特表 2023-511642 画像処理方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2023-03-22

(54)【発明の名称】画像処理方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/53 20190101AFI20230314BHJP

   G06F 16/583 20190101ALI20230314BHJP

   G06F 16/55 20190101ALI20230314BHJP

【ＦＩ】

G06F16/53

G06F16/583

G06F16/55

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2022530290

(86)(22)【出願日】2021-04-28

(85)【翻訳文提出日】2022-05-24

(86)【国際出願番号】 CN2021090589

(87)【国際公開番号】W WO2022142017

(87)【国際公開日】2022-07-07

(31)【優先権主張番号】202011606578.3

(32)【優先日】2020-12-30

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ブルートゥース

２．ＳＭＡＬＬＴＡＬＫ

(71)【出願人】

【識別番号】518209698

【氏名又は名称】シェンチェン センスタイム テクノロジー カンパニー リミテッド

【氏名又は名称原語表記】ＳＨＥＮＺＨＥＮ ＳＥＮＳＥＴＩＭＥ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＣＯ．，ＬＴＤ

(74)【代理人】

【識別番号】110001427

【氏名又は名称】弁理士法人前田特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】チェン ハイフォン

(72)【発明者】

【氏名】リー ポン

(72)【発明者】

【氏名】グオ トン

(72)【発明者】

【氏名】リウ リン

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175DA02

5B175FA01

5B175FA03

5B175FB03

5B175GA03

5B175HA01

5B175HB03

(57)【要約】

本願は、画像処理方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体に関する。前記方法は、処理対象画像に対して画像処理を行い、前記処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得ることと、前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすかどうかを判定することと、前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たす場合、前記処理対象画像が警報画像であると決定することと、前記警報画像に基づいて、前記警報事件に対する警報結果を生成することと、を含む。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

画像処理方法であって、
処理対象画像に対して画像処理を行い、前記処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得ることと、
前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすかどうかを判定することと、
前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たす場合、前記処理対象画像が警報画像であると決定することと、
前記警報画像に基づいて、前記警報事件に対する警報結果を生成することと、を含む、画像処理方法。

【請求項2】

前記方法は、
警報事件の作成操作に応答して、選択された警報要因に基づいて、前記警報事件の判定条件を得ることと、
前記警報事件の判定条件に基づいて、前記警報事件を作成することと、を更に含むことを特徴とする
請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記警報要因は、予め設定された場面要素と、文字内容と、監視任務とのうちの少なくとも１つを含み、前記方法は、
少なくとも１つの監視データベースを作成することであって、前記監視データベースに監視しようとする目標データが記憶されている、ことと、
前記少なくとも１つの監視データベースに基づいて、少なくとも１つの監視任務を作成することと、を更に含み、
前記監視データベースは、人物監視データベースと、画像監視データベースとのうちの少なくとも１つを含み、前記人物監視データベースに記憶されている目標データは、目標人物の顔画像を含み、前記画像監視データベースに記憶されている目標データは、目標画像を含み、前記監視任務は、顔監視任務と、画像監視任務とのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする
請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記方法は、
場面要素情報及び場面要素画像を取得することと、
予め設定された場面要素の作成操作に応答して、前記場面要素情報及び前記場面要素画像に基づいて、予め設定された場面管理データベースにおいて、前記予め設定された場面要素を作成することと、を更に含むことを特徴とする
請求項３に記載の方法。

【請求項5】

前記画像処理結果は、前記処理対象画像に含まれる、予め設定された場面要素と、前記処理対象画像に含まれる文字内容と、前記監視任務に対する前記処理対象画像の監視結果とのうちの少なくとも１つを含み、
前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすかどうかを判定することは、
前記少なくとも１つの画像処理結果のうち、前記警報事件の判定条件に対応する警報要因と合致する目標画像処理結果が存在するかどうかを判定することと、
前記警報事件の判定条件に対応する警報要因と合致する目標画像処理結果が存在する場合、前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすと決定することと、を含むことを特徴とする
請求項３に記載の方法。

【請求項6】

前記警報事件を作成する時、前記選択された警報要因に対して重み値を設定することを更に含み、前記方法は、
該当する警報事件に対する前記警報画像の目標画像処理結果、及び各目標画像処理結果とマッチングする警報要因の、対応する警報事件における対応する重み値に基づいて、前記該当する警報事件に対する前記警報画像の第１総合重み値を決定することと、
各該当する警報事件に対する前記警報画像の第１総合重み値に基づいて、全ての警報事件に対する前記警報画像の第２総合重み値を決定することと、
前記第２総合重み値と、該当する警報事件の数量と、のうちの少なくとも１つに基づいて、前記警報画像に対応する警報レベルを決定することと、を更に含むことを特徴とする
請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記方法は、
前記警報事件の閲覧操作に応答して、前記警報事件における各警報画像の第１総合重み値に基づいて、各警報画像を順に表示することを更に含むことを特徴とする
請求項６に記載の方法。

【請求項8】

前記方法は、
警報画像の閲覧操作に応答して、少なくとも１つの警報レベルを表示することと、
いずれか１つの警報レベルの閲覧操作に応答して、前記警報レベルでの各警報画像を表示することと、を更に含むことを特徴とする
請求項６に記載の方法。

【請求項9】

前記処理対象画像は、メダ情報を有し、前記方法は、
少なくとも１つの画像処理結果を有する処理対象画像に対して、前記処理対象画像のメダ情報に基づいて、クラスタリング操作を行い、少なくとも１つのクラスタリング結果を得ることであって、前記クラスタリング結果に、複数の処理対象画像と警報事件に対する前記処理対象画像の該当状況とが含まれ、前記クラスタリング結果における複数の処理対象画像の少なくとも１つのメダ情報が同じである、ことと、
前記少なくとも１つのクラスタリング結果に基づいて、画像分析を行い、少なくとも１つのユーザ画像特徴と、少なくとも１つのユーザグループ画像特徴と、のうちの少なくとも１つを得ることと、を更に含むことを特徴とする
請求項１から８のうちいずれか一項に記載の方法。

【請求項10】

前記方法は、
警報情報と、少なくとも１つのユーザ画像特徴と、少なくとも１つのユーザグループ画像特徴と、のうちの少なくとも１つに基づいて、重点監視人物と、重点監視グループとのうちの少なくとも１つを決定することを更に含み、前記警報情報は、各警報画像のメダ情報及び前記警報画像が該当する警報事件の数量を含むことを特徴とする
請求項９に記載の方法。

【請求項11】

前記方法は、
検索対象画像の検索操作に応答して、第１データベースにおいて検索を行い、前記検索対象画像の検索結果を得ることであって、前記検索対象画像の検索結果に、前記検索対象画像とマッチングする第１画像が含まれ、前記第１データベースに、前記処理対象画像及び前記処理対象画像の画像特徴が含まれる、ことと、
前記第１画像の送信時間に基づいて、遡源分析を行い、前記検索対象画像の伝播情報を得ることであって、前記伝播情報は、前記検索対象画像を送信する最初のユーザのユーザ情報と、前記検索対象画像の伝播軌跡情報と、前記検索対象画像の取得ユーザ情報と、のうちの少なくとも１つを含む、ことと、を更に含むことを特徴とする
請求項１から１０のうちいずれか一項に記載の方法。

【請求項12】

前記方法は、
キーワードに基づいて、第２データベースにおいて検索を行い、前記キーワードの検索結果を得ることであって、前記キーワードの検索結果に、少なくとも１つの第２画像が含まれ、前記第２画像のメダ情報又は画像処理結果は、前記キーワードとマッチングする、ことを更に含み、
前記第２データベースに、前記処理対象画像及び前記処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果が含まれることを特徴とする
請求項１１に記載の方法。

【請求項13】

画像処理装置であって、
処理対象画像に対して画像処理を行い、前記処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得るように構成される第１処理部と、
前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすかどうかを判定するように構成される第１決定部と、
前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たす場合、前記処理対象画像が警報画像であると決定するように構成される第２決定部と、
前記警報画像に基づいて、前記警報事件に対する警報結果を生成するように構成される第２処理部と、を備える、画像処理装置。

【請求項14】

前記画像処理装置は、
警報事件の作成操作に応答して、選択された警報要因に基づいて、前記警報事件の判定条件を得るように構成される第３処理部と、
前記警報事件の判定条件に基づいて、前記警報事件を作成するように構成される第１作成部と、を更に備えることを特徴とする
請求項１３に記載の画像処理装置。

【請求項15】

前記警報要因は、予め設定された場面要素と、文字内容と、監視任務とのうちの少なくとも１つを含み、前記画像処理装置は、
少なくとも１つの監視データベースを作成するように構成される第２作成部であって、前記監視データベースに監視しようとする目標データが記憶されている、第２作成部と、
前記少なくとも１つの監視データベースに基づいて、少なくとも１つの監視任務を作成するように構成される第３作成部と、を更に備え、
ここで、前記監視データベースは、人物監視データベースと、画像監視データベースとのうちの少なくとも１つを含み、前記人物監視データベースに記憶されている目標データは、目標人物の顔画像を含み、前記画像監視データベースに記憶されている目標データは、目標画像を含み、前記監視任務は、顔監視任務と、画像監視任務とのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする
請求項１４に記載の画像処理装置。

【請求項16】

前記画像処理装置は、
場面要素情報及び場面要素画像を取得するように構成される取得部と、
予め設定された場面要素の作成操作に応答して、前記場面要素情報及び前記場面要素画像に基づいて、予め設定された場面管理データベースにおいて、前記予め設定された場面要素を作成するように構成される第４作成部と、を更に備えることを特徴とする
請求項１５に記載の画像処理装置。

【請求項17】

前記画像処理結果は、前記処理対象画像に含まれる、予め設定された場面要素と、前記処理対象画像に含まれる文字内容と、前記監視任務に対する前記処理対象画像の監視結果とのうちの少なくとも１つを含み、
前記第１決定部は更に、前記少なくとも１つの画像処理結果のうち、前記警報事件の判定条件に対応する警報要因と合致する目標画像処理結果が存在するかどうかを判定し、前記警報事件の判定条件に対応する警報要因と合致する目標画像処理結果が存在する場合、前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすと決定するように構成されることを特徴とする
請求項１５に記載の画像処理装置。

【請求項18】

前記警報事件を作成する時、前記画像処理装置は、
該当する警報事件に対する前記警報画像の目標画像処理結果、及び各目標画像処理結果とマッチングする警報要因の、対応する警報事件における対応する重み値に基づいて、前記該当する警報事件に対する前記警報画像の第１総合重み値を決定するように構成される第３決定部と、
各該当する警報事件に対する前記警報画像の第１総合重み値に基づいて、全ての警報事件に対する前記警報画像の第２総合重み値を決定するように構成される第４決定部と、
前記第２総合重み値と、該当する警報事件の数量と、のうちの少なくとも１つに基づいて、前記警報画像に対応する警報レベルを決定するように構成される第５決定部と、を更に備えることを特徴とする
請求項１７に記載の画像処理装置。

【請求項19】

前記画像処理装置は、
前記警報事件の閲覧操作に応答して、前記警報事件における各警報画像の第１総合重み値に基づいて、各警報画像を順に表示するように構成される第１表示部を更に備えることを特徴とする
請求項１８に記載の画像処理装置。

【請求項20】

前記画像処理装置は、
警報画像の閲覧操作に応答して、少なくとも１つの警報レベルを表示するように構成される第２表示部と、
いずれか１つの警報レベルの閲覧操作に応答して、前記警報レベルでの各警報画像を表示するように構成される第３表示部と、を更に備えることを特徴とする
請求項１８に記載の画像処理装置。

【請求項21】

前記画像処理装置は、
少なくとも１つの画像処理結果を有する処理対象画像に対して、前記処理対象画像のメダ情報に基づいて、クラスタリング操作を行い、少なくとも１つのクラスタリング結果を得るように構成されるクラスタリング部であって、前記クラスタリング結果に、複数の処理対象画像と警報事件に対する前記処理対象画像の該当状況とが含まれ、前記クラスタリング結果における複数の処理対象画像の少なくとも１つのメダ情報が同じである、クラスタリング部と、
前記少なくとも１つのクラスタリング結果に基づいて、画像分析を行い、少なくとも１つのユーザ画像特徴と、少なくとも１つのユーザグループ画像特徴と、のうちの少なくとも１つを得るように構成される画像部と、を更に備えることを特徴とする
請求項１３から２０のうちいずれか一項に記載の画像処理装置。

【請求項22】

前記画像処理装置は、
警報情報と、少なくとも１つのユーザ画像特徴と、少なくとも１つのユーザグループ画像特徴と、のうちの少なくとも１つに基づいて、重点監視人物と、重点監視グループとのうちの少なくとも１つを決定するように構成される第６決定部を更に備え、前記警報情報は、各警報画像のメダ情報及び前記警報画像が該当する警報事件の数量を含むことを特徴とする
請求項２１に記載の画像処理装置。

【請求項23】

前記画像処理装置は、
検索対象画像の検索操作に応答して、第１データベースにおいて検索を行い、前記検索対象画像の検索結果を得るように構成される第１検索部であって、前記検索対象画像の検索結果に、前記検索対象画像とマッチングする第１画像が含まれ、前記第１データベースに、前記処理対象画像及び前記処理対象画像の画像特徴が含まれる、第１検索部と、
前記第１画像の送信時間に基づいて、遡源分析を行い、前記検索対象画像の伝播情報を得るように構成される分析部であって、前記伝播情報は、前記検索対象画像を送信する最初のユーザのユーザ情報と、前記検索対象画像の伝播軌跡情報と、前記検索対象画像の取得ユーザ情報と、のうちの少なくとも１つを含む、分析部と、を更に備えることを特徴とする
請求項１３から２２のうちいずれか一項に記載の画像処理装置。

【請求項24】

前記画像処理装置は、
キーワードに基づいて、第２データベースにおいて検索を行い、前記キーワードの検索結果を得るように構成される第２検索部であって、前記キーワードの検索結果に、少なくとも１つの第２画像が含まれ、前記第２画像のメダ情報又は画像処理結果は、前記キーワードとマッチングする、第２検索部を更に備え、
前記第２データベースに、前記処理対象画像及び前記処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果が含まれることを特徴とする
請求項２３に記載の画像処理装置。

【請求項25】

電子機器であって、
プロセッサと、プロセッサによる実行可能な命令を記憶するように構成されるメモリと、を備え、前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている命令を呼び出し、請求項１から１２のうちいずれか一項に記載の方法を実行するように構成される、電子機器。

【請求項26】

コンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読記憶媒体には、コンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行される時、請求項１から１２のうちいずれか一項に記載の方法を実現する、コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項27】

コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、コンピュータ可読コードを含み、前記コンピュータ可読コードが電子機器で実行され、前記電子機器におけるプロセッサによって実行される場合、前記電子機器におけるプロセッサは、請求項１から１２のうちいずれか一項に記載の方法を実行する、コンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

（関連出願の相互参照）
本願は、２０２０年１２月３０日に提出された、出願番号が２０２０１１６０６５７８．３であり、発明名称が「画像処理方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体」である中国特許出願に基づく優先権を主張し、該中国特許出願の全内容が参照として本願に組み込まれる。

【0002】

本願は、コンピュータ技術分野に関し、特に画像処理方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0003】

移動通信技術の迅速な発展、スマートハードウェアの迅速な普及に伴い、インターネットにおいて毎日大量のビデオ画像データが伝播されている。インターネットにおいて毎日伝播されている大量のビデオ画像データに対して監視管理を行うことは、至急に解決が必要のある課題である。

【発明の概要】

【0004】

本願は、画像処理を行うように構成される技術的解決手段を提供する。

【0005】

本願の実施例の一態様によれば、画像処理方法を提供する。前記方法は、
処理対象画像に対して画像処理を行い、前記処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得ることと、
前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすかどうかを判定することと、
前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たす場合、前記処理対象画像が警報画像であると決定することと、
前記警報画像に基づいて、前記警報事件に対する警報結果を生成することと、を含む。

【0006】

本願の実施例の一態様によれば、画像処理装置を提供する。前記装置は、
処理対象画像に対して画像処理を行い、前記処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得るように構成される第１処理部と、
前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすかどうかを判定するように構成される第１決定部と、
前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たす場合、前記処理対象画像が警報画像であると決定するように構成される第２決定部と、
前記警報画像に基づいて、前記警報事件に対する警報結果を生成するように構成される第２処理部と、を備える。

【0007】

本願の一態様によれば、電子機器を提供する。前記電子機器は、プロセッサと、プロセッサによる実行可能な命令を記憶するように構成されるメモリと、を備え、ここで、前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている命令を呼び出し、上記画像処理方法を実行するように構成される。

【0008】

本願の一態様によれば、コンピュータ可読記憶媒体を提供する。該コンピュータ可読記憶媒体にはコンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行される時、上記画像処理方法を実現する。

【0009】

本願の一態様によれば、コンピュータプログラムを提供する。前記コンピュータプログラムは、コンピュータ可読コードを含み、コンピュータ可読コードが電子機器において実行され、前記電子機器におけるプロセッサによって実行される場合、上記画像処理方法を実現する。

【0010】

本願の実施例において、処理対象画像に対して画像処理を行い、処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得て、少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすかどうかを判定し、少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たす場合、処理対象画像が警報画像であると決定し、警報画像に基づいて、警報事件に対する警報結果を生成する。本願の実施例による画像処理方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体は、大量の画像データに対する監視管理を実現することができ、人件費を効果的に低減させ、警報の精度と効率を向上させる。

【0011】

上記の一般的な説明及び後述する細部に関する説明は、例示及び説明のためのものに過ぎず、本願を限定するものではないことが理解されるべきである。

【0012】

本願の他の特徴及び態様は、下記の図面に基づく例示的な実施例の詳細な説明を参照すれば明らかになる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本願の実施例による画像処理方法のフローチャートを示す。

【図2】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図3】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図4】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図5】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図6】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図7】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図8】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図9】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図10】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図11】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図12】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図13】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図14】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図15】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図16】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図17】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図18】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図19】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図20】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図21】本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【図22】本願の実施例による画像処理装置のブロック図を示す。

【図23】本願の実施例による電子機器８００のブロック図を示す。

【図24】本願の実施例による電子機器１９００のブロック図を示す。

【発明を実施するための形態】

【0014】

ここで添付した図面は、明細書に引き入れて本明細書の一部分を構成し、これらの図面は、本願に適合する実施例を示し、かつ、明細書とともに本願の実施例の技術的解決手段を解釈することに用いられる。

【0015】

以下、図面を参照しながら本願の実施例の種々の例示的な実施例、特徴及び態様を詳しく説明する。図面における同一の符号は、同一または類似する機能を有する要素を示す。図面は、実施例の種々の態様を示しているが、特別な説明がない限り、必ずしも比率どおりの図面ではない。

【0016】

ここで「例示的」という専用用語は、「例、実施例として用いられるか、または説明のためのものである」ことを意味する。ここで、「例示的なもの」として説明される如何なる実施例は、他の実施例より好適または有利であると必ずしも解釈されるべきではない。

【0017】

また、本明細書において、用語「少なくとも１つ」又は「少なくとも１種」は、複数のうちのいずれか１つ又は複数のうちの少なくとも２つの任意の組み合わせを表す。例えば、Ａ、Ｂ、Ｃのうちの少なくとも１つを含むことは、Ａ、Ｂ及びＣからなる集合から選ばれるいずれか１つ又は複数の要素を含むことを表す。

【0018】

なお、本願の実施例をより良く説明するために、以下の具体的な実施形態において具体的な細部を多く記載した。当業者は、これら具体的な詳細に関わらず、本開示は同様に実施可能であると理解すべきである。本願の実施例の主旨を明確にするために、いくつかの実例において、当業者に熟知されている方法、手段、素子及び回路については詳しく説明しないことにする。

【0019】

通信技術の迅速な発展及びスマートハードウェア機器の迅速な普及に伴い、インターネットにおいて毎日大量のビデオ画像データが伝播されている。現在では、一般的には、ネットワークビッグデータ監視分析プラットフォームによって、構造化情報分析の方式で、ビデオデータを管理する。しかしながら、犯罪者は、重要な情報を隠すために、通常、ピクチャによる伝播方式を用いる。例えば、テロや国家主権を侵害する情報、違法や反動情報、ポルノ暴力情報及び偽情報の伝播が徐々に文字形式からピクチャとビデオの形式に変わり、そのため、違法犯罪活動の隠蔽性を大きくし、世論の管理と犯罪への打撃の難しさが比較的大きいことを引き起こす。

【0020】

上記問題について、現在では、インターネットによるデータ伝播に対して主に用いられる監視管理方案は、２つを含む。１つ目は、通信事業者のインターネットデータセンター（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｄａｔａ Ｃｅｎｔｅｒ：ＩＤＣ）マシンルームデータに対して、特定のデータ収集機を用いてデータを収集して分析し、分析結果をデータベースにアップロードし、警報を行うことである。しかしながら、この方案において、マルチメディアデータに対して用いられるデータ分析技術を利用しておらず、且つその方法は、主に、監視ポリシーを策定することで、データ内容に対してマッチングを行うが、全量データに基づく検索機能に係わっていない。２つ目は、少なくとも１つの画像収集検出メインサーバと少なくとも１つの画像収集検出スレーブサーバを設け、無線アプリケーションプロトコル（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ＷＡＰ）サービスデータミラーリングポートが符号分割多重接続（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ：ＣＤＭＡ）又はグローバル移動体通信システム（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ：ＧＳＭ）ネットワークから、ＷＡＰサービスデータをミラーリングし、画像収集検出メインサーバと画像収集検出スレーブサーバに伝送し、システムソフトウェアアーキテクチャが収集制御層、データ審査層、データ管理層、データ表示層を含むことである。データ審査層は、肌色分割、顔認識などの画像認識方法を用いるが、該方法の認識能力及び範囲は、ポルノ及び不良内容画像を対象にするだけであり、しかも携帯電話のＣＤＭＡ、ＧＳＭネットワークのみに対するものであり、応用範囲が狭い。これに鑑み、インターネットで伝播されるデータを如何に効果的に監視管理するかは、至急に解決が必要のある課題である。

【0021】

本願の実施例は、画像処理方法を提供する。処理対象画像に対して画像処理を行い、処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得て、少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすかどうかを判定し、少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たす場合、処理対象画像が警報画像であると決定し、警報画像に基づいて、警報事件に対する警報結果を生成する。本願の実施例による画像処理方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体は、大量の画像データに対する監視管理を実現することができ、人件費を効果的に低減させ、警報の精度と効率を向上させる。

【0022】

図１は、本願の実施例による画像処理方法のフローチャートを示す。該画像処理方法は、端末機器又はサーバなどの電子機器により実行されてもよく、端末機器は、ユーザ装置（Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ：ＵＥ）、携帯機器、ユーザ端末、端末、セルラ電話、コードレス電話、パーソナルデジタルアシスタント（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ：ＰＤＡ）、ハンドヘルドデバイス、コンピューティングデバイス、車載機器、ウェアブル機器などであってもよい。前記方法は、プロセッサによりメモリに記憶されているコンピュータ可読命令を呼び出すことで実現することができる。又は、サーバにより前記方法を実行することができる。

【0023】

図１に示すように、該画像処理方法は、以下を含んでもよい。

【0024】

Ｓ１１において、処理対象画像に対して画像処理を行い、処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得る。

【0025】

いくつかの実施例において、処理対象画像は、受信されたリアルタイム画像とデータベースに記憶されている過去画像を含んでもよく、処理対象画像は、ビデオデータに対してフレーム抽出処理を行うことで得られてもよい。

【0026】

いくつかの実施例において、処理対象画像に対して画像処理を行い、処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得るプロセスは、処理対象画像に対して、予め設定された場面要素の抽出を行い、処理対象画像に含まれる、予め設定された場面要素を得ることを含んでもよく、ここで、予め設定された場面要素は、システムがサポートしている抽出要素であってもよく、例えば、指定の標識ｌｏｇｏ、指定の旗幟、特定の物体、特定の行為などが挙げられる。

【0027】

いくつかの実施例において、処理対象画像に対して画像処理を行い、処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得るプロセスは、処理対象画像に対して文字内容の抽出を行い、処理対象画像に含まれる文字内容を得ることを更に含んでもよい。

【0028】

いくつかの実施例において、処理対象画像に対して画像処理を行い、処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得るプロセスは、処理対象画像と監視任務を比較し、監視任務に対する処理対象画像の監視結果のうちの少なくとも１つを得ることを更に含んでもよく、ここで、監視任務は、監視しようとする目標人物の顔画像と監視しようとする目標画像とのうちの少なくとも１つに基づいて作成された任務であってもよく、監視任務は、監視しようとする目標人物と監視しようとする目標画像とのうちの少なくとも１つに関連する画像をリアルタイムに監視するためのものであってもよい。

【0029】

いくつかの実施例において、処理対象画像に対して画像処理を行い、処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得るプロセスは、処理対象画像に対して情報抽出などの操作を行い、処理対象画像のメダ情報を得ることを更に含んでもよい。

【0030】

ここで、処理対象画像に対して画像処理を行い、処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得るプロセスは、上記少なくとも１つを含んでもよい。

【0031】

Ｓ１２において、少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすかどうかを判定する。

【0032】

Ｓ１３において、少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たす場合、処理対象画像が警報画像であると決定する。

【0033】

いくつかの実施例において、警報事件を作成する時、該警報事件に対応する判定条件を設定してもよい。例えば、判定条件は、幾つかの予め設定された場面要素、幾つかの文字内容、監視任務のうちの少なくとも１つを含んでもよい。処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果がいずれか１つの警報事件の判定条件と合致した場合、該処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果が該警報事件の判定条件を満たすと決定し、該処理対象画像が該警報事件に該当すると決定し、該警報事件の警報画像としてもよい。

【0034】

図２は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。図２を参照すると、処理対象画像に対して画像処理（予め設定された場面要素の分析、予め設定された文字内容の解析、監視任務の比較）を行った後、処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得、当該少なくとも１つの画像処理結果は、予め設定された場面要素１、予め設定された場面要素２、文字内容１、及び処理対象画像が監視任務１に該当するとの決定を含んでもよい。ここで、警報事件１の判定条件が予め設定された場面要素１と監視任務２とを含み、警報事件２の判定条件が予め設定された場面要素２を含み、警報事件３の判定条件が文字内容１と文字内容２とを含み、警報事件４の判定条件が予め設定された場面要素３と、文字内容２と、監視任務１とを含む場合、処理対象画像がそれぞれ警報事件１、警報事件２、警報事件３及び警報事件４に該当し、処理対象画像がそれぞれ警報事件１に対する警報画像、警報事件２に対する警報画像、警報事件３に対する警報画像及び警報事件４に対する警報画像としてもよいと決定することができる。

【0035】

ステップＳ１４において、警報画像に基づいて、警報事件に対する警報結果を生成する。

【0036】

例えば、警報結果に、警報画像及び警報画像に対応する警報事件が含まれてもよく、該警報結果は、該処理対象画像が警報画像として該警報事件に該当することを通報するためのものであってもよい。例示的に、該警報結果を指定のクライアントにプッシュして表示してもよい。ユーザは、該警報結果の詳細な内容を閲覧することによって、警報結果に対応する警報画像及び該警報画像が該当する警報事件を閲覧することができる。

【0037】

本願の実施例は、処理対象画像に対して画像処理を行い、処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得て、少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすかどうかを判定し、少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たす場合、処理対象画像が警報画像であると決定し、警報画像に基づいて、警報事件に対する警報結果を生成する。本願の実施例による画像処理方法は、大量の画像データに対する監視管理を実現することができ、人件費を効果的に低減させ、警報の精度と効率を向上させる。

【0038】

本願の実施例において、前記方法は、
警報事件の作成操作に応答して、選択された警報要因に基づいて、警報事件の判定条件を得ることと、
警報事件の判定条件に基づいて、警報事件を作成することと、を更に含んでもよい。

【0039】

いくつかの実施例において、警報事件作成画面において、警報事件の作成操作に応答して、警報事件を作成してもよい。例えば、警報事件作成画面に、新たな警報事件をトリガーするためのトリガーコントロールが含まれ、該警報事件のトリガー操作に応答して、警報事件の作成画面を表示してもよい。該作成画面において、事件名称、事件記述情報、事件起動及び完結時点などの情報を入力してもよく、そして、判定条件作成エリアにおいて、手動入力、又は提供された警報要因からの選択などの方式で判定条件を作成するための警報要因を選択し、警報要因を選択した後、選択された警報要因に対して編集を行い、選択された警報要因に基づいて、論理積、論理和、否定などの論理式を作成し、更に、選択された警報要因に基づいて作成された論理式に基づいて、警報事件の判定条件を作成してもよい。

【0040】

ここで、警報要因は、予め設定された場面要素と、文字内容と、監視任務とのうちの少なくとも１つを含み、選択された警報要因は、警報事件に関連する要因であってもよい。例示的に、図３は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。図３を参照すると、まず、警報事件を作成し（Ｓ０１）、例えば、ポルノに関与する警報事件Ａを作成する。警報事件を作成する時、警報事件Ａの事件名称などの情報を入力した後、ポルノに関与する少なくとも１つの予め設定された場面要素を選択し、ポルノに関与する少なくとも１つの文字内容又は複数の文字内容の論理式を追加し、ポルノに関与する少なくとも１つの監視任務を選択し（実際に、選択された予め設定された場面要素、追加された文字内容、選択された監視任務に基づいて、論理式の編集を行ってもよい）、更に、警報事件Ａの判定条件を得る。即ち、警報事件の判定条件を配置する（Ｓ０２）。

【0041】

警報事件の判定条件を配置した後、警報事件の作成をトリガーするためのトリガーコントロールに対するトリガー操作に応答して、警報事件の作成を完了し、警報事件を警報事件データベースに記憶してもよい。その後、警報事件の判定条件に合致する警報画像をフィルタリングしてする（Ｓ０３）。即ち、処理対象画像から、該警報事件の判定条件に合致する警報画像をフィルタリングし、更に、警報画像に基づいて、警報結果を生成する（Ｓ０４）。該警報事件に対する警報結果を生成した後、ユーザは、該警報結果に基づいて、対応する警報画像を閲覧し、該警報画像を送信するユーザの情報などを探し出すことができる。

【0042】

本願の実施例において、警報事件の状態を更に設定してもよい。警報事件の状態は、アクティブ状態及び非アクティブ状態を含み、アクティブ状態にある警報事件の場合、リアルタイムに該警報事件に基づいて、受信された処理対象画像に対して警報判断を行ってもよく、非アクティブ状態にある警報事件の場合、警報判断を行わない。

【0043】

本願の実施例において、リアルタイムに受信された処理対象画像は、データ記憶領域に記憶されてもよい。警報事件を作成した後、該データ記憶領域に記憶されている処理対象画像から、警報事件に該当する処理対象画像が存在するかどうかを検索し、過去画像データに対する監視管理処理を実現することができる。

【0044】

図４は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。図４を参照すると、本願の実施例において、警報事件を編集し、警報事件を最上部に表示させ、警報結果を閲覧し、警報結果を選出し、警報結果をダウンロードすることができる。例えば、警報事件に対して修正、削除などの操作を行う。これは、警報事件の名称、事件記述情報、事件起動及び完結時点などの情報、警報事件の判定条件、警報事件的状態などを修正することを含む。又は、配置されたルールによって、最新の警報画像を閲覧し、又は、条件に従って、警報結果に対してフィルタリングと選出を行う。本願の実施例は、これを限定しない。

【0045】

本願の実施例において、前記警報要因は、予め設定された場面要素と、文字内容と、監視任務とのうちの少なくとも１つを含んでもよく、前記方法は、
少なくとも１つの監視データベースを作成することであって、監視データベースに監視しようとする目標データが記憶されている、ことと、
少なくとも１つの監視データベースに基づいて、少なくとも１つの監視任務を作成することと、を更に含んでもよく、
ここで、監視データベースは、人物監視データベースと、画像監視データベースとのうちの少なくとも１つを含み、人物監視データベースに記憶されている目標データは、目標人物の顔画像を含み、画像監視データベースに記憶されている目標データは、目標画像を含み、監視任務は、顔監視任務と、画像監視任務とのうちの少なくとも１つを含む。

【0046】

本願の実施例は、監視任務を作成することができる。該監視任務は、監視目標に対して監視管理を行い、処理対象画像から、監視目標に関連する画像をフィルタリングするためのものである。監視任務は、作成される顔監視任務と、画像監視任務とのうちの少なくとも１つを含んでもよい。

【0047】

ここで、顔監視任務は、目標人物を監視するためのものであり、顔検出、顔特徴抽出及びデータベースへの記憶などの技術を利用して、固定の範囲内の目標人物の顔監視を実現することができる。逃亡者、監視対象などの顔監視の応用場面に用いられてもよく、マンガ、悪戯などの場面に拡張して応用されてもよく、高い認識能力を有する。画像監視任務は、目標画像を監視するためのものであり、画像特徴抽出及びデータベースへの記憶などの技術を利用して、固定の範囲内の目標画像の画像監視を実現することができる。暴力恐怖オーディオビデオデータベースなどの画像監視の応用場面に用いられてもよい。

【0048】

いくつかの実施例において、まず、少なくとも１つの監視任務を作成し、監視任務に監視しようとする目標データを追加してもよい。監視任務を作成する時、監視任務の作成画面において、監視任務の名称、記述情報などを追加し、該監視任務の作成画面において、監視に使用される監視データベースを該監視任務の監視目標として追加してもよい。監視任務の作成が完了した後、監視任務は、自動的に起動可能である。

【0049】

本願の実施例において、監視任務を作成する前に、監視データベースを予め作成してもよい。例えば、監視データベース管理画面において、データベース作成操作をトリガーすることで、対応する監視データベースを作成してもよい。該監視データベースに、幾つかの監視しようとする目標データを追加してもよい。例えば、システムによって提供された幾つかの画像から、監視しようとする目標データを選択し、監視データベースに追加してもよく、又は、アップロード、ダウンロードなどの方式で、監視データベースに監視しようとする目標データを追加してもよく、本願の実施例は、これを具体的に限定しない。

【0050】

本願の実施例の一実施形態において、監視データベースに対して削除、修正、クエリ、検索などの操作を行ってもよい。例えば、監視データベース管理画面において、監視データベースの名称番号などの情報を入力又は選択することによって、操作しようとする目標監視データベースを選択し、該目標監視データベースに対する閲覧操作に応答して、該目標監視データベースの詳細画面を表示してもよい。該目標監視データベースの詳細画面において、目標監視データベースの詳細情報（作成時点、名称、記述などの情報を含む）及び目標監視データベースにおける目標データを表示してもよい。詳細画面において、目標監視データベースに対して修正を行ってもよい。これは、目標監視データベースの名称、記述情報などを修正することを含んでもよく、目標監視データベースに記憶されている目標データに対する増加又は削除などの操作を更に含んでもよい。例示的に、本願の実施例は、目標データの増加又は削除などの操作を一括して実行することができる。

【0051】

又は、監視データベース管理画面において、操作しようとする目標監視データベースを選択した後、該目標監視データベースに対する削除操作を実行し、該目標監視データベースを削除してもよい。該目標監視データベースを削除する時、該目標監視データベースを監視目標とする監視任務が存在するかどうかを検出してもよい。該目標監視データベースを目標とする監視任務が存在しない場合、該目標監視データベースを直接的に削除してもよく、又は、該目標監視データベースを目標とする監視任務が存在する場合、提示情報によって、現在、該目標監視データベースを目標とする監視任務が存在することをユーザに提示してもよい。更に、提示情報に対するユーザの確認操作に応答して、目標監視データベースに対する削除操作を実行してもよい。

【0052】

本願の実施例の一実施形態において、監視任務に対して監視レベルの設定を行ってもよい。例えば、緊急監視、長期監視、重点的監視などのレベルを設定することによって、監視レベルに応じて監視を行うことを実現する。本願の実施例は、監視レベルの設定方式を限定しない。又は、監視任務を最上部に表示させてもよく、最上部に表示させた監視任務について、優先して表示されてもよく、監視任務の監視結果を表示することを含む。

【0053】

顔監視任務について、顔監視データベースを予め作成してもよい。該顔監視データベースに、監視しようとする少なくとも１つの目標人物の幾つかの顔画像と顔特徴のうちの少なくとも１つが記憶されてもよい。顔監視任務を作成した後、該顔監視任務に、該顔監視データベースを監視しようとする監視目標として追加してもよい。画像監視任務に対して、画像監視データベースを予め作成してもよい。該画像監視データベースに、監視しようとする少なくとも１つの目標画像と画像特徴のうちの少なくとも１つが記憶されてもよい。画像監視任務を作成した後、該画像監視任務に、該画像監視データベースを監視しようとする監視目標として追加してもよい。

【0054】

図５は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。図５を参照すると、監視任務を作成し、リアルタイムに受信された処理対象画像に対して特徴抽出を行った後、抽出された処理対象画像の画像特徴に対して、監視任務に対応する監視データベースにおいて暴力検索を行い、処理対象画像の画像特徴と監視データベースにおけるいずれか１つの目標数据の特徴との類似度が類似度閾値（類似度閾値は、監視任務作成時に設定されてもよい）よりも大きい場合、即ち、監視データベースからデータベースにおける人物をヒットした場合、監視結果として該処理対象画像が該監視任務に該当すると決定し、処理対象画像が監視任務に該当した後、該処理対象画像に基づいて、該監視任務に対する監視結果を生成することができる。

【0055】

図６は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。図６を参照すると、顔監視と画像監視などの監視プロセスにおいて、主に、監視データベースの管理、監視任務及び監視結果の統計という３つの方面に関わる。ここで、処理対象画像が監視任務に該当した後、該処理対象画像に基づいて、該監視任務に対する監視結果を生成し、監視任務の監視結果閲覧操作に応答して、監視任務の監視結果を閲覧することができる。条件に基づき、監視結果を選出してから、監視結果に対応する処理対象画像に基づいて、監視目標を更に確認することもできる。又は、監視結果のダウンロード操作に応答して、選択された監視結果を指定の位置にダウンロードすることができる。

【0056】

本願の実施例において、監視任務に該当する少なくとも１枚の処理対象画像に対してクラスタリング処理を行うことによって、監視結果を閲覧する時、クラスタリング結果に従って閲覧を行う。例えば、監視任務が顔監視任務であれば、クラスタリングを行った後、クラスタリング結果に基づいて、人物の分類に従って、監視結果を閲覧してもよい。又は、監視任務に該当する少なくとも１枚の処理対象画像に対して、処理対象画像のユーザ身分識別子（Ｉｄｅｎｔｉｔｙ ｄｏｃｕｍｅｎｔ：ＩＤ）、グループＩＤ、インターネットプロトコル（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ＩＰ）などの情報に従ってクラスタリングを行った後、ユーザＩＤ、グループＩＤ、ＩＰなどの情報クラスに基づいて、監視結果を閲覧してもよい。時点、ユーザＩＤ、グループＩＤ、ＩＰなどの情報に基づいて、監視結果を選出して閲覧してもよい。本願の実施例は、監視結果の閲覧方式を具体的に限定しない。

【0057】

いくつかの実施例において、監視データベース管理画面において、監視任務の名称などの情報を手動で入力又は選択することによって、操作しようとする目標監視任務を選択し、該目標監視任務の閲覧操作に応答して、該目標監視任務の詳細画面を表示してもよい。該詳細画面に、目標監視任務の詳細情報（目標監視任務の名称、記述情報などの情報を含んでもよい）及び目標監視任務に対応する監視結果が含まれてもよい。

【0058】

目標監視任務の詳細画面に、編集／修正コントロールが含まれてもよい。目標監視任務が変わった場合、該編集／修正コントロールへのトリガー操作に応答して、目標監視任務の作成画面に入り、該目標監視任務の作成画面において、該目標監視任務を修正してもよい。例えば、目標監視任務に対応する監視目標が変わった場合、目標監視任務に追加された監視データベースを修正してもよく、又は、監視任務名称、記述情報などの情報を修正してもよい。

【0059】

目標監視任務の詳細画面に、監視結果の表示方式オプション、例えば、クラスタリング結果に従って表示する方式、ユーザＩＤに従って表示する方式、グループＩＤに従って表示する方式、時点に従って表示する方式、カスタマイズされた表示方式などが含まれてもよい。ここで、カスタマイズされた表示方式において、ユーザは、表示しようとする監視結果の選出条件を設定し、該選出条件に従って監視結果の選出を行った後、選出結果を表示してもよい。例えば、ユーザは、カスタマイズされた表示方式において表示時点範囲を設定し、該時点範囲内にある新規追加された監視結果を表示してもよく、又はユーザは、カスタマイズされた表示方式において、クラスタリング結果における監視結果の数に従って表示することを設定してもよい。例えば、数が上位３位にランキングされたクラスタリング結果を表示する。

【0060】

本願の実施例において、前記方法は、
場面要素情報及び場面要素画像を取得することと、
予め設定された場面要素の作成操作に応答して、場面要素情報及び場面要素画像に基づいて、予め設定された場面管理データベースにおいて、予め設定された場面要素を作成することと、を更に含んでもよい。

【0061】

いくつかの実施例において、予め設定された場面要素は、予め設定された認識しようとする要素、例えば、血生臭いもの、パスポート、身分証明書、銀行カードなどの要素であってもよく、文字内容は、認識可能な文字、例えば、反動的な行動を扇動する文字、暴力やポルノなどに関わる文字などを含んでもよく、本願の実施例は、予め設定された場面要素及び文字内容を限定しない。

【0062】

図７は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。図７を参照すると、ユーザは、場面要素作成画面において、作成待ちの予め設定された場面要素の場面要素情報を作成し、そして、作成待ちの予め設定された場面要素の場面要素画像、例えば「要素ピクチャ」、「要素メインピクチャ」をアップロードしてもよい。ここで、場面要素情報は、場面要素の訓練タイプ、応用場面、要素名称、警報閾値、要素説明などの情報を含んでもよい。場面要素画像の数は、１つであってもよく、複数であってもよい。場面要素画像の数が複数である場合、該作成された予め設定された場面要素の認識の正確度を向上させることができる。本願の実施例は、場面要素画像の数を具体的に限定しない。

【0063】

いくつかの実施例において、予め設定された場面要素に対するユーザの作成操作（例えば、作成コントロールに対するトリガー操作などの操作）に応答して、予め設定された場面管理データベースにおいて、該予め設定された場面要素を作成してもよい。更に、ユーザが警報事件を作成する場合、該予め設定された場面要素を提供することによってユーザに選択させることができる。つまり、ユーザは、警報事件を作成するための予め設定された場面要素をカスタマイズしてもよい。ユーザのカスタマイズ需要を満たし、警報事件の作成の柔軟性を向上させることができる。

【0064】

いくつかの実施例において、予め設定された場面管理データベースにおける予め設定された場面要素に基づき、処理対象画像に対して、画像処理を行ってもよく、例えば、処理対象画像に含まれる、予め設定された場面要素を抽出する。つまり、予め設定された場面要素を作成した後、処理対象画像に対する画像処理において、該予め設定された場面要素に対する抽出プロセスを追加する。

【0065】

本願の実施例は更に、予め設定された場面管理データベースの予め設定された場面要素に対して削除、修正、クエリ、検索などの操作を行ってもよい。例えば、予め設定された場面要素に対するユーザの検索操作に応答して、予め設定された場面要素のいずれか１つの場面要素情報に基づいて、予め設定された場面要素を検索してもよい。例えば、予め設定された場面要素の応用場面又は予め設定された場面要素の要素名称などの情報に基づいて、検索を行い、検索結果表示画面に、検索して得られた、予め設定された場面要素を表示してもよい。また、選択された予め設定された場面要素に対する閲覧操作に応答して、ポップアップなどの方式で、予め設定された場面要素に対応する場面要素情報と場面要素画像を表示してもよい。図８は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。場面要素に対応する場面要素情報と場面要素画像の表示方式は、図８を参照してもよい。図面において、場面要素情報における訓練タイプは、訓練であり、応用場面は、場面５であり、要素名称は、要素５であり、警報閾値は、８０％であり、要素の表紙は、人物像である。

【0066】

本願の実施例の一実施形態において、検索結果表示画面に、選択された予め設定された場面要素を修正してもよい。これは、予め設定された場面要素の場面要素情報と場面要素画像に対する修正を含んでもよい。例えば、検索結果表示画面に、各予め設定された場面要素に対する編集／修正コントロールが含まれてもよい。予め設定された場面要素が変わった場合、該編集／修正コントロールに対するトリガー操作に応答して、予め設定された場面要素の作成画面に入り、該予め設定された場面要素の作成画面において、該予め設定された場面要素を修正してもよい。

【0067】

本願の実施例のまた１つの実施形態において、予め設定された場面要素に対して削除などの操作を行うことを更に含んでもよい。例示的に、本願の実施例において、予め設定された場面要素の削除操作を一括して実行してもよい。

【0068】

本願の実施例は、予め設定された場面要素の起動状態を更に設定してもよい。予め設定された場面要素が起動状態にある場合のみ、該予め設定された場面要素がユーザに提供し、警報事件の作成に利用することができる。そして、画像処理プロセスにおいて、処理対象画像に対して該予め設定された場面要素の抽出を行う。予め設定された場面要素が非起動状態にある場合、該予め設定された場面要素は、ユーザによる警報事件の作成に提供することができなく、しかも、画像処理プロセスにおいて、処理対象画像に対して該予め設定された場面要素の抽出を行わない。

【0069】

本願の実施例において、ユーザは、警報事件を作成するための予め設定された場面要素をカスタマイズしてもよい。これは、ユーザのカスタマイズ需要を満たし、警報事件の作成の柔軟性を向上させることができる。

【0070】

本願の実施例において、画像処理結果は、処理対象画像に含まれる、予め設定された場面要素と、処理対象画像に含まれる文字内容と、監視任務に対する処理対象画像の監視結果とのうちの少なくとも１つを含み、少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすかどうかを判定することは、
少なくとも１つの画像処理結果のうち、警報事件の判定条件に対応する警報要因と合致する目標画像処理結果が存在するかどうかを判定することと、
警報事件の判定条件に対応する警報要因と合致する目標画像処理結果が存在する場合、少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすと決定することと、を含んでもよい。

【0071】

いくつかの実施例において、処理対象画像に対して画像処理を行った後、処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得ることができる。例えば、処理対象画像に対応する予め設定された場面要素、文字内容及び該当する監視任務を得る。処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果のうち、いずれか１つの警報事件の判定条件に対応する警報要因と合致する目標画像処理結果が存在するかどうかを判定することができる。ここで、画像処理結果が警報要因と同じであるか、又は複数の画像処理結果が複数の警報要因に対応する論理式を満たす場合、画像処理結果が警報要因と合致する目標画像処理結果であると決定することができる。従って、少なくとも１つの該画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすと決定することができる。

【0072】

更に、該処理対象画像が警報画像であると決定し、該警報画像に基づいて、該警報事件に対する警報結果を生成することができ、警報結果に更に、警報画像が警報事件に該当する詳細状況（警報事件の判定条件及び目標画像処理結果などを含む）が含まれてもよい。

【0073】

本願の実施例において、警報事件を作成する時、選択された警報要因に対して重み値を設定することを更に含み、前記方法は、
該当する警報事件に対する警報画像の目標画像処理結果、及び各目標画像処理結果とマッチングする警報要因の、対応する警報事件における対応する重み値に基づいて、該当する警報事件に対する警報画像の第１総合重み値を決定することと、
各該当する警報事件に対する警報画像の第１総合重み値に基づいて、全ての警報事件に対する警報画像の第２総合重み値を決定することと、
第２総合重み値と、該当する警報事件の数量と、のうちの少なくとも１つに基づいて、警報画像に対応する警報レベルを決定することと、を更に含んでもよい。

【0074】

いくつかの実施例において、警報事件を作成する時、警報事件における各警報要因の重み値を更に設定してもよい。警報画像における、警報事件の判定条件に該当する目標画像処理結果、及び判定条件における、目標画像処理結果が該当する警報要因の重み値を更に決定してもよく、更に、該当する警報事件に対する警報画像の第１総合重み値を得る。例示的に、いずれか１つの警報事件において、処理対象画像が該警報事件における１つの警報要因に該当するたびに、該警報要因に対応する重み値を加算し、該警報事件に対する第１総合重み値を得る。

【0075】

警報画像が該当する各警報事件を決定し、各警報事件に対する該警報画像の第１総合重み値を加算することで、警報事件に対応する第２総合重み値を得ることができる。

【0076】

例えば、処理対象画像は、それぞれ、警報事件１と警報事件２に該当し、すなわち、処理対象画像は、それぞれ、警報事件１の警報画像及び警報事件２の警報画像とされる。警報事件１に対する警報画像の目標画像処理結果は、予め設定された場面要素１と監視任務１を含み、警報事件１における予め設定された場面要素１に対応する重み値が１であり、監視任務１に対応する重み値が２であれば、警報事件１に対する警報画像の第１総合重み値は、３である。警報事件２に対する警報画像の目標画像処理結果は、予め設定された場面要素１と監視任務２を含み、警報事件１における予め設定された場面要素１に対応する重み値が２であり、監視任務２に対応する重み値が２であれば、警報事件２に対する警報画像の第１総合重み値は、４である。更に、全ての警報事件に対する警報画像の第２総合重み値は、４である。

【0077】

いくつかの実施例において、第２総合重み値と、該当する警報事件の数量と、のうちの少なくとも１つに基づいて、警報画像に対応する警報レベルを決定してもよい。例えば、第２総合重み値が第１重み閾値より高い場合と、該当する警報事件の数量が第１数閾値よりも高い場合と、のうちの少なくとも１つの場合、警報画像が第１警報レベルに対応すると決定してもよく、又は、第２総合重み値が第２重み閾値よりも高いが第１重み閾値よりも小さい場合と、該当する警報事件の数量が第２数閾値よりも高いが第１数閾値よりも小さい場合と、のうちの少なくとも１つの場合、警報画像が第２警報レベルに対応すると決定してもよく、又は、第２総合重み値が第２重み閾値も低い場合と、該当する警報事件の数量が第２数閾値よりも低い場合と、のうちの少なくとも１つの場合、警報画像が第３警報レベルに対応すると決定してもよい。

【0078】

警報事件の警報レベルの上記の分け方は、本願の実施例の一例だけであり、警報事件の警報レベルの分割方式を限定するものと理解すべきではない。本願の実施例は、警報レベルの分け方を具体的に限定しない。

【0079】

本願の実施例において、前記方法は、
警報画像の閲覧操作に応答して、少なくとも１つの警報レベルを表示することと、
いずれか１つの警報レベルの閲覧操作に応答して、前記警報レベルでの各警報画像を表示することと、を更に含んでもよい。

【0080】

いくつかの実施例において、警報レベルに基づいて警報画像を閲覧してもよい。例示的に、警報画像の閲覧操作に応答して、警報画像閲覧画面に、警報レベルを表示してもよい。上記例を例として、第１警報レベル、第２警報レベル及び第３警報レベルを表示してもよい。更に、いずれか１つの警報レベルの閲覧操作に応答して、該警報レベルでの全ての警報画像を取得し、該警報レベルでの警報画像の第２総合重み値の大きさに従って順序付けて表示してもよい。

【0081】

いくつかの実施例において、いずれか１つの警報レベルでの警報画像に対して、該警報画像をトリガーすることで閲覧することができる該警報画像の詳細情報は、警報画像が該当する警報事件、警報画像が警報事件に該当する目標画像処理結果、警報画像のメダ情報などの情報を含む。

【0082】

本願の実施例において、前記方法は、
警報事件の閲覧操作に応答して、警報事件における各警報画像の第１総合重み値に基づいて、各警報画像を順に表示することを更に含んでもよい。

【0083】

いくつかの実施例において、いずれか１つの警報事件の閲覧操作に応答して、該警報事件における警報画像を取得し、各警報画像の第１重み値に基づいて順序付けを行った後、順に表示してもよい。これによって、重要な警報画像を最上部に表示することによってユーザが閲覧することができるように提供することができる。

【0084】

図９は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。図９を参照すると、本願の実施例において、警報事件の判定条件をカスタマイズして配置し、且つ判定条件における警報要因の重要度に応じて対応する重みを設定してもよい。例えば、警報事件の判定条件に対して、予め設定された場面要素１と予め設定された場面要素２とを含む予め設定された場面要素を配置し、２つの予め設定された場面要素のそれぞれに対応する重み値を設定してもよい。文字内容の配置プロセスと監視任務の配置プロセスは同様である。図１０は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。図１０を参照すると、警報事件の作成、警報事件の判定条件の配置を完了した後、具体的な画像処理方法の実行プロセスにおいて、警報事件の判定条件を満たす警報画像は、第１総合重み値の降順に従って順序付けられ、重要な警報画像の発見と警報を実現し、そして、優先度の降順に従って、警報画像に対して後続の処理を行い、例えば、警報画像に対して融合を行ってもよい。本願の実施例は、サービスの需要に応じて、警報事件の判定条件と重みを柔軟に配置することができ、サービス場面の迅速な変化に適応することを実現することができ、新規追加された需要に対して警報事件を迅速に作成することができ、複雑なインターネット環境への適応性及び柔軟性を向上させる。

【0085】

例示的に、図１１は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。図１１を参照すると、警報事件の作成は、予め設定された場面要素の配置、文字内容の配置及び監視任務の導入を含む。また、警報事件の作成後の管理及びユーザ権限の制限などを容易にするために、警報事件に対して場面分割を予め行ってもよく、即ち、警報事件場面を選択する。例示的に、警報事件を配置する時、警報事件のサービス場面を配置してもよい。例えば、予め設定された事件を世論事件、ポルノに関与する事件、暴力に関与する事件、重要な事件、一般的な事件等に分けられてもよく、本願の実施例は、サービス場面を具体的に限定しない。

【0086】

本願の実施例において、前記リアルタイム画像は、メダ情報を有し、前記方法は、
少なくとも１つの画像処理結果を有する処理対象画像に対して、前記処理対象画像のメダ情報に基づいて、クラスタリング操作を行い、少なくとも１つのクラスタリング結果を得ることであって、前記クラスタリング結果に、複数の処理対象画像と警報事件に対する前記処理対象画像の該当状況とが含まれ、前記クラスタリング結果における複数の処理対象画像の少なくとも１つのメダ情報が同じである、ことと、
前記少なくとも１つのクラスタリング結果に基づいて、画像分析を行い、少なくとも１つのユーザ画像特徴と、少なくとも１つのユーザグループ画像特徴と、のうちの少なくとも１つを得ることと、を更に含んでもよい。

【0087】

例えば、処理対象画像は、メダ情報を有し、メダ情報は、該処理対象画像を送信するユーザのアカウントＩＤ情報、グループＩＤ情報、ＩＰ情報などを含んでもよく、メダ情報は、アカウントＩＤ情報、グループＩＤ情報、ＩＰ情報などに基づいて関連付けられたユーザの他の身分情報、例えば、身分証明書番号、電話番号、パスポート番号、車検証番号、運転免許証番号、銀行カード番号、プレートナンバーなどの情報を更に含んでもよい。処理対象画像のメダ情報に基づいて、処理対象画像に対してクラスタリング操作を行うことによって、少なくとも１つの同じメダ情報を有す処理対象画像をクラスタリングし、少なくとも１つのクラスタリング結果を得ることができる。

【0088】

少なくとも１つのクラスタリング結果に対して画像分析を行い、少なくとも１つのユーザ特徴と、少なくとも１つのユーザグループ画像特徴と、のうちの少なくとも１つを得ることができる。一意的識別子を有する情報、例えば、アカウントＩＤ情報、身分証明書番号、電話番号などに基づいて、ユーザの多次元のユーザ画像特徴を構築するか又はユーザグループの多次元のユーザグループ画像特徴を構築し、画像特徴の次元は、データのソース、アルゴリズム機能及び関連する第三者情報の増加に伴い、継続的に拡充してもよい。

【0089】

例えば、図１２は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。図１２を参照すると、画像特徴は、処理対象画像のメダ情報、処理対象画像に関連付けられた警報事件情報及び処理対象画像の画像処理結果を含んでもよい。１つのクラスタリング結果における各処理対象画像に対して、該処理対象画像に関連付けられた警報事件情報及び処理対象画像の画像処理結果を取得してもよい。ここで、警報事件情報は、該当する警報事件の数量及び警報事件の属する場面、各種の場面に対する処理対象画像の事件関与指数などを含んでもよく、ここで、各種の場面に対する事件関与指数は、各種の場面に対する処理対象画像に含まれる画像処理結果の数量によって得られてもよい。例えば、予め設定された場面要素、文字内容、監視任務などの情報を対応する場面に分け、ポルノに関与する場面を例として、処理対象画像において、５つの画像処理結果が、ポルノに関与する場面に対応する場合、処理対象画像の、ポルノに関与する場面における事件関与指数（ポルノ関与指数と略称される）は、５と決定してもよい。

【0090】

更に、クラスタリング結果における全ての処理対象画像のメダ情報、該当する警報事件情報及び処理対象画像の関連情報を整合し、クラスタリング結果に対応するユーザ画像特徴とユーザグループ画像特徴とのうちの少なくとも１つを得ることができる。例えば、クラスタリング結果が、ユーザアカウントＩＤに基づいてクラスタリングを行うことで得られたものである場合、該ユーザアカウントＩＤに対応するユーザのユーザ画像特徴を得ることができる。クラスタリング結果が、グループＩＤに基づいてクラスタリングを行うことで得られたものである場合、該グループＩＤに対応するグループのユーザグループ画像特徴を得ることができる。クラスタリング結果が、ＩＰアドレスに基づいてクラスタリングを行うことで得られたものである場合、該ＩＰアドレスに対応するグループのユーザグループ画像特徴を得ることができる。

【0091】

ここで、ユーザ画像特徴／ユーザグループ画像特徴の次元は、具体的な応用場面に従って追加・削除されてもよい。ユーザ画像特徴／ユーザグループ画像特徴は、該ユーザ／ユーザグループの関連情報及び特徴を比較的全面的に記述することができ、後続の警報分析及び検討判定のための重要な指標及び根拠を提供する。

【0092】

本願の実施例において、前記方法は、
警報情報と、少なくとも１つのユーザ画像特徴と、少なくとも１つのユーザグループ画像特徴と、のうちの少なくとも１つに基づいて、重点監視人物と、重点監視グループとのうちの少なくとも１つを決定することであって、前記警報情報は、各警報画像のメダ情報及び前記警報画像が該当する警報事件の数量を含む、ことを更に含んでもよい。

【0093】

例えば、少なくとも１つのユーザ画像特徴に基づいて、重点監視人物を決定してもよい。例示的に、ユーザ画像特徴において、該ユーザ／ユーザグループが関わる事件の数が大きいこと、又は、各種の場面に対するユーザの事件関与指数が閾値を超えることなどが表示されていると、該ユーザが重点監視人物であると決定することができる。少なくとも１つのユーザグループ画像特徴に基づいて、重点監視グループを決定してもよい。例示的に、ユーザグループ画像特徴において、該ユーザグループが関わる事件の数が大きいこと、又は、各種の場面に対するユーザグループの事件関与指数が閾値を超えることなどが表示されていると、該ユーザグループが重点監視グループであると決定することができる。又は、各警報画像のメダ情報及び前記警報画像が該当する警報事件の数量に基づいて、重点監視人物を決定してもよい。例示的に、警報画像が該当する警報事件の累計数が閾値を超える時、警報画像のメダ情報に基づいて、該警報画像を伝播するユーザのユーザ情報を得て、該ユーザを重点監視人物として決定することができる。

【0094】

重点監視人物と重点監視グループとのうちの少なくとも１つを決定した後、重点監視人物と重点監視グループとのうちの少なくとも１つによって送信された画像データに対して重点的に優先して監視と統計を行ってもよく、又は、重点監視人物と重点監視グループとのうちの少なくとも１つに対応する警報情報に対して対応する表示を優先して行ってもよい。

【0095】

図１３は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。図１３を参照すると、重点監視人物と重点監視グループとのうちの少なくとも１つに対する閲覧操作に応答して、重点監視人物と重点監視グループとのうちの少なくとも１つの、事件関与状況を閲覧し、重点監視人物と重点監視グループの身分情報のうちの少なくとも１つなどを閲覧してもよい。

【0096】

本願の実施例において、前記方法は、
検索対象画像の検索操作に応答して、第１データベースにおいて検索を行い、前記検索対象画像の検索結果を得ることであって、前記検索対象画像の検索結果に、前記検索対象画像とマッチングする第１画像が含まれ、前記第１データベースに、前記処理対象画像及び前記処理対象画像の画像特徴が含まれる、ことと、
前記第１画像の送信時間に基づいて、遡源分析を行い、前記検索対象画像の伝播情報を得ることであって、前記伝播情報は、前記検索対象画像を送信する最初のユーザのユーザ情報と、前記検索対象画像の伝播軌跡情報と、前記処理対象画像の取得ユーザ情報と、のうちの少なくとも１つを含む、ことと、を更に含んでもよい。

【0097】

例えば、図１４は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。図１４を参照すると、受信された処理対象画像に対して画像抽出を行った後、リアルタイムに処理対象画像及び処理対象画像の画像特徴を第１データベースに記憶し、処理対象画像のメダ情報をソースデータベースに記憶してもよい。本願の実施例において、第１データベースに対する閲覧、新規作成、編集、削除機能をサポートする。

【0098】

検索を必要である場合、第１データベースにおいて、需要に合致する第１画像を検索してもよい。例示的に、図１５は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。図１５を参照すると、処理対象画像の検索操作に応答して、処理対象画像の画像特徴を抽出し、処理対象画像の画像特徴に基づいて、検索アルゴリズムを呼び出し、第１データベースにおいて検索を行い、画像特徴が処理対象画像の画像特徴とマッチングした第１画像を得ることができ、ここで、検索は、分散式の検索を用いてもよく、本願の実施例は、ここで説明を省略する。

【0099】

本願の実施例において、画像深度特徴抽出アルゴリズムによって、強い表現能力を有する画像特徴を抽出し、処理対象画像及び処理対象画像の画像特徴を画像データベースに記憶することができる。アプリケーションプログラムインタフェース（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ＡＰＩ）を呼び出すことによって、検索対象画像を入力し、検索対象画像の画像特徴を抽出し、画像データベースにおける処理対象画像の画像特徴と類似度の比較を行い、類似度が類似度閾値を満たす処理対象画像を検索対象画像とマッチングする第１画像として決定する。

【0100】

ここで、検索対象画像の検索は、原画像による検索と近似検索に分けられてもよい。ここで、原画像による検索における類似度閾値は、近似検索における類似度閾値よりも高い。原画像による検索によって、検索対象画像の相同的画像を見つけることができる。近似検索によって、検索対象画像の類似画像を見つけることができる。それによって大規模な画像データを記憶した第１データベースにおいて、圧縮、編集、改ざん画像の正確なマッチングを実現し、マッチングした画像及びその関連情報を返信することができる。

【0101】

例示的に、第１データベースは、顔データベースと画像データベースに分けられてもよい。ここで、画像データベースに記憶されている処理対象画像は、非顔画像であり、顔データベースに記憶されている処理対象画像は、顔画像である。検索対象画像が非顔画像である時、画像データベースにおいて画像によって画像を検索し、検索対象画像が顔画像である時、画像データベースにおいて顔によって画像を検索することができる。

【0102】

ここで、画像によって画像を検索することは、画像データベースにおける過去ピクチャデータから、指定目標が存在するかどうかを検索することであり、顔によって画像を検索することは、顔データベースにおいて、指定顔が存在するかどうかを検索することである。検索が完了した後、サービス需要に応じて、ＩＤ、グループ、ＩＰなどの次元でクラスタリングを行い、検索対象画像の送信軌跡の分析を実現し、対応する伝播情報を得ることができる。

【0103】

例えば、第１画像の送信時間に基づいて、第１画像を順序付け、送信時間が最も古い第１画像を決定し、該送信時間が最も古い第１画像に基づいて、検索対象画像を送信する最初のユーザのユーザ情報を得ることができる。例えば、送信時間が最も古い第１画像が画像１であり、画像１を送信するユーザが最初のユーザであると決定し、該画像１のアカウントＩＤ、グループＩＤ、ＩＰアドレスなどの情報を取得し、アカウントＩＤ、グループＩＤ、ＩＰアドレスなどの情報に基づいて、ユーザ画像特徴及びユーザグループ画像特徴とのうちの少なくとも１つから、該最初のユーザの情報を検索して最初のユーザのユーザ情報とすることができる。

【0104】

各第１画像の画像情報（第１画像を送信するユーザ情報を含む）を取得し、順番に従って、各第１画像の画像情報を表示し、更に、検索対象画像の伝播軌跡情報を得ることができる。又は、検索対象画像の伝播軌跡情報に基づいて、検索対象画像の取得ユーザ情報などを分析することもできる。

【0105】

本願の実施例において、前記方法は、
キーワードに基づいて、第２データベースにおいて検索を行い、前記キーワードの検索結果を得ることであって、前記キーワードの検索結果に、少なくとも１つの第２画像が含まれ、前記第２画像のメダ情報又は画像処理結果は、前記キーワードとマッチングする、ことを更に含んでもよく、
前記第２データベースに、前記処理対象画像及び前記処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果が含まれる。

【0106】

例えば、図１６は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。図１６を参照すると、受信された処理対象画像に対して画像処理を行った後、リアルタイムに、処理対象画像、処理対象画像の画像処理結果及び処理対象画像のソースデータなどの情報を第２データベースに記憶し、メダ情報をメダデータベースに記憶することができる。具体的には、画像文字認識アルゴリズムによって、処理対象画像における中国語の繁体字と簡体字の文字、英文字を認識し、認識された文字情報を画像認識結果として第２データベースに記憶することを含んでもよい。本願の実施例において、第２データベースに対する閲覧、新規作成、編集、削除機能をサポートする。

【0107】

図１７は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。図１７を参照すると、処理対象画像に対して、予め設定された文字内容の解析を行った後、得られたキーワード又はキーワードで構成される論理積、論理和、否定などの論理式の形式で、第２データベースにおいて、対応する検索を行い、キーワードとの論理積、又は論理和の論理式、又はキーワードの否定論理式とマッチングした第２画像を検索し、テキスト形式の手がかりから画像形式の手がかりへの変換を実現し、手がかりを立体的にして豊かにすることを実現し、手がかりの拡張と直列連結などの検討判定作業に対して重要な意義を有する。

【0108】

ここで、文字によって画像を検索することは、過去ピクチャデータにおいて、関連する文字が存在するかどうかを検索し、サービス需要に応じて、ＩＤ、グループ、ＩＰなどの次元で、検索された第２画像に対してクラスタリングを行い、ピクチャの伝送軌跡の分析を実現することができる。

【0109】

本願の実施例は、更に、処理対象画像に対してオフラインデータ解析処理を行い、処理対象画像を一括してアップロードした後、処理対象画像に対する画像処理配置画面において、解析ルールを配置し、解析ルールに基づいて、処理対象画像に対して解析を行い、対応する解析結果を生成することによって、意図的なデータ審査及び手がかりの発見を実現することができ、解析結果に対する表示操作に応答して、解析結果を表示することができ、図１８と図１９に示すように、図１８は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示し、図１９は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【0110】

いくつかの実施例において、ユーザは、オフライン解析任務を作成してもよい。これは、オフライン解析任務の任務名称などの作成を含む。オフライン解析任務を作成した後、オフライン解析任務に解析しようとするデータをアップロードしてもよい。ここで、解析しようとするデータは、複数の処理対象画像の圧縮パケット又は単一のビデオファイルであってもよい。画像処理配置画面において、オフライン解析任務の解析ルールを配置してもよく、認識しようとする、予め設定された場面要素、認識しようとする文字内容、追跡しようとする目標対象（目標人物の顔画像又は目標画像）及び対応する監視任務のうちの少なくとも１つを配置することを含んでもよい。解析操作に対するトリガー操作に応答して、前記解析ルールに基づいて、解析しようとするデータに対して解析処理を行い、解析結果を得る。全ての解析結果を表示してもよく、又は、ユーザによって配置された表示条件に基づいて、解析結果をフィルタリングした後、フィルタリングによって得られた解析結果を表示してもよい。

【0111】

本願の実施例は、大量の画像データ及び構造化警報データ（警報事件及び警報事件に対応する警報結果、監視任務及び監視任務に対応する監視結果を含む）に基づいて、統計分析を行い、更に、マクロ的なデータの全体的態勢を表示してもよい。ここで、マクロ的なデータの全体的態勢は、基本ビデオピクチャ処理データ量の表示、警報トレンドの分析、警報の比重、警報の分類、警報の数などをカバーする。マクロ的なデータの全体的態勢の表示画面は、図２０を参照してもよい。図２０は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。

【0112】

当業者に本願の実施例をより良く理解させるために、以下、具体的な例を参照しながら、本願の実施例を説明する。

【0113】

図２１は、本願の実施例による画像処理方法の概略図を示す。図２１を参照すると、ユーザ画面（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，ＵＩ）におけるユーザの配置操作に応答して、警報事件、顔監視任務及び画像監視任務を配置してもよい。

【0114】

アクセスしたデータソース、即ち解析しようとするデータに対して、データ前処理（例えば、データ重複排除、フォーマット変換、フレーム抽出、復号などの操作）を行った後、処理対象画像を得る。処理対象画像に対して画像処理を行い、処理対象画像の画像処理結果を得ることができる。具体的には、処理対象画像に対して予め設定された場面要素の解析を行い、処理対象画像の予め設定された場面要素タグを得ることと、処理対象画像に対して文字内容の解析を行い、処理対象画像の文字内容タグを得ることと、顔特徴を抽出した後、顔監視任務の比較を行い、処理対象画像が該当する顔監視任務を得ることと、画像特徴を抽出した後、画像監視任務の比較を行い、処理対象画像が該当する画像監視任務を得ることと、を含んでもよい。処理対象画像の各画像処理結果を融合処理した後、処理対象画像及び処理対象画像の画像処理結果に対して構造化データ記憶を行い、構造データベースに記憶する。

【0115】

構造データベースに記憶された処理対象画像及び処理対象画像の画像処理結果に対して警報分析を行い、処理対象画像が該当する警報事件を決定し、警報事件に対する警報結果を生成し、前記警報結果を構造データベースに記憶し、警報結果をＵＩにプッシュして表示することができる。警報結果に対する閲覧操作に応答して、構造データベースから、警報結果の詳細内容を読み取って表示することができる。警報結果又は処理対象画像に対してクラスタリング処理を行い、クラスタリング結果を構造データベースに記憶することもできる。

【0116】

画像処理結果、警報結果、監視結果などに基づいて、動的画像処理を行い、ユーザ画像特徴とユーザグループ画像特徴とのうちの少なくとも１つを得て、重要なユーザと重要なユーザグループとのうちの少なくとも１つの決定と監視管理に用いることができる。

【0117】

処理対象画像に対して顔特徴抽出を行った後、処理対象画像及び処理対象画像の顔画像特徴をリアルタイムにデータベースに入力し、データベースに入力された顔画像に対して顔のクラスタリング操作を行うことができる。顔によって画像を検索するという需要が存在する場合、検索対象画像の顔画像特徴に基づいて、顔データベースにおいて検索を行い、検索対象画像の同じ画像又は類似した画像を得ることができる。同様に、処理対象画像に対して画像特徴抽出を行った後、処理対象画像及び処理対象画像の画像特徴をリアルタイムにデータベースに入力し、データベースに入力された画像に対して画像クラスタリング操作を行うことができる。画像によって画像を検索するという需要が存在する時、検索対象画像の画像特徴に基づいて、画像データベースにおいて検索を行い、検索対象画像の同じ画像又は類似した画像を得ることができる。

【0118】

文字によって画像を検索するという需要が存在する時、キーワードに基づいて、構造データベースにおいて検索を行い、キーワードとマッチングした画像を得ることができ、キーワードとマッチングした該画像の画像処理結果に該キーワードが含まれる。

【0119】

本願の実施例は、インターネット場面において伝播される大量のビデオ画像データに対して、完全なビデオ画像解析方案を提供する。ビデオ画像データに対して対応する解析を行うために、提供される主な解析アルゴリズムは、ロゴ（ｌｏｇｏｔｙｐｅ：ＬＯＧＯ）、旗幟、特定の物体、特定の行為、顔、光学文字認識（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ：ＯＣＲ）、テキストセマンティック認識などのアルゴリズムを含む。警報事件を配置し、顔監視任務及び画像監視任務を配置し、文字によって画像を検索し、画像によって画像を検索し、顔によって画像を検索し、動的画像及びオフラインデータを解析することによって、正確で広く情報選出を実現し、強いビデオ画像構造化解析能力エンジンを形成し、更に、完備な事前事後警報の検討判定を実現することができ、インターネット空間管理を支援し、インターネット警察業務に対して強い技術的サポートを提供し、ネットワーク空間の共同構築、共同管理及び共有を進めることができる。

【0120】

本願の実施例は、現在のソーシャル、ショートビデオ、生放送などの場面における不良な内容及び有害な情報に対して、認識、警報及び監視を行うことを実現することができる。

【0121】

本願の実施例で言及した上記各方法の実施例は、原理や論理から逸脱しない限り、互いに組み合わせることで組み合わせた実施例を構成することができ、紙数に限りがあるため、本願の実施例において一つずつ説明しないことが理解されるべきである。具体的な実施形態の上記方法において、各ステップの実行順番はその機能及び可能な内在的論理により決まることは、当業者であれば理解すべきである。

【0122】

なお、本願の実施例は、画像処理装置、電子機器、コンピュータ可読記憶媒体、プログラムを更に提供する。上記はいずれも、本願の実施例で提供されるいずれか１つの画像処理方法を実現するためのものである。対応する技術的解決手段及び説明は、方法に関連する記述を参照されたい。ここで説明を省略する。

【0123】

図２２は、本願の実施例による画像処理装置のブロック図を示す。図２２に示すように、前記装置は、
処理対象画像に対して画像処理を行い、前記処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得るように構成されてもよい第１処理部２２１と、
前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすかどうかを判定するように構成されてもよい第１決定部２２２と、
前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たす場合、前記処理対象画像が警報画像であると決定するように構成されてもよい第２決定部２２３と、
前記警報画像に基づいて、前記警報事件に対する警報結果を生成するように構成されてもよい第２処理部２２４と、を含む。

【0124】

このように、本願の実施例は、処理対象画像に対して画像処理を行い、前記処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得て、前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすかどうかを判定し、前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たす場合、前記処理対象画像が警報画像であると決定し、前記警報画像に基づいて、前記警報事件に対する警報結果を生成することができる。本願の実施例による画像処理装置は、大量の画像データに対する監視管理を実現することができ、人件費を効果的に低減させ、警報の精度と効率を向上させる。

【0125】

いくつかの実施例において、前記装置は、
警報事件の作成操作に応答して、選択された警報要因に基づいて、前記警報事件の判定条件を得るように構成されてもよい第３処理部と、
前記警報事件の判定条件に基づいて、前記警報事件を作成するように構成されてもよい第１作成部と、を更に備えてもよい。

【0126】

いくつかの実施例において、前記警報要因は、予め設定された場面要素と、文字内容と、監視任務とのうちの少なくとも１つを含んでもよく、前記装置は、
少なくとも１つの監視データベースを作成するように構成されてもよい第２作成部であって、前記監視データベースに監視しようとする目標データが記憶されている、第２作成部と、
前記少なくとも１つの監視データベースに基づいて、少なくとも１つの監視任務を作成するように構成されてもよい第３作成部と、を更に備えてもよく、
ここで、前記監視データベースは、人物監視データベースと、画像監視データベースとのうちの少なくとも１つを含み、前記人物監視データベースに記憶されている目標データは、目標人物の顔画像を含んでもよく、前記画像監視データベースに記憶されている目標データは、目標画像を含んでもよく、前記監視任務は、顔監視任務と、画像監視任務とのうちの少なくとも１つを含む。

【0127】

いくつかの実施例において、前記装置は、
場面要素情報及び場面要素画像を取得するように構成されてもよい取得部と、
予め設定された場面要素の作成操作に応答して、前記場面要素情報及び前記場面要素画像に基づいて、予め設定された場面管理データベースにおいて、前記予め設定された場面要素を作成するように構成されてもよい第４作成部と、を更に備えてもよい。

【0128】

いくつかの実施例において、前記画像処理結果は、前記処理対象画像に含まれる、予め設定された場面要素と、前記処理対象画像に含まれる文字内容と、前記監視任務に対する前記処理対象画像の監視結果とのうちの少なくとも１つを含んでもよく、前記第１決定部２２２は更に、前記少なくとも１つの画像処理結果のうち、前記警報事件の判定条件に対応する警報要因と合致する目標画像処理結果が存在するかどうかを判定し、前記警報事件の判定条件に対応する警報要因と合致する目標画像処理結果が存在する場合、前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすと決定するように構成されてもよい。

【0129】

いくつかの実施例において、前記警報事件を作成する時、前記選択された警報要因に対して重み値を設定することを更に含んでもよく、前記装置は、
該当する警報事件に対する前記警報画像の目標画像処理結果、及び各目標画像処理結果とマッチングする警報要因の、対応する警報事件における対応する重み値に基づいて、前記該当する警報事件に対する前記警報画像の第１総合重み値を決定するように構成されてもよい第３決定部と、
各該当する警報事件に対する前記警報画像の第１総合重み値に基づいて、全ての警報事件に対する前記警報画像の第２総合重み値を決定するように構成されてもよい第４決定部と、
前記第２総合重み値と、該当する警報事件の数量と、のうちの少なくとも１つに基づいて、前記警報画像に対応する警報レベルを決定するように構成されてもよい第５決定部と、を更に備えてもよい。

【0130】

いくつかの実施例において、前記装置は、
前記警報事件の閲覧操作に応答して、前記警報事件における各警報画像の第１総合重み値に基づいて、各警報画像を順に表示するように構成されてもよい第１表示部を更に備えてもよい。

【0131】

いくつかの実施例において、前記装置は、
警報画像の閲覧操作に応答して、少なくとも１つの警報レベルを表示するように構成されてもよい第２表示部と、
いずれか１つの警報レベルの閲覧操作に応答して、前記警報レベルでの各警報画像を表示するように構成されてもよい第３表示部と、を更に備えてもよい。

【0132】

いくつの実施例において、前記処理対象画像は、メダ情報を有し、前記装置は、
少なくとも１つの画像処理結果を有する処理対象画像に対して、前記処理対象画像のメダ情報に基づいて、クラスタリング操作を行い、少なくとも１つのクラスタリング結果を得るように構成されてもよいクラスタリング部であって、前記クラスタリング結果に、複数の処理対象画像と警報事件に対する前記処理対象画像の該当状況とが含まれてもよく、前記クラスタリング結果における複数の処理対象画像の少なくとも１つのメダ情報が同じである、クラスタリング部と、
前記少なくとも１つのクラスタリング結果に基づいて、画像分析を行い、少なくとも１つのユーザ画像特徴と、少なくとも１つのユーザグループ画像特徴と、のうちの少なくとも１つを得るように構成されてもよい画像部と、を更に備えてもよい。

【0133】

いくつの実施例において、前記装置は、
警報情報と、少なくとも１つのユーザ画像特徴と、少なくとも１つのユーザグループ画像特徴と、のうちの少なくとも１つに基づいて、重点監視人物と、重点監視グループとのうちの少なくとも１つを決定するように構成されてもよい第６決定部であって、前記警報情報は、各警報画像のメダ情報及び前記警報画像が該当する警報事件の数量を含んでもよい、第６決定部を更に備えてもよい。

【0134】

いくつかの実施例において、前記装置は、
検索対象画像の検索操作に応答して、第１データベースにおいて検索を行い、前記検索対象画像の検索結果を得るように構成されてもよい第１検索部であって、前記検索対象画像の検索結果に、前記検索対象画像とマッチングする第１画像が含まれ、前記第１データベースに、前記処理対象画像及び前記処理対象画像の画像特徴が含まれる、第１検索部と、
前記第１画像の送信時間に基づいて、遡源分析を行い、前記検索対象画像の伝播情報を得るように構成される分析部であって、前記伝播情報は、前記検索対象画像を送信する最初のユーザのユーザ情報と、前記検索対象画像の伝播軌跡情報と、前記検索対象画像の取得ユーザ情報と、のうちの少なくとも１つを含む、分析部と、を更に備えてもよい。

【0135】

いくつかの実施例において、前記装置は、
キーワードに基づいて、第２データベースにおいて検索を行い、前記キーワードの検索結果を得るように構成される第２検索部であって、前記キーワードの検索結果に、少なくとも１つの第２画像が含まれ、前記第２画像のメダ情報又は画像処理結果は、前記キーワードとマッチングする、第２検索部を更に備えてもよく、前記第２データベースに、前記処理対象画像及び前記処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果が含まれてもよい。

【0136】

いくつかの実施例において、本願の実施例で提供される装置が持つ機能又は備えるモジュールは、上記方法の実施例に記載の方法を実行するように構成されてもよく、その具体的な実現は、上記方法の実施例の記述を参照することができ、簡潔化を図るために、ここで説明を省略する。

【0137】

本願の実施例は、コンピュータ可読記憶媒体を更に提供する。該コンピュータ可読記憶媒体にはコンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行される時、上記方法を実現する。コンピュータ可読記憶媒体は不揮発性コンピュータ可読記憶媒体であってもよい。

【0138】

本願の実施例は電子機器を更に提供する。該電子機器は、プロセッサと、プロセッサによる実行可能な命令を記憶するように構成されるメモリと、を備え、前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている命令を呼び出し、上記方法を実行するように構成される。

【0139】

本願の実施例は、コンピュータプログラム製品を更に提供する。前記コンピュータプログラム製品は、コンピュータ可読コードを含み、コンピュータ可読コードが機器において実行される時、機器におけるプロセッサは、上記いずれか１つの実施例による画像処理方法を実現するための命令を実行する。

【0140】

本願の実施例は、別のコンピュータプログラム製品を更に提供する。前記コンピュータプログラム製品は、コンピュータ可読命令を記憶するためのものであり、命令が実行される時、コンピュータに上記いずれか１つの実施例による画像処理方法の操作を実行させる。

【0141】

本願の実施例は、コンピュータプログラムを提供する。前記コンピュータプログラムは、コンピュータ可読コードを含み、前記コンピュータ可読コードが電子機器において実行され、前記電子機器におけるプロセッサによって実行される場合、上記画像処理方法を実現する。

【0142】

電子機器は、端末、サーバ又は他の形態の機器として提供されてもよい。

【0143】

図２３は、本願の実施例による電子機器８００のブロック図を示す。例えば、電子機器８００は、携帯電話、コンピュータ、デジタル放送端末、メッセージング装置、ゲームコンソール、タブレットデバイス、医療機器、フィットネス機器、パーソナルデジタルアシスタントなどの端末であってもよい。

【0144】

図２３を参照すると、電子機器８００は、処理ユニット８０２、メモリ８０４、電源ユニット８０６、マルチメディアユニット８０８、オーディオユニット８１０、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース８１２、センサユニット８１４及び通信ユニット８１６のうちの１つ又は複数を備えてもよい。

【0145】

処理ユニット８０２は一般的には、電子機器８００の全体操作を制御する。例えば、表示、通話呼、データ通信、カメラ操作及び記録操作に関連する操作を制御する。処理ユニット８０２は、指令を実行するための１つ又は複数のプロセッサ８２０を備えてもよい。それにより上記方法の全て又は一部のステップを実行する。なお、処理ユニット８０２は、他のユニットとのインタラクションのために、１つ又は複数のモジュールを備えてもよい。例えば、処理ユニット８０２はマルチメディアモジュールを備えることで、マルチメディアユニット８０８と処理ユニット８０２とのインタラクションに寄与する。

【0146】

メモリ８０４は、各種のデータを記憶することで電子機器８００における操作をサポートするように構成される。これらのデータの例として、電子機器８００上で操作れる如何なるアプリケーションプログラム又は方法の命令、連絡先データ、電話帳データ、メッセージ、イメージ、ビデオ等を含む。メモリ８０４は任意のタイプの揮発性または不揮発性記憶装置、あるいはこれらの組み合わせにより実現される。例えば、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、電気的消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、プログラマブル読出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気メモリ、フラッシュメモリ、磁気もしくは光ディスクを含む。

【0147】

電源ユニット８０６は電子機器８００の様々なユニットに電力を提供する。電源ユニット８０６は、電源管理システム、１つ又は複数の電源、及び電子機器８００のための電力生成、管理、分配に関連する他のユニットを備えてもよい。

【0148】

マルチメディアユニット８０８は、上記電子機器８００とユーザとの間に出力インタフェースを提供するためのスクリーンを備える。幾つかの実施例において、スクリーンは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）及びタッチパネル（ＴＰ）を含む。スクリーンは、タッチパネルを含むと、タッチパネルとして実現され、ユーザからの入力信号を受信する。タッチパネルは、タッチ、スライド及びパネル上のジェスチャを感知する１つ又は複数のタッチセンサを備える。上記タッチセンサは、タッチ又はスライド動作の境界を感知するだけでなく、上記タッチ又はスライド操作に関連する持続時間及び圧力を検出することもできる。幾つかの実施例において、マルチメディアユニット８０８は、フロントカメラ及び／又はリアカメラを備える。電子機器８００が、撮影モード又はビデオモードのような操作モードであれば、フロントカメラ及び／又はリアカメラは外部からのマルチメディアデータを受信することができる。各フロントカメラ及びリアカメラは固定した光学レンズシステム又は焦点及び光学ズーム能力を持つものであってもよい。

【0149】

オーディオユニット８１０は、オーディオ信号を出力及び／又は入力するように構成される。例えば、オーディオユニット８１０は、マイクロホン（ＭＩＣ）を備える。電子機器８００が、通話モード、記録モード及び音声識別モードのような操作モードであれば、マイクロホンは、外部からのオーディオ信号を受信するように構成される。受信したオーディオ信号を更にメモリ８０４に記憶するか、又は通信ユニット８１６を経由して送信することができる。幾つかの実施例において、オーディオユニット８１０は、オーディオ信号を出力するように構成されるスピーカーを更に備える。

【0150】

Ｉ／Ｏインタフェース８１２は、処理ユニット８０２と周辺インタフェースモジュールとの間のインタフェースを提供する。上記周辺インタフェースモジュールは、キーボード、クリックホイール、ボタン等であってもよい。これらのボタンは、ホームボダン、ボリュームボタン、スタートボタン及びロックボタンを含むが、これらに限定されない。

【0151】

センサユニット８１４は、１つ又は複数のセンサを備え、電子機器８００のために様々な状態の評価を行うように構成される。例えば、センサユニット８１４は、電子機器８００のオン／オフ状態、ユニットの相対的な位置決めを検出することができる。例えば、上記ユニットが電子機器８００のディスプレイ及びキーパッドである。センサユニット８１４は電子機器８００又は電子機器８００における１つのユニットの位置の変化、ユーザと電子機器８００との接触の有無、電子機器８００の方位又は加速／減速及び電子機器８００の温度の変動を検出することもできる。センサユニット８１４は近接センサを備えてもよく、いかなる物理的接触もない場合に周囲の物体の存在を検出するように構成される。センサユニット８１４は、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）又は電荷結合素子（ＣＣＤ）画像センサのような光センサを備えてもよく、結像アプリケーションに適用されるように構成される。幾つかの実施例において、該センサユニット８１４は、加速度センサ、ジャイロセンサ、磁気センサ、圧力センサ又は温度センサを備えてもよい。

【0152】

通信ユニット８１６は、電子機器８００と他の機器との有線又は無線方式の通信に寄与するように構成される。電子機器８００は、無線ネットワーク（ＷｉＦｉ）、第２世代移動通信技術（２Ｇ）、第３世代移動通信技術（３Ｇ）、又はそれらの組み合わせのような通信規格に基づいた無線ネットワークにアクセスできる。一例示的な実施例において、通信ユニット８１６は放送チャネルを経由して外部放送チャネル管理システムからの放送信号又は放送関連する情報を受信する。一例示的な実施例において、上記通信ユニット８１６は、近接場通信（ＮＦＣ）モジュールを更に備えることで近距離通信を促進する。例えば、ＮＦＣモジュールは、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）技術、赤外線データ協会（ＩｒＤＡ）技術、超広帯域（ＵＷＢ）技術、ブルートゥース（ＢＴ）技術及び他の技術に基づいて実現される。

【0153】

例示的な実施例において、電子機器８００は、１つ又は複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理機器（ＤＳＰＤ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ又は他の電子素子により実現され、上記方法を実行するように構成されてもよい。

【0154】

例示的な実施例において、コンピュータプログラムを含むメモリ８０４のような不揮発性コンピュータ可読記憶媒体を更に提供する。上記コンピュータプログラムは、電子機器８００のプロセッサ８２０により実行され、上記方法を完了する。

【0155】

図２４は、本願の実施例による電子機器１９００のブロック図を示す。図２４に示すように、電子機器１９００は、サーバとして提供されてもよい。図２４を参照すると、電子機器１９００は、処理ユニット１９２２を備える。それは、１つ又は複数のプロセッサ、及びメモリ１９３２で表されるメモリリソースを更に備える。該メモリリースは、アプリケーションプログラムのような、処理ユニット１９２２により実行される命令を記憶するためのものである。メモリ１９３２に記憶されているアプリケーションプログラムは、それぞれ一組の命令に対応する１つ又は１つ以上のモジュールを含んでもよい。なお、処理ユニット１９２２は、命令を実行して、上記方法を実行するように構成される。

【0156】

電子機器１９００は、電子機器１９００の電源管理を実行するように構成される電源ユニット１９２６と、電子機器１９００をネットワークに接続するように構成される有線又は無線ネットワークインタフェース１９５０と、入力出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１９５８と、を更に備えてもよい。電子機器１９００は、マイクロソフトサーバオペレーティングシステム（Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｓｅｒｖｅｒ^ＴＭ）、アップル社のグラフィックユーザインターフェイスベースオペレーティングシステム（Ｍａｃ ＯＳ Ｘ^ＴＭ）、マルチユーザマルチプロセス型コンピュータオペレーティングシステム（Ｕｎｉｘ^ＴＭ）、フリー・オープンソースコード型Ｕｎｉｘ系オペレーティングシステム（Ｌｉｎｕｘ^ＴＭ）、オープンソースコード型Ｕｎｉｘ系オペレーティングシステム（ＦｒｅｅＢＳＤ^ＴＭ）又は類似したもののような、メモリ１９３２に記憶されているオペレーティングシステムを実行することができる。

【0157】

例示的な実施例において、コンピュータ可読記憶媒体を更に提供する、これは、揮発性記憶媒体又は不揮発性記憶媒体であってもよい。例えば、コンピュータプログラムを含むメモリ１９３２である。上記コンピュータプログラムは、電子機器１９００の処理ユニット１９２２により実行されて上記画像処理方法を完了する。

【0158】

本願の実施例は、システム、方法及びコンピュータプログラム製品であってもよい。コンピュータプログラム製品は、コンピュータ可読記憶媒体を備えてもよく、プロセッサに本願の各態様を実現するためのコンピュータ可読プログラム命令がそれに記憶されている。

【0159】

コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行装置に用いられる命令を保持又は記憶することができる有形装置であってもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電気記憶装置、磁気記憶装置、光記憶装置、電磁記憶装置、半導体記憶装置又は上記の任意の組み合わせであってもよいが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例（非網羅的なリスト）は、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブルコンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）、メモリスティック、フレキシブルディスク、命令が記憶されているパンチカード又は凹溝内における突起構造のような機械的符号化装置、及び上記任意の適切な組み合わせを含む。ここで用いられるコンピュータ可読記憶媒体は、電波もしくは他の自由に伝搬する電磁波、導波路もしくは他の伝送媒体を通って伝搬する電磁波（例えば、光ファイバケーブルを通過する光パルス）、または、電線を通して伝送される電気信号などの、一時的な信号それ自体であると解釈されるべきではない。

【0160】

ここで説明されるコンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ可読記憶媒体から各コンピューティング／処理機器にダウンロードすることができるか、又は、インターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク及び／又は無線ネットワークのようなネットワークを経由して外部コンピュータ又は外部記憶機器にダウンロードすることができる。ネットワークは、伝送用銅線ケーブル、光ファイバー伝送、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、交換機、ゲートウェイコンピュータ及び／又はエッジサーバを含んでもよい。各コンピューティング／処理機器におけるネットワークインタフェースカード又はネットワークインタフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、該コンピュータ可読プログラム命令を転送し、各コンピューティング／処理機器におけるコンピュータ可読記憶媒体に記憶する。

【0161】

本願の操作を実行するように構成されるコンピュータプログラムは、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又は１つ又は複数のプログラミング言語で記述されたソースコード又は目標コードであってもよい。前記プログラミング言語は、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのようなオブジェクト指向プログラミング言語と、「Ｃ」プログラミング言語又は類似したプログラミング言語などの従来の手続型プログラミング言語とを含む。コンピュータ可読プログラム命令は、ユーザコンピュータ上で完全に実行してもよいし、ユーザコンピュータ上で部分的に実行してもよいし、独立したソフトウェアパッケージとして実行してもよいし、ユーザコンピュータ上で部分的に実行してリモートコンピュータ上で部分的に実行してもよいし、又はリモートコンピュータ又はサーバ上で完全に実行してもよい。リモートコンピュータの場合に、リモートコンピュータは、任意の種類のネットワーク（ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む）を通じてユーザのコンピュータに接続するか、または、外部のコンピュータに接続することができる（例えばインターネットサービスプロバイダを用いてインターネットを通じて接続する）。幾つかの実施例において、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して、プログラマブル論理回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又はプログラマブル論理アレイ（ＰＬＡ）のような電子回路をカスタマイズする。該電子回路は、コンピュータ可読プログラム命令を実行することで、本願の各態様を実現することができる。

【0162】

ここで、本願の実施例の方法、装置（システム）及びコンピュータプログラム製品のフローチャートとブロック図とのうちの少なくとも１つを参照しながら、本願の各態様を説明する。フローチャートとブロック図の各ブロックのうちの少なくとも１つ及びフローチャートとブロック図における各ブロックの組み合わせのうちの少なくとも１つは、いずれもコンピュータ可読プログラム命令により実現できることは、理解されるべきである。

【0163】

これらのコンピュータ可読プログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータまたはその他プログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供でき、それによって機器を生み出し、これら命令はコンピュータまたはその他プログラマブルデータ処理装置のプロセッサにより実行される時、フローチャート及びブロック図における１つ又は複数のブロック中で規定している機能／操作を実現する装置を生み出した。これらのコンピュータ可読プログラム命令をコンピュータ可読記憶媒体に記憶してもよい。これらの命令によれば、コンピュータ、プログラマブルデータ処理装置及び他の機器は特定の方式で動作する。従って、命令が記憶されているコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャートとブロック図おける１つ又は複数のブロック中で規定している機能／操作を実現する各態様の命令のうちの少なくとも１つを含む製品を備える。

【0164】

コンピュータ可読プログラム命令をコンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置又は他の機器にロードしてもよい。これにより、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置又は他の機器で一連の操作の工程を実行して、コンピュータで実施されるプロセスを生成する。従って、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置又は他の装置で実行される命令により、フローチャート及びブロック図における１つ又は複数のブロック中で規定している機能／操作のうちの少なくとも１つを実現する。

【0165】

図面におけるフローチャート及びブロック図は、本願の複数の実施例によるシステム、方法及びコンピュータプログラム製品の実現可能なアーキテクチャ、機能および操作を例示するものである。この点で、フローチャート又はブロック図における各ブロックは、１つのモジュール、プログラムセグメント又は命令の一部を表すことができる。前記モジュール、プログラムセグメント又は命令の一部は、１つまたは複数の所定のロジック機能を実現するための実行可能な命令を含む。いくつかの取り替えとしての実現中に、ブロックに表記される機能は図面中に表記される順序と異なる順序で発生することができる。例えば、２つの連続するブロックは実際には基本的に並行して実行でき、場合によっては反対の順序で実行することもでき、これは関係する機能から確定する。ブロック図及びフローチャートにおける各ブロック、及びブロック図及びフローチャートにおけるブロックの組み合わせは、所定の機能又は操作を実行するための専用ハードウェアベースシステムにより実現するか、又は専用ハードウェアとコンピュータ命令の組み合わせにより実現することができることに留意されたい。

【0166】

該コンピュータプログラム製品は、具体的には、ハードウェア、ソフトウェア又はその組み合わせにより実現してもよい。選択可能な実施例において、前記コンピュータプログラム製品は、コンピュータ記憶媒体として具現化されてもよい。別の選択可能な実施例において、コンピュータプログラム製品は具体的には、例えば、ソフトウェア開発キット（Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｋｉｔ：ＳＤＫ）などのようなソフトウェア製品として具現化される。

【0167】

以上は本願の各実施例を説明したが、前記説明は例示的なものであり、網羅するものではなく、且つ開示した各実施例に限定されない。説明した各実施例の範囲と趣旨から脱逸しない場合、当業者にとって、多くの修正及び変更は容易に想到し得るものである。本明細書に用いられる用語の選択は、各実施例の原理、実際の応用、或いは市場における技術の改善を最もよく解釈すること、或いは他の当業者が本明細書に開示された各実施例を理解できることを目的とする。

【産業上の利用可能性】

【0168】

本願の実施例において、処理対象画像に対して画像処理を行い、処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得て、少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすかどうかを判定し、少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たす場合、処理対象画像が警報画像であると決定し、警報画像に基づいて、警報事件に対する警報結果を生成することによって、警報の精度及び効率を効果的に向上させる。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【手続補正書】

【提出日】2022-05-24

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

画像処理方法であって、
処理対象画像に対して画像処理を行い、前記処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得ることと、
前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすかどうかを判定することと、
前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たす場合、前記処理対象画像が警報画像であると決定することと、
前記警報画像に基づいて、前記警報事件に対する警報結果を生成することと、を含む、画像処理方法。

【請求項2】

前記方法は、
警報事件の作成操作に応答して、選択された警報要因に基づいて、前記警報事件の判定条件を得ることと、
前記警報事件の判定条件に基づいて、前記警報事件を作成することと、を更に含むことを特徴とする
請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記警報要因は、予め設定された場面要素と、文字内容と、監視任務とのうちの少なくとも１つを含み、前記方法は、
少なくとも１つの監視データベースを作成することであって、前記監視データベースに監視しようとする目標データが記憶されている、ことと、
前記少なくとも１つの監視データベースに基づいて、少なくとも１つの監視任務を作成することと、を更に含み、
前記監視データベースは、人物監視データベースと、画像監視データベースとのうちの少なくとも１つを含み、前記人物監視データベースに記憶されている目標データは、目標人物の顔画像を含み、前記画像監視データベースに記憶されている目標データは、目標画像を含み、前記監視任務は、顔監視任務と、画像監視任務とのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする
請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記方法は、
場面要素情報及び場面要素画像を取得することと、
予め設定された場面要素の作成操作に応答して、前記場面要素情報及び前記場面要素画像に基づいて、予め設定された場面管理データベースにおいて、前記予め設定された場面要素を作成することと、を更に含むことを特徴とする
請求項３に記載の方法。

【請求項5】

前記画像処理結果は、前記処理対象画像に含まれる、予め設定された場面要素と、前記処理対象画像に含まれる文字内容と、前記監視任務に対する前記処理対象画像の監視結果とのうちの少なくとも１つを含み、
前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすかどうかを判定することは、
前記少なくとも１つの画像処理結果のうち、前記警報事件の判定条件に対応する警報要因と合致する目標画像処理結果が存在するかどうかを判定することと、
前記警報事件の判定条件に対応する警報要因と合致する目標画像処理結果が存在する場合、前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすと決定することと、を含むことを特徴とする
請求項３に記載の方法。

【請求項6】

前記警報事件を作成する時、前記選択された警報要因に対して重み値を設定することを更に含み、前記方法は、
該当する警報事件に対する前記警報画像の目標画像処理結果、及び各目標画像処理結果とマッチングする警報要因の、対応する警報事件における対応する重み値に基づいて、前記該当する警報事件に対する前記警報画像の第１総合重み値を決定することと、
各該当する警報事件に対する前記警報画像の第１総合重み値に基づいて、全ての警報事件に対する前記警報画像の第２総合重み値を決定することと、
前記第２総合重み値と、該当する警報事件の数量と、のうちの少なくとも１つに基づいて、前記警報画像に対応する警報レベルを決定することと、を更に含むことを特徴とする
請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記方法は、
前記警報事件の閲覧操作に応答して、前記警報事件における各警報画像の第１総合重み値に基づいて、各警報画像を順に表示することを更に含み、又は、
前記方法は、
警報画像の閲覧操作に応答して、少なくとも１つの警報レベルを表示することと、
いずれか１つの警報レベルの閲覧操作に応答して、前記警報レベルでの各警報画像を表示することと、を更に含むことを特徴とする
請求項６に記載の方法。

【請求項8】

前記処理対象画像は、メダ情報を有し、前記方法は、
少なくとも１つの画像処理結果を有する処理対象画像に対して、前記処理対象画像のメダ情報に基づいて、クラスタリング操作を行い、少なくとも１つのクラスタリング結果を得ることであって、前記クラスタリング結果に、複数の処理対象画像と警報事件に対する前記処理対象画像の該当状況とが含まれ、前記クラスタリング結果における複数の処理対象画像の少なくとも１つのメダ情報が同じである、ことと、
前記少なくとも１つのクラスタリング結果に基づいて、画像分析を行い、少なくとも１つのユーザ画像特徴と、少なくとも１つのユーザグループ画像特徴と、のうちの少なくとも１つを得ることと、を更に含むことを特徴とする
請求項１から７のうちいずれか一項に記載の方法。

【請求項9】

前記方法は、
警報情報と、少なくとも１つのユーザ画像特徴と、少なくとも１つのユーザグループ画像特徴と、のうちの少なくとも１つに基づいて、重点監視人物と、重点監視グループとのうちの少なくとも１つを決定することを更に含み、前記警報情報は、各警報画像のメダ情報及び前記警報画像が該当する警報事件の数量を含むことを特徴とする
請求項８に記載の方法。

【請求項10】

前記方法は、
検索対象画像の検索操作に応答して、第１データベースにおいて検索を行い、前記検索対象画像の検索結果を得ることであって、前記検索対象画像の検索結果に、前記検索対象画像とマッチングする第１画像が含まれ、前記第１データベースに、前記処理対象画像及び前記処理対象画像の画像特徴が含まれる、ことと、
前記第１画像の送信時間に基づいて、遡源分析を行い、前記検索対象画像の伝播情報を得ることであって、前記伝播情報は、前記検索対象画像を送信する最初のユーザのユーザ情報と、前記検索対象画像の伝播軌跡情報と、前記検索対象画像の取得ユーザ情報と、のうちの少なくとも１つを含む、ことと、を更に含むことを特徴とする
請求項１から９のうちいずれか一項に記載の方法。

【請求項11】

前記方法は、
キーワードに基づいて、第２データベースにおいて検索を行い、前記キーワードの検索結果を得ることであって、前記キーワードの検索結果に、少なくとも１つの第２画像が含まれ、前記第２画像のメダ情報又は画像処理結果は、前記キーワードとマッチングする、ことを更に含み、
前記第２データベースに、前記処理対象画像及び前記処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果が含まれることを特徴とする
請求項１０に記載の方法。

【請求項12】

画像処理装置であって、
処理対象画像に対して画像処理を行い、前記処理対象画像の少なくとも１つの画像処理結果を得るように構成される第１処理部と、
前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たすかどうかを判定するように構成される第１決定部と、
前記少なくとも１つの画像処理結果が警報事件の判定条件を満たす場合、前記処理対象画像が警報画像であると決定するように構成される第２決定部と、
前記警報画像に基づいて、前記警報事件に対する警報結果を生成するように構成される第２処理部と、を備える、画像処理装置。

【請求項13】

電子機器であって、
プロセッサと、プロセッサによる実行可能な命令を記憶するように構成されるメモリと、を備え、前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている命令を呼び出し、請求項１から１１のうちいずれか一項に記載の方法を実行するように構成される、電子機器。

【請求項14】

コンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読記憶媒体には、コンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムがプロセッサに、請求項１から１１のうちいずれか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項15】

コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、電子機器におけるプロセッサに、請求項１から１１のうちいずれか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータプログラム。

【国際調査報告】