一种大数据安防管理系统技术方案

技术编号:21495955 阅读:34 留言:0更新日期:2019-06-29 12:04
本实用新型专利技术公开了一种大数据安防管理系统,包括录入模块、监控设备、CPU运算模块、GPU运算模块、负载匀衡器、数据库模块,所述录入模块和监控设备均与CPU运算模块和GPU运算模块之间连接,所述CPU运算模块和GPU运算模块分别与数据库模块之间连接,所述录入模块包括摄像机和存储器,所述监控设备包括红外高清摄像头和磁卡读取模块,所述红外高清摄像头用于对监控区域的视频的采集,所述磁卡读取模块用于对持有磁卡的人员信息的采集,所述监控设备分别与CPU运算模块和GPU运算模块之间连接,所述GPU运算模块用于人体体姿识别和骨骼识别的数据运算,该大数据安防管理系统,解决深度学习、图像结构化数据在安防管理应用的难题。

【技术实现步骤摘要】
一种大数据安防管理系统
本技术涉及大数据
,尤其涉及了一种大数据安防管理系统。
技术介绍
安防管理平台已经从基础的数据管理平台发展到视频监控平台,安防平台目前主要以监控、磁卡读取、人工录入管理为主,自动化程度和智能化程度较低,人脸识别、人体检测与跟踪等技术虽然近两年发展迅猛,传统的安防行业管理平台,主要集中与事后处理,实时进行记录,无法达到及时处理和提前预防的目的。因此,专利技术一种大数据安防管理系统来解决上述问题很有必要。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足,本技术提供一种大数据安防管理系统。本技术的目的采用如下技术方案实现:一种大数据安防管理系统,包括录入模块、监控设备、CPU运算模块、GPU运算模块、负载匀衡器、数据库模块,所述录入模块和监控设备均与CPU运算模块和GPU运算模块之间连接,所述CPU运算模块和GPU运算模块分别与数据库模块之间连接,所述录入模块包括摄像机和存储器,所述监控设备包括红外高清摄像头和磁卡读取模块,所述红外高清摄像头用于对监控区域的视频的采集,所述磁卡读取模块用于对持有磁卡的人员信息的采集,所述监控设备分别与CPU运算模块和GPU运算模块之间连接,所述CPU运算模块用于人脸识别和人体检测的数据运算,所述GPU运算模块用于人体体姿识别和骨骼识别的数据运算,所述CPU运算模块和GPU运算模块之间通过负载匀衡器连接,以便实现人体的分析运算,所述CPU运算模块和GPU运算模块与数据库模块之间连接。优选的,所述录入模块用于对人员脸部特征、走路姿态、骨骼形态和指纹的录入,并且将人员脸部特征、走路姿态、骨骼形态和指纹数据存储到存储器内。优选的,所述数据库模块内存储有人物特征、人物行为和物体特征结构化数据。优选的,所述负载匀衡器为将网络请求分散到一个服务器集群中的可用服务器上去,通过管理进入的Web数据流量,增加有效的网络带宽数据。优选的,所述CPU运算模块和GPU运算模块上连接有python机器学习模块,所述python机器学习模块对人员人物特征、人物行为和物体特征进行深入学习,方便实现提前感知的作用,达到提前预防的目的。优选的,所述录入模块和监控设备通过传输模块与CPU运算模块、GPU运算模块和数据库模块之间连接。相比现有技术,本技术的有益效果在于:基于CPU运算的人脸识别和人体检测的数据结构化,基于GPU运算的人脸结构识别、体姿识别、骨骼识别,通过构架CPU和GPU两种云平台,并且通过负载均衡器的连接实现快速智能分析运算,大数据状态下的识别运算,会产生多个结果,多个结果完成的先后顺序并且通过CPU运算模块和GPU运算模块提取结构,从顶层设计方面,解决深度学习、图像结构化数据在安防管理应用的难题,CPU和GPU云平台构架不同,结构化数据和非结构化数据并存,对于结果同步和时效性的要求,使得系统的设计约束至关重要,在合理的设计约束下能够在利用较小的资源完成工作。下面结合附图和具体实施方式对本技术作进一步详细说明。附图说明图1是本技术的模块结构示意图。具体实施方式下面,结合附图以及具体实施方式,对本技术做进一步描述,需要说明的是,在不相冲突的前提下,以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。根据附图1,一种大数据安防管理系统,包括录入模块、监控设备、CPU运算模块、GPU运算模块、负载匀衡器、数据库模块,所述录入模块和监控设备均与CPU运算模块和GPU运算模块之间连接,所述CPU运算模块和GPU运算模块分别与数据库模块之间连接,所述录入模块包括摄像机和存储器,所述监控设备包括红外高清摄像头和磁卡读取模块,所述红外高清摄像头用于对监控区域的视频的采集,所述磁卡读取模块用于对持有磁卡的人员信息的采集,所述监控设备分别与CPU运算模块和GPU运算模块之间连接,所述CPU运算模块用于人脸识别和人体检测的数据运算,所述GPU运算模块用于人体体姿识别和骨骼识别的数据运算,所述CPU运算模块和GPU运算模块之间通过负载匀衡器连接,以便实现人体的分析运算,所述CPU运算模块和GPU运算模块与数据库模块之间连接。具体的,所述录入模块用于对人员脸部特征、走路姿态、骨骼形态和指纹的录入,并且将人员脸部特征、走路姿态、骨骼形态和指纹数据存储到存储器内。具体的,所述数据库模块内存储有人物特征、人物行为和物体特征结构化数据。具体的,所述负载匀衡器为将网络请求分散到一个服务器集群中的可用服务器上去,通过管理进入的Web数据流量,增加有效的网络带宽数据。具体的,所述CPU运算模块和GPU运算模块上连接有python机器学习模块,所述python机器学习模块对人员人物特征、人物行为和物体特征进行深入学习,方便实现提前感知的作用,达到提前预防的目的。具体的,所述录入模块和监控设备通过传输模块与CPU运算模块、GPU运算模块和数据库模块之间连接。该大数据安防管理系统,使用时,基于CPU运算的人脸识别和人体检测的数据结构化,基于GPU运算的人脸结构识别、体姿识别、骨骼识别,通过构架CPU和GPU两种云平台,并且通过负载均衡器的连接实现快速智能分析运算,大数据状态下的识别运算,会产生多个结果,多个结果完成的先后顺序并且通过CPU运算模块和GPU运算模块提取结构。上述实施方式仅为本技术的优选实施方式,不能以此来限定本技术保护的范围,本领域的技术人员在本技术的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本技术所要求保护的范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种大数据安防管理系统,包括录入模块、监控设备、CPU运算模块、GPU运算模块、负载匀衡器、数据库模块,其特征在于,所述录入模块和监控设备均与CPU运算模块和GPU运算模块之间连接,所述CPU运算模块和GPU运算模块分别与数据库模块之间连接,所述录入模块包括摄像机和存储器,所述监控设备包括红外高清摄像头和磁卡读取模块,所述红外高清摄像头用于对监控区域的视频的采集,所述磁卡读取模块用于对持有磁卡的人员信息的采集,所述监控设备分别与CPU运算模块和GPU运算模块之间连接,所述CPU运算模块用于人脸识别和人体检测的数据运算,所述GPU运算模块用于人体体姿识别和骨骼识别的数据运算,所述CPU运算模块和GPU运算模块之间通过负载匀衡器连接,以便实现人体的分析运算,所述CPU运算模块和GPU运算模块与数据库模块之间连接。

【技术特征摘要】
1.一种大数据安防管理系统,包括录入模块、监控设备、CPU运算模块、GPU运算模块、负载匀衡器、数据库模块,其特征在于,所述录入模块和监控设备均与CPU运算模块和GPU运算模块之间连接,所述CPU运算模块和GPU运算模块分别与数据库模块之间连接,所述录入模块包括摄像机和存储器,所述监控设备包括红外高清摄像头和磁卡读取模块,所述红外高清摄像头用于对监控区域的视频的采集,所述磁卡读取模块用于对持有磁卡的人员信息的采集,所述监控设备分别与CPU运算模块和GPU运算模块之间连接,所述CPU运算模块用于人脸识别和人体检测的数据运算,所述GPU运算模块用于人体体姿识别和骨骼识别的数据运算,所述CPU运算模块和GPU运算模块之间通过负载匀衡器连接,以便实现人体的分析运算,所述CPU运算模块和GPU运算模块与数据库模块之间连接。2.如权利要求1所述的一种大数据安防管理系统,其特征在于,所述录入...

【专利技术属性】
技术研发人员:王海龙
申请(专利权)人:深圳市海能通信股份有限公司
类型:新型
国别省市:广东,44

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