上海智位机器人股份有限公司

本申请提供了一种人工智能模型的训练方法、机器人的控制方法、系统、设备及程序产品，本申请通过构建对应不同认知功能的多类仿生引导特征单元，在模型内部实现不同能力的显式解耦，能够分门别类地利用互联网规模的异源数据进行自监督预训练，有助于降低对昂贵遥操作数据的依赖，并增强模型利用异源数据形成认知先验的能力；在推理阶段，根据任务需求动态激活所需认知单元并融合压缩记忆向量，使计算资源消耗与任务需求相匹配，并减少无关认知单元产生的计算开销。本申请能够在有限训练数据和边缘算力条件下兼顾认知先验学习、机器人动作对齐及任务自适应推理，为通用机器人从实验室环境走向大规模边缘应用提供了可行路径。

本发明实施例提供了一种视频事件检测方法、装置、电子设备和存储介质，该方法应用于视频监控领域，其中，该方法包括：获取视觉传感器、音频传感器、物体状态跟踪模块和物联网传感器采集的原始感知数据，并根据原始感知数据生成结构化行为变化事件，其中，结构化行为变化事件至少包括人员行为检测结果、物体状态检测结果、音频异常检测结果和物联网状态检测结果；针对优先级维度、时间维度、场景维度、人员维度和位置维度生成结构化行为变化事件的事件重要性评分；基于事件重要性评分控制图像采集装置获取结构化行为变化事件的完整事件视频。本发明实施例可减低无线录像数量，提高视频监控的有效性，增强监控画质，并提高存储效果。