一种基于Al的视频内容分析方法及系统

本发明涉及内容识别技术领域，具体为一种基于Al的视频内容分析方法及系统，包括以下步骤：基于视频序列，采用U‑Net卷积神经网络，进行图像分割学习，分析视频帧中的场景和元素，通过网络学习识别并隔离视频中的关键视觉元素，包括物体和人物，生成关键元素分割图。本发明通过采用U‑Net卷积神经网络进行图像分割学习，能够更准确地识别并隔离视频中的关键视觉元素，为后续的场景变化和关键事件追踪提供了更清晰的基础，应用图神经网络进行视频内容分析，增强了对动态场景和事件的识别能力，为视频内容索引提供了更深层次的结构化理解，通过结构相似性指数评估方法对视频质量进行分析，能够准确识别并改进视觉质量下降的原因。