视频图像信息解析装置、系统及方法制造方法及图纸

技术编号:18591933 阅读:19 留言:0更新日期:2018-08-04 20:01
本发明专利技术提供了一种视频图像信息解析装置、系统及方法,属于数据处理技术领域。方案通过监视各个算法引擎的计算能力,将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎,所述解析任务中携带有标准化的非结构化资源;对所述标准化的非结构化资源进行解析,得到结构化和/或半结构化资源;通过Kafka接口存储所述算法引擎得到的结构化和/或半结构化资源。通过解析视频图像信息,将非结构化的视频、图像数据转换成结构化或者半结构化的视频图像信息数据,而云存储结构能够实现海量视频、图像、索引数据安全、高效存取,同时提供检索服务和开放的二次开发接口,可以服务于市局各警种警务工作,满足视频图像处理高效、准确、共享等应用需要。

Video image information parsing device, system and method

The invention provides a video image information analyzing device, a system and a method, and belongs to the field of data processing technology. By monitoring the computing power of each algorithm engine, the scheme sends the dynamic load balance of the parsing task to the algorithm engine, which carries the standardized unstructured resources in the parsing task, analyzes the standardized unstructured resources, and obtains the structure and / or semi-structured resources; through Kafka The interface stores the structured and / or semi-structured resources obtained by the algorithm engine. By analyzing video information, the unstructured video and image data are converted into structured or semi-structured video information data, and the cloud storage structure can achieve the security and efficient access of massive video, image, index data and two development interfaces. All kinds of police work in the city council meet the needs of video image processing with high efficiency, accuracy and sharing.

【技术实现步骤摘要】
视频图像信息解析装置、系统及方法
本专利技术涉及数据处理
,尤其涉及一种视频图像信息解析装置、系统及方法。
技术介绍
现有视频监控网络存在着缺乏深度应用的模式、监控网的智慧化程度不高、系统建设的投入产出比低等突出问题。如何用新技术改造现有的视频监控网络,使之能更好地适应物联网时代视频监控智慧化、情报化的应用需求已迫在眉睫。对于视频信息的提取,及与其他信息系统进行标准数据交换、互联互通及语义互,目前没有很好的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提出了一种视频图像信息解析装置、系统及方法,以海量视频、图像数据深度应用为核心,对智能算法、计算资源进行整合和统一管理,实现非结构化的视频、图像数据转换成结构化或者半结构化的视频图像信息数据。本专利技术实施例提供一种视频图像信息解析装置,所述装置包括任务调度模块、算法引擎和存储模块;所述任务调度模块,用于获取解析任务,监视各个算法引擎的计算能力,将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎,所述解析任务中携带有标准化的非结构化资源;所述算法引擎对所述标准化的非结构化资源进行解析,得到结构化和/或半结构化资源;所述存储模块,通过Kafka接口存储所述算法引擎得到的结构化和/或半结构化资源。其中,所述任务调度模块具体包括获取单元、分析单元和任务调度单元;所述获取单元,用于获取解析任务,所述解析任务中携带数据源;所述分析单元,用于判断所述数据源的类型,当判断出所述数据源的类型为离线视频或图像资源时,通过图像信息资源平台下载待分析的非结构化资源;当判断出所述数据源的类型为在线资源时,进行流式分析;所述任务调度单元,用于监视各个算法引擎的计算能力,将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎,所述解析任务中携带有标准化的非结构化资源。其中,所述算法引擎包括定义单元、调用单元和计算单元;所述定位单元,用于根据不同的算法类型,定义不同的算法接口和参数;所述调用单元,通过统一接口调用不同算法类型,将不同算法加载到不同的数据源上;所述计算单元,用于对视频或图像进行结构化处理,得到结构化和/或半结构化资源。其中,所述任务调度单元具体用于将任务按照任务类型切分成多个子任务,将所述多个子任务平均分配到多个算法引擎上,进行并行处理。其中,所述存储模块具体对半结构化资源采用分布式文件系统存储方式,对视频文件以视频帧索引方式存储。本专利技术实施例还提供了一种视频图像信息解析系统,所述系统包括采集装置、服务装置和上述解析装置;所述采集装置,数据采集非结构化资源,对所述非结构化资源进行转码运算,得到标准化的非结构化资源,所述资源为视频图像数据;所述服务装置,调取所述解析装置中的结构化和/或半结构化资源,提供标准服务接口,以供查询或检索。本专利技术实施例还提供了一种视频图像信息解析方法,所述方法包括:获取解析任务,监视各个算法引擎的计算能力,将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎,所述解析任务中携带有标准化的非结构化资源;对所述标准化的非结构化资源进行解析,得到结构化和/或半结构化资源;通过Kafka接口存储所述算法引擎得到的结构化和/或半结构化资源。进一步的,所述方法还包括:解析任务中携带数据源;判断所述数据源的类型,当判断出所述数据源的类型为离线视频或图像资源时,通过图像信息资源平台下载待分析的非结构化资源;当判断出所述数据源的类型为在线资源时,进行流式分析;监视各个算法引擎的计算能力,将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎,所述解析任务中携带有标准化的非结构化资源。其中,所述对所述标准化的非结构化资源进行解析,得到结构化和/或半结构化资源,具体包括:通过统一接口调用不同算法类型,将不同算法加载到不同的数据源上;对视频或图像进行结构化处理,得到结构化和/或半结构化资源。其中,所述将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎,具体包括;将任务按照任务类型切分成多个子任务,将所述多个子任务分配到多个算法引擎上,进行并行处理。有益效果如下:本专利技术的方案,通过解析视频图像信息,将非结构化的视频、图像数据转换成结构化或者半结构化的视频图像信息数据,而云存储结构能够实现海量视频、图像、索引数据安全、高效存取,同时提供检索服务和开放的二次开发接口,可以服务于市局各警种警务工作,满足视频图像处理高效、准确、共享等应用需要。附图说明下面将参照附图描述本专利技术的具体实施例,其中:图1示出了本专利技术实施例一中视频图像信息解析装置结构示意图;图2示出了本专利技术实施例一中视频图像信息解析装置的另一结构示意图;图3示出了本专利技术实施例一中多计算节点并行处理示意图;图4示出了本专利技术实施例一中结构化数据和非/半结构化数据存储、检索实现方案的示意图;图5示出了本专利技术实施例三中视频图像信息解析系统结构示意图;图6示出了本专利技术实施例二中视频图像信息解析方法流程图。具体实施方式为了使本专利技术的技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图对本专利技术的示例性实施例进行进一步详细的说明,显然,所描述的实施例仅是本专利技术的一部分实施例,而不是所有实施例的穷举。并且在不冲突的情况下,本说明中的实施例及实施例中的特征可以互相结合。实施例一图1示出了一种视频图像信息解析装置,所述装置包括任务调度模块101、算法引擎102和存储模块103;任务调度模块101,用于获取解析任务,监视各个算法引擎的计算能力,将解析任务动态负载均衡的下发给算法引擎,解析任务中携带有标准化的非结构化资源;算法引擎102对标准化的非结构化资源进行解析,得到结构化和/或半结构化资源;存储模块103通过Kafka接口存储算法引擎得到的结构化和/或半结构化资源。具体的,参见图2所示的视频图像信息解析装置,对于任务调度模块101,具体包括获取单元1011、分析单元1012和任务调度单元1013;获取单元1011,用于获取解析任务,解析任务中携带数据源;分析单元1012,用于判断数据源的类型,当判断出数据源的类型为离线视频或图像资源时,通过图像信息资源平台下载待分析的非结构化资源;当判断出数据源的类型为在线资源时,进行流式分析;其中,对于每个分析节点数据都是事先分段加载到每个计算节点的内存中,基本保证系统响应周期内的0数据加载过程,而且每个计算本节点只计算本节点内存的数据;针对实时视频及图片,采用流式分析方式。任务调度单元1013,用于监视各个算法引擎的计算能力,将解析任务动态负载均衡的下发给算法引擎,解析任务中携带有标准化的非结构化资源。任务调度单元具体用于将任务按照任务类型切分成多个子任务,将多个子任务平均分配到多个算法引擎上,进行并行处理。如图3所示,任务调度单元接收到任务后将任务按照任务类型切分成多个子任务,然后通过多计算节点并行处理,将各个子任务平均分配到各个分析节点上,该分析节点为算法引擎,在各个分析节点上利用各种类型的计算方法,包括Map/Reduce,高并发、内存计算、流式计算,实现单位节点内任务的动态负载均衡和容错处理。任务调度模块收到任务后将任务放到缓存队列中,当算法中心有空闲的分析节点时会通过心跳向任务管理单元获取指定的分析任务。任务调度模块会判断数据源的类型,如果数据源是离线视频、图片资源则通过图像信息资源平台下载待分析的资源,并将下载好的资源通过系统的转本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频图像信息解析装置,其特征在在于,所述装置包括任务调度模块、算法引擎和存储模块;所述任务调度模块,用于获取解析任务,监视各个算法引擎的计算能力,将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎,所述解析任务中携带有标准化的非结构化资源;所述算法引擎对所述标准化的非结构化资源进行解析,得到结构化和/或半结构化资源;所述存储模块,通过Kafka接口存储所述算法引擎得到的结构化和/或半结构化资源。

【技术特征摘要】
1.一种视频图像信息解析装置,其特征在在于,所述装置包括任务调度模块、算法引擎和存储模块;所述任务调度模块,用于获取解析任务,监视各个算法引擎的计算能力,将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎,所述解析任务中携带有标准化的非结构化资源;所述算法引擎对所述标准化的非结构化资源进行解析,得到结构化和/或半结构化资源;所述存储模块,通过Kafka接口存储所述算法引擎得到的结构化和/或半结构化资源。2.如权利要求1所述的装置,其特征在于,所述任务调度模块具体包括获取单元、分析单元和任务调度单元;所述获取单元,用于获取解析任务,所述解析任务中携带数据源;所述分析单元,用于判断所述数据源的类型,当判断出所述数据源的类型为离线视频或图像资源时,通过图像信息资源平台下载待分析的非结构化资源;当判断出所述数据源的类型为在线资源时,进行流式分析;所述任务调度单元,用于监视各个算法引擎的计算能力,将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎,所述解析任务中携带有标准化的非结构化资源。3.如权利要求1或2所述的装置,其特征在于,所述算法引擎包括定义单元、调用单元和计算单元;所述定位单元,用于根据不同的算法类型,定义不同的算法接口和参数;所述调用单元,通过统一接口调用不同算法类型,将不同算法加载到不同的数据源上;所述计算单元,用于对视频或图像进行结构化处理,得到结构化和/或半结构化资源。4.如权利要求2所述的装置,其特征在于,所述任务调度单元具体用于将任务按照任务类型切分成多个子任务,将所述多个子任务平均分配到多个算法引擎上,进行并行处理。5.如权利要求1所述的装置,其特征在于,所述存储模块具体对半结构化资源采用分布式文件系统存储方式,对视频文件以视...

【专利技术属性】
技术研发人员:王聪杨波王刚颜欢
申请(专利权)人:武汉烽火众智数字技术有限责任公司
类型:发明
国别省市:湖北,42

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