(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211295167.6 (22)申请日 2022.10.21 (71)申请人 广东笑翠鸟教育科技有限公司 地址 510000 广东省广州市黄埔区瑞和路 39号C1-211、 212、 213房(仅限办公用 途) (72)发明人 胡正东　黄海　 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 一种基于边缘计算及AI分析的教学观察视 频信息提取系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于边缘计算及AI分析 的教学观 察视频信息提取系统， 包括从记录视频 中识别目标、 针对从所记录视频中识别预设目 标、 获取属性特性、 将所 获取的预设目标特性、 传 输到分析中心和进行视频分拣分类， 从记录视频 中识别目标下方设有针对从所记录视频中识别 预设目标， 针对从所记录视频中识别预设目标下 方设有获取属性特性， 获取属性特性下方设有将 所获取的预设目标特性， 将所获取的预设目标特 性右侧设有传输到分析中心， 传输到分析中心右 侧设有进行视频分拣分类， 从记录视频中识别目 标应用于视频网络中的摄像机、 记录器； 本一种 基于边缘计算及AI分析的教学观察视频信息提 取系统具有方便快捷、 效率高、 节约成本的优点。 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 CN 115512275 A 2022.12.23 CN 115512275 A 1.一种基于边缘计算及AI分析的教学观察视频信 息提取系统， 包括从记录视频中识别 目标(1)、 针对从所记录视频中识别预设目标(2)、 获取属性特性(3)、 将所获取的预设目标 特性(4)、 传输到分析中心(5)和进行视频分拣分类(6)， 其特征在于： 所述从记录视频中识 别目标(1)下方设有针对从所记录视频中识别预设目标(2)， 所述针对从所记录视频中识别 预设目标(2)下方设有获取属性特性(3)， 所述获取属性特性(3)下方设有将所获取的预设 目标特性(4)， 所述将所获取的预设目标特性(4)右侧设有传输到分析中心(5)， 所述传输到 分析中心(5)右侧设有 进行视频分拣分类(6)。 2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算及AI分析的教学观察视频信息提取系统， 其特征在于： 所述从记录视频中识别目标(1)应用于视频网络中的摄像机、 记录器， 所述视 频网络中包含有若干个与监控中心 通信连接的摄像机， 所述摄像机通过拍摄的视频连接针 对从所记录视频中识别预设目标(2)， 所述针对从所记录视频中识别预设目标(2)预设目标 包括： 人物、 作品、 操作材 料等中的一种或组合。 3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算及AI分析的教学观察视频信息提取系统， 其特征在于： 所述针对从所记录视频中识别预设目标(2)通过数据传输到获取属性特性 (3)， 所述获取属性特性(3)获取针对从所记录视频中识别 预设目标(2)预设目标的属性特 征和预设目标的场景属性特 征。 4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算及AI分析的教学观察视频信息提取系统， 其特征在于： 所述将所获取的预设目标特性(4)通过获取属性特性(3)数据传输的预设目标 的属性特征和预设目标的场景属性特征在传输给传输到分析中心(5)， 所述传输到分析中 心(5)通过将所获取的预设目标特性(4)载入图像数据与摄像机对应的原始图像信息进行 比对。 5.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算及AI分析的教学观察视频信息提取系统， 其特征在于： 所述进 行视频分拣分类(6)根据传输到 分析中心(5)对存储图像 资源根据比对 情况， 进行分类分拣， 可以根据人像、 时间进行不同分类。 6.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算及AI分析的教学观察视频信息提取系统， 其特征在于： 所述从记录视频中识别目标(1)、 针对从所记录视频中识别预设目标(2)、 获取 属性特性(3)、 将所获取的预设目标特性(4)、 传输到分析中心(5)和进行视频分拣分类(6) 组成一种边 缘计算装置 。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115512275 A 2一种基于边缘 计算及AI分析的教 学观察视频信息提取系统 技术领域 [0001]本发明涉及一种图像识别方法及装置， 涉及一种基于边缘计算及AI分析的教学观 察视频信息提取系统。 背景技术 [0002]图像， 尤其是视频图像中蕴藏着丰富的信息是其他信息获取手段难以比拟的， 因 此图像是人类最直观、 最可靠的信息获取手段， 历来是人们关注和赖以应用的焦点。 大量视 频图像， 集聚起了规模宏大 的视频大数据资源。 然而， 由于图像本身是一种非结构化信息， 无法直接利用大数据技术进行挖掘处理， 导致信息丰富的海量视频图像无法得到实时处理 和有效利用。 需要对较大范围内、 长时间性的视频图像进行实时分析处理， 形成较完整、 清 晰的态势， 从而为儿童发展状态提供准确有力的数据支撑 。 发明内容 [0003]本发明的目的在于提供一种基于边缘计算及AI分析的教学观察视频信息提取系 统， 具有方便快捷、 效率高、 节约成本的优点， 解决了现有技 术中的问题。 [0004]为实现上述目的， 本发明提供如下技术方案： 一种基于边缘计算及AI分析的教学 观察视频信息提取系统， 包括从记录视频中识别目标、 针对从所记录视频中识别预设目标、 获取属性特性、 将所获取的预设目标特性、 传输到 分析中心和进 行视频分拣分类， 所述 从记 录视频中识别目标下方设有针对从所记录视频中识别预设目标， 所述针对从所记录视频中 识别预设目标下方设有获取属性特性， 所述 获取属性特性下方设有将所获取的预设目标特 性， 所述将所获取 的预设目标特性右侧设有传输到分析中心， 所述传输到分析中心右侧设 有进行视频分拣分类。 [0005]优选的， 所述从记录视频中识别目标应用于视频 网络中的摄像机、 记录器， 所述视 频网络中包含有若干个与监控中心 通信连接的摄像机， 所述摄像机通过拍摄的视频连接针 对从所记录视频中识别预设目标， 所述针对从所记录视频中识别预设目标预设目标包括： 人物、 作品、 操作材 料等中的一种或组合。 [0006]优选的， 所述针对从所记录视频中识别预设目标通过数据传输到获取属性特性， 所述获取属 性特性获取针对从所记录视频中识别预设目标预设目标 的属性特征和预设目 标的场景属性特 征。 [0007]优选的， 所述将 所获取的预设目标特性通过获取属性特性数据传输的预设目标的 属性特征和预设目标的场景属性特征在传输给传输到分析中心， 所述传输到分析中心通过 将所获取的预设目标 特性载入图像数据与摄 像机对应的原 始图像信息进行比对。 [0008]优选的， 所述进行视频分拣分类根据传输到分析 中心对存储图像资源根据比对情 况， 进行分类分拣， 可以根据人像、 时间进行不同分类。 [0009]优选的， 所述从记录视频中识别目标、 针对 从所记录视频中识别预设目标、 获取属 性特性、 将所获取 的预设目标特性、 传输到分析中心和进行视频分拣分类组成一种边缘计说　明　书 1/3 页 3 CN 115512275 A 3