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1. (US20160350596) Detecting contextual trends in digital video content

Amt : Vereinigte Staaten von Amerika
Anmeldenummer: 15167576 Anmeldedatum: 27.05.2016
Veröffentlichungsnummer: 20160350596 Veröffentlichungsdatum: 01.12.2016
Erteilungsnummer: 09996749 Erteilungsdatum: 12.06.2018
Veröffentlichungsart : B2
IPC:
G06K 9/00
G06F 17/30
H04N 7/18
G06T 15/20
G06T 19/00
G06K 9/62
G06T 7/00
G06T 7/80
G06T 7/73
G06T 7/13
G06T 7/292
G08B 13/196
G Physik
06
Datenverarbeitung; Rechnen; Zählen
K
Erkennen von Daten; Darstellen von Daten; Aufzeichnungsträger; Handhabung von Aufzeichnungsträgern
9
Verfahren oder Anordnungen zum Lesen oder Erkennen gedruckter oder geschriebener Zeichen oder zum Erkennen von Mustern, z.B. Fingerabdrücken
G Physik
06
Datenverarbeitung; Rechnen; Zählen
F
Elektrische digitale Datenverarbeitung
17
Digitale Rechen- oder Datenverarbeitungsanlagen oder -verfahren, besonders angepasst an spezielle Funktionen
30
Wiederauffinden von Informationen; Struktur der Datenbasis dafür
H Elektrotechnik
04
Elektrische Nachrichtentechnik
N
Bildübertragung, z.B. Fernsehen
7
Fernsehsysteme
18
Fernsehsysteme im Kurzschlussverfahren, d.h. Systeme, bei denen das Signal nicht rundfunkmäßig ausgesendet wird
G Physik
06
Datenverarbeitung; Rechnen; Zählen
T
Bilddatenverarbeitung oder Bilddatenerzeugung allgemein
15
Darstellung [Rendering] von 3D [dreidimensionalen] Bildern
10
Geometrische Effekte
20
Perspektivische Berechnung
G Physik
06
Datenverarbeitung; Rechnen; Zählen
T
Bilddatenverarbeitung oder Bilddatenerzeugung allgemein
19
Bearbeiten von 3D-Modellen oder 3D-Bildern für Computergraphik
G Physik
06
Datenverarbeitung; Rechnen; Zählen
K
Erkennen von Daten; Darstellen von Daten; Aufzeichnungsträger; Handhabung von Aufzeichnungsträgern
9
Verfahren oder Anordnungen zum Lesen oder Erkennen gedruckter oder geschriebener Zeichen oder zum Erkennen von Mustern, z.B. Fingerabdrücken
62
Verfahren und Anordnungen für das Erkennen mit elektronischen Mitteln
G Physik
06
Datenverarbeitung; Rechnen; Zählen
T
Bilddatenverarbeitung oder Bilddatenerzeugung allgemein
7
Bildanalyse, z.B. um von einem bitweise organisierten Bild zu einem nicht bitweise organisierten Bild zu gelangen
[IPC code unknown for G06T 7/80][IPC code unknown for G06T 7/73][IPC code unknown for G06T 7/13][IPC code unknown for G06T 7/292]
G Physik
08
Signalwesen
B
Signalisier- oder Rufsysteme; Befehlstelegrafen; Alarmsysteme
13
Alarme bei Einbruch, Diebstahl oder unbefugtem Eintritt
18
Auslösen durch Einwirken von Wärme, Licht oder Strahlung kürzerer Wellenlänge; Auslösen durch Eindringen einer Wärme- oder Lichtquelle oder einer Quelle einer Strahlung kürzerer Wellenlänge
189
mittels Systemen zum Nachweis von passiv ausgesendeter Strahlung
194
mittels Systemen zur Abtastung und Speicherung von Bildern
196
durch Fernsehkameras
CPC:
G06F 17/3028
G06K 2009/00738
G06K 9/00255
G06K 9/00295
G06K 9/00718
G06K 9/00744
G06K 9/00765
G06K 9/00771
G06K 9/00778
G06K 9/6202
G06K 9/6263
G06T 15/205
G06T 19/006
G06T 2207/10016
G06T 2207/20061
G06T 2207/30168
G06T 2207/30201
G06T 2207/30232
G06T 2207/30242
G06T 7/0002
G06T 7/13
G06T 7/292
G06T 7/75
G06T 7/80
G08B 13/19602
G08B 13/19608
H04N 7/18
H04N 7/181
Anmelder: Accenture Global Solutions Limited
Erfinder: Cyrille Bataller
Anders Astrom
Vertreter: Fish & Richardson P.C.
Prioritätsdaten:
Titel: (EN) Detecting contextual trends in digital video content
Zusammenfassung: front page image
(EN)

Computerized methods and systems, including computer programs encoded on a computer storage medium, may detect events shown within digital video content captured by one or more video cameras during a prior time period, and predict an occurrence of an additional event during a future time period based on time-varying patterns among the detected events. For example, a computing system may detect events shown within digital video content captured by one or more video cameras, and may establish a predictive model that identifies one or more time-varying patterns in event parameter values that characterize the detected events within the prior time period. Based on an outcome of the predictive model, the computing system may determine an expected value of one of the event parameters during the second time period.