一种人脸抓拍枪机负载均衡方法技术

本发明专利技术涉及人脸识别技术领域，尤其是人脸抓拍枪机负载均衡方法，采集两路原始图像，抓拍枪机的采集模块将原始图像传输至图像编解码模块；图像编解码模块将一路输出至CPU编码模块进行编码，另一路输出至GPU模块进行人脸检测；CPU图像应用模块接收图像后，存储所述图像至本地存储卡，同时通过网络上传至远端服务器；CPU图像分析模块对本地存储图像进行分析，统计设定时间内人脸抓拍数量N，传输需调整码率值X，CPU编码模块获取并配置初始码率值为调整码率值X；动态实时调整编码码率，在抓拍量大时降低码率，实现让出CPU资源，供图片本地存储，同时上传远程服务器的效果；反之在抓拍量小的时段能恢复甚至提升码率，达到一种负载均衡的策略。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸抓拍枪机负载均衡方法
本专利技术涉及人脸识别
，尤其是一种人脸抓拍枪机负载均衡方法。
技术介绍
近年来，随着人工智能芯片的普及，人脸抓拍枪机逐渐成为安防领域的不可或缺的产品，鉴于嵌入式设备资源（如内存、GPU、CPU处理能力）的有限性，如何充分利用有限资源发挥人脸抓拍枪机的最大性能成为一项关键技术。人脸抓拍枪机的特点是人脸抓拍，其设备资源必需优先保障抓拍图片的本地存储与抓拍图片的远程服务器上传。在传统枪机应用中，编码率通常被限定为静态参数，安装调试人员可凭经验，结合应用场景，网络带宽等因素，确定一个初始值。这种固定不变的码率如果设置偏小，会导致视频流不清晰以及设备资源的浪费；如果设置偏大，会导致图像的丢帧以及设备的超负荷工作，基于此，如何通过统计当前人脸抓拍数量，动态实时调整编码码率，在抓拍量大的时段能降低码率，实现让出CPU资源，供图片本地存储，同时让出网络带宽，供图片上传远程服务器的效果；反之在抓拍量小的时段能恢复甚至提升码率，达到一种负载均衡的策略。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是通过统计当前人脸抓拍数量，动态实时调整编码码率，使其达到一种负载均衡的状态。本专利技术所采用的技术方案是：人脸抓拍枪机负载均衡方法，包括以下步骤：步骤S1，采集两路原始图像，抓拍枪机的采集模块将所述原始图像传输至图像编解码模块；步骤S2，接收两路原始图像后，所述图像编解码模块将一路输出至CPU编码模块进行编码，另一路输出至GPU模块进行人脸检测；步骤S3，CPU图像应用模块接收经CPU编码模块编码和GPU模块人脸检测后的图像，存储所述图像至本地存储卡，同时通过网络上传至远端服务器；步骤S4，CPU图像分析模块对本地存储图像进行分析，统计设定时间内人脸抓拍数量N，假设初始码率值为M，则需调整码率值为X:X=M*1/([N/500]+1)步骤S5，传输需调整码率值X，所述CPU编码模块获取并配置初始码率值为调整码率值X。进一步地，步骤S2中，若未检测到人脸，则继续执行步骤2，直到检测到人脸。进一步地，在步骤S4中，当人脸抓拍数量大于设定值时，根据初始码率降低当前码率值。进一步地，在步骤S4中，当人脸抓拍数量小于设定值时，根据初始码率增加当前码率值。进一步地，在步骤S4中，所述统计设定时间设置为10分钟。本专利技术的有益效果是：1）在人脸抓拍枪机中，CPU负责编解码、网络传输等工作，人工智能芯片GPU负责人脸检测，当人流量大时，GPU功率升高，抓拍人脸图片增多，此时CPU工作量也相应增加，本地图片存储及上传平台将占用大量CPU资源，此时，动态降低编码码率，能有效提升抓拍效率，将宝贵的CPU资源及网络资源用于图片的本地存储与远端传输。2）能够实现动态合理的码流变化，解决了简单场景和复杂场景下，清晰度与码率的矛盾，降低网络带宽的占用，均衡了CPU的负载，保证了人脸抓拍图像的质量。3）动态码率调整方法告别了以往安装人员凭经验固定调整码率的弊端，可自适应小区楼道、马路、地铁、广场等多种场景，应用前景极为广泛。附图说明图1是本专利技术一种人脸抓拍枪机负载均衡方法的流程示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术进一步说明。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。与CPU擅长逻辑控制和通用类型数据运算不同，GPU擅长的是大规模并发计算，这也正是密码破解等所需要的。此方案选用GPU进行大量图像处理。选用CPU进行编码与计算。本申请方案主要是一种人脸抓拍枪机负载均衡方法，包括以下步骤：S1，采集两路原始图像，抓拍枪机的采集模块将所述原始图像传输至图像编解码模块；S2，接收两路原始图像后，所述图像编解码模块将一路输出至CPU编码模块进行编码，另一路输出至GPU模块进行人脸检测；S3，CPU图像应用模块接收经CPU编码模块编码和GPU模块人脸检测后的图像，存储所述图像至本地存储卡，同时通过网络上传至远端服务器；S4，CPU图像分析模块对本地存储图像进行分析，统计设定时间内人脸抓拍数量N，假设初始码率值为M，则需调整码率值为X:X=M*1/([N/500]+1)S5，传输需调整码率值X，所述CPU编码模块获取并配置初始码率值为调整码率值X。S2中，若未检测到人脸，则继续执行步骤2，直到检测到人脸。在步骤S4中，当人脸抓拍数量大于设定值时，根据初始码率降低当前码率值。在步骤S4中，当人脸抓拍数量小于设定值时，根据初始码率增加当前码率值。在步骤S4中，所述统计设定时间设置为10分钟。本实施方案采用摄像机抓拍采集所需检测人员的人脸的面像文件或者获取其现有照片形成面像文件，并将这些面像文件一路通过CPU编码模块生成面纹编码贮存起来。另一路通过人脸识别，或取照片输入，随后将两路进过处理后的图像在本地和远程服务器进行保存。另一种方案是建立人脸档案，用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述编码方式主要是根据人脸脸部的本质特征工作的。编码具有强大的可靠性，从而使它可以从人群精准地辩认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。能够实现动态合理的码流变化，解决了简单场景和复杂场景下，清晰度与码率的矛盾，降低网络带宽的占用，均衡了CPU的负载，保证了人脸抓拍图像的质量。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸抓拍枪机负载均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1，采集两路原始图像，抓拍枪机的采集模块将所述原始图像传输至图像编解码模块；/n步骤S2，接收两路原始图像后，所述图像编解码模块将一路输出至CPU编码模块进行编码，另一路输出至GPU模块进行人脸检测；/n步骤S3，CPU图像应用模块接收经CPU编码模块编码和GPU模块人脸检测后的图像，存储所述图像至本地存储卡，同时通过网络上传至远端服务器；/n步骤S4，CPU图像分析模块对本地存储图像进行分析，统计设定时间内人脸抓拍数量N，假设初始码率值为M，则需调整码率值为X:/nX=M * 1/([N/500] +1)/n步骤S5，传输需调整码率值X，所述CPU编码模块获取并配置初始码率值为调整码率值X。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸抓拍枪机负载均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，采集两路原始图像，抓拍枪机的采集模块将所述原始图像传输至图像编解码模块；
步骤S2，接收两路原始图像后，所述图像编解码模块将一路输出至CPU编码模块进行编码，另一路输出至GPU模块进行人脸检测；
步骤S3，CPU图像应用模块接收经CPU编码模块编码和GPU模块人脸检测后的图像，存储所述图像至本地存储卡，同时通过网络上传至远端服务器；
步骤S4，CPU图像分析模块对本地存储图像进行分析，统计设定时间内人脸抓拍数量N，假设初始码率值为M，则需调整码率值为X:
X=M*1/([N/500]+1)
步骤S5，传输需调整码率值X，所述CPU...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟宏博，
申请(专利权)人：成都国翼电子技术有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51