面向多级语义感知的无人机遥感视频事件识别方法研究内容包括以下几个方面：

• 多级语义模型的建立：研究如何建立多级语义感知模型，将遥感视频事件中的各类信息（如图像、文本、声音等）进行多层次、多粒度的语义理解，实现对视频内容的深入分析和处理。

• 特征提取与表示：研究如何从遥感视频中提取有效的特征，包括图像特征、时序特征、语义特征等，并利用深度学习等技术对这些特征进行有效的表示和学习，为事件识别提供可靠的特征输入。

• 视频事件检测与跟踪：研究如何利用机器学习和计算机视觉等技术，在遥感视频中检测和跟踪感兴趣的事件和目标，并对这些事件和目标进行自动标注和分类。

• 多源信息融合：研究如何将多源信息（如图像、文本、声音等）进行融合，从而获得更全面、更准确的事件描述和识别结果。例如，将图像中的目标信息与文本中的事件信息进行融合，可以提高事件的识别精度。

• 语义事件推理：研究如何基于已知的事件和语义关系，对遥感视频中的事件进行推理和预测，从而发现更多的事件和模式。例如，通过识别视频中的特定事件和场景，推断出可能发生的其他事件。

• 评估与优化：研究如何对面向多级语义感知的无人机遥感视频事件识别方法进行评估和优化，包括模型的准确性、鲁棒性、实时性等方面。同时，研究如何通过交叉验证等技术进行模型优化和调整，以获得更好的识别效果。