基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统，其包括综合管理核心单元、视频记录服务单元、视频分析服务单元和视频识别服务单元。本发明专利技术构思合理，能对银行信贷企业进行视频直播监控进行图像的智能分析识别，得到结构化的信息后，再与知识图谱、具体商业逻辑数据结合，进行进一步的逻辑分析，为银行信贷提供坚实的实时有效的真实数据，为信贷决策提供数据依据，大大减小人力物力，加快了数据的获取速度，数据分析的实时有效性也得到根本性的提高。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统
本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统。
技术介绍
随着神经网络技术的突破以及相应技术发展，人工智能和深度学习在图像与视频识别方面的独特的优势显现出来，通过深度学习系统能够很好的完成各种识别任务，效率远胜于人眼，比如汽车牌照识别、人物行为监控、特殊物体识别等等，已经有广泛的运用。目前银行贷后管理系统，主要还是通过传统的人工监控录入的方式，定期派人到相关企业，收集数据，费事费力；传统收集数据的方式，也只能是通过人工的观察、记录，再上传到中心数据系统中，因此不能形成实时的有效数据给信贷业务提供坚实可靠及时的数据信息；收集来的数据会非常繁杂，需要进行各种转化整理，这就需要花费大量的人力物力，最后往往还得不到有效的信息。
技术实现思路
针对上述
技术介绍
中存在的问题，本专利技术提出了一种基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统，构思合理，能对银行信贷企业进行视频直播监控进行图像的智能分析识别，得到结构化的信息后，再与知识图谱、具体商业逻辑数据结合，进行进一步的逻辑分析，为银行信贷提供坚实的实时有效的真实数据，为信贷决策提供数据依据，大大减小人力物力，加快了数据的获取速度，数据分析的实时有效性也得到根本性的提高。本专利技术的技术方案如下：上述的基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统，其包括综合管理核心单元、视频记录服务单元、视频分析服务单元和视频识别服务单元；所述综合管理核心单元是以Django与Celery为核心的控制系统，用于负责视频监控分析系统的整个调度工作；所述视频记录服务单元用于为系统提供视频录制服务，从Redis获取录制任务并开启录制子线程，根据需求从网络上获取视频并录制保存起来；所述视频分析服务用于为系统提供初步的视频识别视频分析服务，其从Redis获取系统的分析识别任务，使用视频识别算法对直播视频或录制视频进行分析处理，得到格式化的数据并保存起来，以为后续智能分析提供基础；所述视频识别服务单元包含在所述视频分析服务单元中，用于为系统的分析提供识别基础，且所述识别基础需要进行预先的模型搭建以及使用标注好的数据对其进行训练。所述基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统，其中：所述综合管理核心单元包括定时任务执行模块、后台管理控制平台、视频录制任务定时发送模块、视频分析任务定时发送模块和第三方数据综合平台接口模块；所述定时任务执行模块用于控制视频分析数据的二次整理、管理定时录制视频行为以及对视频直播源状态进行监控；所述后台管理控制平台为中枢管理平台，其用于为管理员提供管理页面，显示当前的各种视频监控状态，并提供设置添加视频监控、控制监控状态、录制视频、视频智能分析和数据管理的功能；所述视频录制任务定时发送模块用于根据第三方或系统输入，定时地调用视频录制功能，对在线视频流进行录制存储，并对过期无效的视频进行删除；所述视频分析任务定时发送模块用于根据第三方或系统输入，定时地调用视频分析功能，分析出视频里每帧的内容，存储为结构化的信息，供后续使用；所述第三方数据综合平台接口模块用于为第三方以及后续的数据分析提供接口，根据第三方输入的具体需求，提供整理分析后的结构化数据。所述基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统，其中：所述视频记录服务单元使用GlusterFS分布式文件存储系统，解决原视频文件及分析出的结构化数据过大的问题；所述视频记录服务单元使用Redis进行任务的分发，实现部署多台RecordService协同工作，实现录制系统的进一步扩展，以达到分布式录制的目的。所述基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统，其中：所述视频分析服务单元采用Redis任务分发模式部署分布式的视频识别架构，以达到多路视频同时分析的目的；所述视频识别算法使用Tensorflow框架，并利用CUDA计算平台为视频分析提供计算服务，得到的识别数据保存为可为后续使用的数据结构并保存入Mysql或送入Kafka中，以为后续的分析工作提供数据支持。所述基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统，其中：所述视频识别服务单元包括智能识别标注单元和神经网络模型训练单元；所述智能识别标注单元用于对输入的海量视频、图片进行结构化处理和机器智能标注，并根据设定的规则进行整理存储以及索引，为后续的智能处理提供关键的结构化数据，并为操作人员提供报警提示及搜索关键词图片的功能；所述神经网络模型训练单元是为所述智能识别标注单元提供基本的识别模型，其采用分布式的神经网络架构训练需要海量的标注数据，且在使用人工收集训练数据的同时，也尝试使用机器智能采集的方式，从网络抓取合理的图片集，以提高训练数据集的收集能力。所述基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统，其中：所述智能识别标注单元主要包括视频图像识别引擎模块、大数据存储与检索模块、自然言语处理引擎模块、数据整理模块及二次关联模块、媒体数据导入模块、后台管理模块和操作员界面模块；所述视频图像识别引擎模块用于为系统的机器提供机器识别功能；所述大数据存储与检索模块使用分布式的储存框架以处理海量视频、图片数据；所述自然言语处理引擎模块基于RNN核心框架，用于处理经过CNN处理后生成的结构化信息，特别是文本信息，进行信息分析整合的工作；所述数据整理模块及二次关联模块用于根据生成的结构化数据进行统计、聚类、关联一序列处理，并根据关联规则进行二次整合关联，以达到视频的分类、基本的场景事件描述的功能；所述媒体数据导入模块用于与现有的平台数据进行对接，通过Redis/Kafka技术，达到快速转存处理的目的；所述后台管理模块用于提供基本的角色权限管理、报警规则的输入、数据统计和日志查看功能；所述操作员界面模块用于为操作员提供视频手工标注、机器辅助标记和报警后续处理功能。所述基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统，其中：所述视频图像识别引擎模块采用神经网络模型TensorFlow，使用CNN卷积神经网络模型对视频、图片进行分析处理；所述大数据存储与检索模块采用分布式文件系统GlusterFS、大数据存储框架Hadoop和ElasticSearch；所述自然言语处理引擎模块采用RNN中的LSTM对文本自然语言进行处理；所述数据整理模块及二次关联模块采用聚类技术对结构化的信息进行多维度整合分析，并使用ElasticSearch/Mysql/MongoDB作为基础数据库；所述后台管理模块采用Vue2+ElementUI技术；所述操作员界面模块采用Vue2+Vuerouter+Webpack+Axios集成的前端技术，同时为后端提供RESTFULAPI接口。所述基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统，其中：所述神经网络模型训练单元主要包括卷积/循环神经网络模型分布式架构模块、数据集整理、人工数据采集模块和智能机器数据采集模块；所述卷积/循环神经网络模型分布式架构模块用于构建一个分布式的神经网络模型，使得原本单一且仅仅在单台主机和单独显卡上运行的神经网络模型，能够扩展到多台主机和多个显卡同时运行，以提高训练效率，减少训练总耗时；所述数据整理模块用于对搜集输入的标注数据进行初步的清洗工作，去除错误标注的数据，以提高训练的性能和模型本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统，其特征在于：所述系统包括综合管理核心单元、视频记录服务单元、视频分析服务单元和视频识别服务单元；所述综合管理核心单元是以Django与Celery为核心的控制系统，用于负责视频监控分析系统的整个调度工作；所述视频记录服务单元用于为系统提供视频录制服务，从Redis获取录制任务并开启录制子线程，根据需求从网络上获取视频并录制保存起来；所述视频分析服务用于为系统提供初步的视频识别视频分析服务，其从Redis获取系统的分析识别任务，使用视频识别算法对直播视频或录制视频进行分析处理，得到格式化的数据并保存起来，以为后续智能分析提供基础；所述视频识别服务单元包含在所述视频分析服务单元中，用于为系统的分析提供识别基础，且所述识别基础需要进行预先的模型搭建以及使用标注好的数据对其进行训练。

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统，其特征在于：所述系统包括综合管理核心单元、视频记录服务单元、视频分析服务单元和视频识别服务单元；所述综合管理核心单元是以Django与Celery为核心的控制系统，用于负责视频监控分析系统的整个调度工作；所述视频记录服务单元用于为系统提供视频录制服务，从Redis获取录制任务并开启录制子线程，根据需求从网络上获取视频并录制保存起来；所述视频分析服务用于为系统提供初步的视频识别视频分析服务，其从Redis获取系统的分析识别任务，使用视频识别算法对直播视频或录制视频进行分析处理，得到格式化的数据并保存起来，以为后续智能分析提供基础；所述视频识别服务单元包含在所述视频分析服务单元中，用于为系统的分析提供识别基础，且所述识别基础需要进行预先的模型搭建以及使用标注好的数据对其进行训练。2.如权利要求1所述的基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统，其特征在于：所述综合管理核心单元包括定时任务执行模块、后台管理控制平台、视频录制任务定时发送模块、视频分析任务定时发送模块和第三方数据综合平台接口模块；所述定时任务执行模块用于控制视频分析数据的二次整理、管理定时录制视频行为以及对视频直播源状态进行监控；所述后台管理控制平台为中枢管理平台，其用于为管理员提供管理页面，显示当前的各种视频监控状态，并提供设置添加视频监控、控制监控状态、录制视频、视频智能分析和数据管理的功能；所述视频录制任务定时发送模块用于根据第三方或系统输入，定时地调用视频录制功能，对在线视频流进行录制存储，并对过期无效的视频进行删除；所述视频分析任务定时发送模块用于根据第三方或系统输入，定时地调用视频分析功能，分析出视频里每帧的内容，存储为结构化的信息，供后续使用；所述第三方数据综合平台接口模块用于为第三方以及后续的数据分析提供接口，根据第三方输入的具体需求，提供整理分析后的结构化数据。3.如权利要求1所述的基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统，其特征在于：所述视频记录服务单元使用GlusterFS分布式文件存储系统，解决原视频文件及分析出的结构化数据过大的问题；所述视频记录服务单元使用Redis进行任务的分发，实现部署多台RecordService协同工作，实现录制系统的进一步扩展，以达到分布式录制的目的。4.如权利要求1所述的基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统，其特征在于：所述视频分析服务单元采用Redis任务分发模式部署分布式的视频识别架构，以达到多路视频同时分析的目的；所述视频识别算法使用Tensorflow框架，并利用CUDA计算平台为视频分析提供计算服务，得到的识别数据保存为可为后续使用的数据结构并保存入Mysql或送入Kafka中，以为后续的分析工作提供数据支持。5.如权利要求1所述的基于人工智能的企业生产状况实时监控分析系统，其特征在于：所述视频识别服务单元包括智能识别标注单元和神经网络模型训练单元；所述智能识别标注单元用于对输入的海量视频、图片进行结构化处理和机器智能标注，并根据设定的规则进行整理存储以及索引，为后续的智能处理提供关键的结构化数据，并为操作人员提供报警提示及搜索关键词图片的功能；所述神经网络模型训练单元是为所述智能识别标注单元提供基本的识别模型，其采用分布式的神经网络架构训练需要海量的标注数据，且在使用人工收集训练数据的同时，也...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯流保，
申请(专利权)人：陕西西普数据通信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西,61