jù)按時間序列和空間維度進行合理組織后輸入三維卷積網(wǎng)絡，網(wǎng)絡中的卷積核在時間和空間的三維尺度上滑動，對數(shù)據(jù)進行卷積操作；

23、通過卷積層、池化層和激活函數(shù)的組合運算，自動提取出數(shù)據(jù)時空特征；通過實時更新參數(shù)來映射動態(tài)場景，隨著現(xiàn)實場景的不斷變化，多源視頻數(shù)據(jù)也持續(xù)更新，模型會實時獲取新的數(shù)據(jù)，對之前提取的時空特征進行重新分析和評估；

24、根據(jù)新數(shù)據(jù)與已有模型參數(shù)之間的差異，運用反向傳播算法優(yōu)化方法，動態(tài)調(diào)整模型中的參數(shù)，再進行數(shù)據(jù)同步延遲性能檢測。

25、進一步地，在進行數(shù)據(jù)同步延遲性能檢測之后，當數(shù)據(jù)同步延遲超過預設的閾值時，通過卡爾曼濾波算法預測當前幀位置，得到初步預測結(jié)果，根據(jù)初步預測結(jié)果，獲取當前幀位置的變化趨勢，通過線性插值方法平滑處理，得到平滑后的位置數(shù)據(jù)；

26、通過平滑后的位置數(shù)據(jù)，調(diào)整模型狀態(tài)中的關鍵參數(shù)，得到更新后的狀態(tài)描述，再計算動態(tài)虛擬模型的實時偏移量，得到偏移調(diào)整值；

27、通過偏移調(diào)整值，對動態(tài)虛擬模型進行坐標修正，得到修正后的模型數(shù)據(jù)，再融合卡爾曼濾波的預測輸出，得到優(yōu)化后的動態(tài)虛擬模型。

28、進一步地，獲取場景中目標物體的時空坐標序列，采用長短時記憶網(wǎng)絡分析坐標變化趨勢，判斷目標軌跡的預測結(jié)果，具體包括：

29、從優(yōu)化后的動態(tài)虛擬模型中提取與目標物體相關的數(shù)據(jù)信息，通過數(shù)據(jù)提取算法定位目標物體在虛擬模型中的表示，并從中獲取目標物體在不同時間點下于三維空間中的坐標值，將坐標值按照時間先后順序排列，得到目標物體的時空坐標序列；

30、將得到的時空坐標序列輸入長短時記憶網(wǎng)絡，分析坐標變化趨勢，得到趨勢描述，根據(jù)坐標變化趨勢，計算目標物體的移動方向，得到方向向量；

31、通過方向向量，調(diào)整動態(tài)虛擬模型中的狀態(tài)參數(shù)，得到更新后的模型狀態(tài)，再融合長短時記憶網(wǎng)絡的趨勢描述，得到軌跡預測輸出；

32、根據(jù)軌跡預測輸出與實際坐標序列進行判斷，得到穩(wěn)定預測結(jié)果，通過穩(wěn)定預測結(jié)果，更新場景分析中的目標物體位置，得到最終坐標分布。

33、進一步地，根據(jù)目標軌跡的預測結(jié)果，應用深度學習算法提取目標物體的行為特征，具體包括：將目標軌跡的預測結(jié)果作為輸入，通過深度學習模型對軌跡數(shù)據(jù)進行處理；通過卷積層提取局部特征，利用循環(huán)層捕捉時間序列中的長期依賴關系，并結(jié)合激活函數(shù)進行非線性變換，提取出目標物體的行為特征。

34、進一步地，通過注意力機制增強關鍵幀權(quán)重，得到行為模式分類輸出，具體包括：

35、將提取的行為特征進行特征映射形成特征矩陣，初始化注意力權(quán)重矩陣，通過點積注意力計算函數(shù)結(jié)合可學習查詢向量算出每一幀的注意力分數(shù)；

36、再經(jīng)softmax函數(shù)歸一化，使分數(shù)成為幀的相對權(quán)重，以此對原始特征矩陣加權(quán)融合，突出關鍵幀信息，再構(gòu)建分類模型，以注意力機制處理后的綜合特征向量及對應行為模式標簽數(shù)據(jù)訓練模型；

37、訓練完成后，將新的行為特征數(shù)據(jù)經(jīng)相同注意力機制處理得到綜合特征向量輸入訓練好的模型，模型輸出概率分布向量，選擇概率最大的類別作為最終行為模式分類輸出。

38、進一步地，通過最終的行為分析結(jié)果，結(jié)合實時同步能力更新多源視頻數(shù)據(jù)的處理策略，采用在線學習方法優(yōu)化整合技術(shù)參數(shù)，得到下一周期的特征表示輸入，具體包括：

39、通過行為分析結(jié)果結(jié)合實時同步技術(shù)處理多源視頻數(shù)據(jù)，獲取調(diào)整后的處理策略，采用在線學習方法針對調(diào)整后的處理策略優(yōu)化整合參數(shù)，得到優(yōu)化的參數(shù)集合；

40、通過優(yōu)化的參數(shù)集合處理視頻數(shù)據(jù)，獲取特征表示的初步分布，當特征表示的初步分布與同步技術(shù)獲取的數(shù)據(jù)偏差超出預設閾值，則采用調(diào)整方法迭代優(yōu)化參數(shù)集合，得到穩(wěn)定的特征表示；

41、通過穩(wěn)定的特征表示結(jié)合周期輸入更新動態(tài)更新策略，獲取下一周期的特征數(shù)據(jù)，采用動態(tài)更新策略處理多源視頻數(shù)據(jù)，判斷行為分析的趨勢變化，得到最終的分析輸出；

42、通過最終的分析輸出結(jié)合實時同步技術(shù)調(diào)整處理策略，獲取更新后的視頻數(shù)據(jù)處理流程。

43、本發(fā)明的有益效果為：

44、通過預設的時間戳對齊機制和時間插值法，解決了多源視頻數(shù)據(jù)在時間序列上的不一致性和缺失幀問題；利用時間戳對齊機制將各數(shù)據(jù)流的時間序列調(diào)整至統(tǒng)一基準，通過平移和縮放數(shù)學變換實現(xiàn)時間上的準確對應；采用時間插值法填補缺失幀，結(jié)合像素特征和運動模型預測缺失幀內(nèi)容；不僅消除了時間差異，還恢復了視頻數(shù)據(jù)的完整性，為后續(xù)的多視角特征融合和行為分析提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎，確保了數(shù)據(jù)處理的準確性和可靠性；

45、通過多源整合技術(shù)和三維卷積網(wǎng)絡，解決了多視角視頻數(shù)據(jù)融合和動態(tài)場景映射的復雜性問題，利用多源整合技術(shù)融合不同視角的視頻幀，通過加權(quán)平均法計算各幀特征權(quán)重，得到統(tǒng)一的多視角特征表示；借助三維卷積網(wǎng)絡提取時空特征，結(jié)合實時參數(shù)更新和反向傳播算法動態(tài)調(diào)整模型狀態(tài)，確保虛擬模型能夠精準映射動態(tài)場景；在檢測到數(shù)據(jù)同步延遲時，通過卡爾曼濾波算法優(yōu)化模型狀態(tài)，不僅提升了虛擬模型的精度和實時性，還為復雜動態(tài)場景的高精度模擬提供了技術(shù)支持，增強了系統(tǒng)的適應性和魯棒性；

46、通過長短時記憶網(wǎng)絡(lstm)和注意力機制，解決了目標軌跡預測和行為模式分類的準確性問題，利用lstm網(wǎng)絡分析目標物體的時空坐標序列，捕捉長時依賴關系，預測目標軌跡并調(diào)整模型狀態(tài)；通過注意力機制增強關鍵幀權(quán)重，突出重要特征信息，結(jié)合深度學習模型提取行為特征并進行分類；當預測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)偏差較大時，通過迭代優(yōu)化參數(shù)，確保軌跡預測和行為分類的穩(wěn)定性和準確性，不僅提高了目標軌跡預測和行為模式分類的精度，還為復雜動態(tài)環(huán)境下的智能決策提供了可靠依據(jù)，增強了系統(tǒng)的智能化水平和實用性。