一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法与系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法与系统，通过云服务端对利用车载终端采集到的实时图像以及客户端上传的目标图像进行像素分解生成目标图像像素数据与关键帧像素数据，通过目标图像像素数据与关键帧像素数据的相似比与预设阈值的比较判断是否找到目标对象，进一步通过车载多媒体提醒用户，从而避免了用户在驾驶车辆时因为寻找目标对象而分心导致的安全隐患，实现了车辆的自主寻人与自动跟车提醒，还实现了客户端与车载终端的远程数据共享；通过人脸识别算法结合客户端与车载终端的远程数据共享，可实时监测当前车辆的周围环境，进行有效地远程车辆防盗。

An automatic recognition method and system of vehicle image features based on Cloud Computing

【技术实现步骤摘要】
一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法与系统
本专利技术涉及车辆图像处理
，尤其涉及一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法与系统。
技术介绍
目前车载摄像头在捕捉到图像后，通过视频解码芯片进行解码处理后，进行数据编码(如：H.264或者MPEG)并将编码后的图片数据缓存到本地数据库中,同时设定时间阈值将一段时间内的图片数据生成视频文件保存到本地数据库。但是，客户端访问本地数据库进行短距离查看、保存或播放文件需要使用读卡器或者WiFi直连，操作十分不便。并且，现有的车载终端通过车载摄像只能实现简单的车道偏离提醒、实现360°全景环视等，并没有对图像进行识别、筛选。目前车辆图像处理的主要缺点有：1、本地硬件芯片只支持图像的传输处理、编码和存储，处理能力有限、运算速度慢，如果需要扩展算法、提高运算速率就必须更换硬件设备；2、目前的图像存储受制于本地的存储空间的大小，当空间存储不足时，就必须手动保存需要的文档或者自动清除最早的文档，还有可能造成硬件损坏、文档丢失；3、必须接触连接的车载中控或者近距离的近场通讯协议才能获取存储的图像，不能远程查看。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法与系统，解决了现有车载本地硬件芯片文件处理能力弱、车载图像处理技术无法对有效信息进行筛选以及用户无法远程查看车辆信息的技术问题。为解决以上技术问题，本专利技术提供一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法，包括步骤：S01、所述客户端向所述云服务端上传目标图像；S02、所述云服务端获取所述客户端上传的目标图像，并对所述目标图像进行像素分解得到所述目标图像像素数据。S1、车载终端将车载摄像头捕获的图像实时上传至云服务端；S2、所述云服务端接收所述图像并每隔预设时间段将所述图像拼接为一段视频存储至数据库中；S3、所述云服务端依序对每段所述视频的关键帧进行提取，并对所述关键帧进行像素分解得到关键帧像素数据；S4、将所述关键帧像素数据与客户端提供的目标图像像素数据进行匹配，得到相似度；S5、所述云服务端将相似度达到预设阈值的所述关键帧进行标注并标记为有效信息后保存至所述数据库中，同时下发至所述车载终端进行显示。S6、所述客户端访问所述云服务端，查看或下载所述数据库中保存的所述视频或添加了所述有效信息的所述关键帧。所述步骤S1具体包括步骤：S11、所述车载摄像头拍摄图像，所述图像包括车内图像或车外图像；S12、所述车载终端对拍摄的所述图像进行压缩编码后通过流媒体技术和广域网向所述云服务端实时发送；S13、所述车载终端将压缩编码后的所述图像以文件形式缓存在本地存储器中。所述目标图像像素数据与所述关键帧像素数据的匹配过程基于人脸识别算法、目标追踪算法。所述广域网包括FDD-LTE或TD-LTE的4G网络以及5G网络。对应于上述一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法，本专利技术还提供一种基于云计算的车载图像特征自动识别系统，包括顺序连接的车载终端、云服务端和客户端：所述客户端，用于向所述云服务端上传目标图像；所述云服务端，用于获取所述客户端上传的目标图像，并对所述目标图像进行像素分解得到目标图像像素数据。所述车载终端，用于将自身捕获的图像实时上传至所述云服务端；所述云服务端，还用于接收所述图像并每隔预设时间段拼接为一段视频存储至数据库中；以及，依序对每段所述视频的关键帧进行提取，并对所述关键帧进行像素分解得到关键帧像素数据；以及将所述关键帧像素数据与所述目标图像像素数据进行匹配，得到相似度；以及，将相似度达到预设阈值的所述关键帧进行标注并标记为有效信息后保存至所述数据库中，同时下发至所述车载终端进行显示。所述车载终端包括顺序连接的图像采集模块、图像处理模块和车载通讯模块，以及连接所述图像处理模块和所述车载通讯模块的缓存模块；所述图像采集模块用于将车载摄像头捕获的图像实时向所述图像处理模块传输；所述图像处理模块用于对拍摄的所述图像进行压缩编码后通过流媒体技术发送至所述车载通讯模块；所述车载通讯模块用于通过广域网将所述图像处理模块传输的图像向所述云服务端实时发送；以及，接收所述云服务端下发的标记为所述有效信息的所述关键帧；所述缓存模块用于将压缩编码后的所述图像以文件形式缓存在本地存储器中，以及保存标记为所述有效信息的所述关键帧。所述车载终端还包括连接所述缓存模块的多媒体模块，用于显示所述标记为有效信息的所述关键帧。所述图像采集模块设有车载摄像头，用于拍摄车内环境和车外环境；所述广域网包括FDD-LTE或TD-LTE的4G网络以及5G网络；所述目标图像像素数据与所述关键帧像素数据的匹配过程基于人脸识别算法、目标追踪算法；所述客户端为用户使用的移动终端。本专利技术提供一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法与系统，通过云服务端对利用车载终端采集到的实时图像以及客户端上传的目标图像进行像素分解生成目标图像像素数据与关键帧像素数据，通过目标图像像素数据与关键帧像素数据的相似比与预设阈值的比较判断是否找到目标对象，进一步通过车载多媒体提醒用户，从而避免了用户在驾驶车辆时因为寻找目标对象而分心导致的安全隐患，实现了车辆的自主寻人与自动跟车提醒，还实现了客户端与车载终端的远程数据共享；通过人脸识别算法结合客户端与车载终端的远程数据共享，可实时监测当前车辆的周围环境，进行有效地远程车辆防盗；利用云服务端强大的后台运行能力，能够快速、准确地将有效信息从大量无用且占据大量内存空间的实时图像筛选出来并保存在后台数据库中或下发到车载终端，优化了有效信息的识别度、提高了文件存储的稳定性。附图说明图1是本专利技术实施例提供的一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法的工作流程图；图2是本专利技术实施例提供的一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法的目标图像像素数据获取工作流程图；图3是本专利技术实施例提供的图1中步骤S1的具体工作流程；图4是本专利技术实施例提供的一种基于云计算的车载图像特征自动识别系统的系统框架图。其中，车载终端1，图像采集模块11、图像处理模块12、车载通讯模块13、缓存模块14、多媒体模块15；云服务端2；客户端3。具体实施方式下面结合附图具体阐明本专利技术的实施方式，实施例的给出仅仅是为了说明目的，并不能理解为对本专利技术的限定，包括附图仅供参考和说明使用，不构成对本专利技术专利保护范围的限制，因为在不脱离本专利技术精神和范围基础上，可以对本专利技术进行许多改变。本专利技术实施例提供的一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法，如图1、图2所示，包括步骤：S01、所述客户端3向所述云服务端2上传目标图像；S02、所述云服务端2获取所述客户端3上传的目标图像，并对所述目标图像进行像素分解得到所述目标图像像素数据。S1、车载终端1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法，其特征在于，包括步骤：/nS1、车载终端将车载摄像头捕获的图像实时上传至云服务端；/nS2、所述云服务端接收所述图像并每隔预设时间段将所述图像拼接为一段视频存储至数据库中；/nS3、所述云服务端依序对每段所述视频的关键帧进行提取，并对所述关键帧进行像素分解得到关键帧像素数据；/nS4、将所述关键帧像素数据与客户端提供的目标图像像素数据进行匹配，得到相似度；/nS5、所述云服务端将相似度达到预设阈值的所述关键帧进行标注并标记为有效信息后保存至所述数据库中，同时下发至所述车载终端进行显示。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法，其特征在于，包括步骤：
S1、车载终端将车载摄像头捕获的图像实时上传至云服务端；
S2、所述云服务端接收所述图像并每隔预设时间段将所述图像拼接为一段视频存储至数据库中；
S3、所述云服务端依序对每段所述视频的关键帧进行提取，并对所述关键帧进行像素分解得到关键帧像素数据；
S4、将所述关键帧像素数据与客户端提供的目标图像像素数据进行匹配，得到相似度；
S5、所述云服务端将相似度达到预设阈值的所述关键帧进行标注并标记为有效信息后保存至所述数据库中，同时下发至所述车载终端进行显示。


2.如权利要求1所述的一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法，其特征在于，在所述步骤S1前，还设置有步骤：
S01、所述客户端向所述云服务端上传目标图像；
S02、所述云服务端获取所述客户端上传的目标图像，并对所述目标图像进行像素分解得到所述目标图像像素数据。


3.如权利要求2所述的一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括步骤：
S11、所述车载摄像头拍摄图像，所述图像包括车内图像或车外图像；
S12、所述车载终端对拍摄的所述图像进行压缩编码后通过流媒体技术和广域网向所述云服务端实时发送；
S13、所述车载终端将压缩编码后的所述图像以文件形式缓存在本地存储器中。


4.如权利要求3所述的一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法，其特征在于，在所述步骤S4中：所述目标图像像素数据与所述关键帧像素数据的匹配过程基于人脸识别算法、目标追踪算法。


5.如权利要求4所述的一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法，其特征在于，在所述步骤S5中，所述云服务端通过广域网进行下发：所述广域网包括FDD-LTE或TD-LTE的4G网络以及5G网络。


6.如权利要求5所述的一种基于云计算的车载图像特征自动识别方法，其特征在于，还包括步骤：
S6、所述客户端访问所述云服务端，查看或下载所述数据库中保存的所述视频或添加了所述有效信息的所述关键帧。


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【专利技术属性】
技术研发人员：陈泽通，
申请(专利权)人：惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44