一种数字视网膜软件定义摄像机方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及安防监控和人工智能领域，特别涉及一种数字视网膜软件定义摄像机方法。包括接入监控视频流，将监控视频流输入智能转换器；按照软件定义摄像机协议对监控视频流进行处理；对智能转换器的系统资源进行监视；智能转换器系统资源可用时，对处理后的监控视频流调用相应的计算模型进行智能计算；将智能计算结果发送至云端平台；云端平台存储接收到的数据，并接收终端的检索、特征计算，将检索、特征计算得到的结果返回至终端进行显示。解决目前传统视频监控摄像机不能对监控场景中人车等动态目标的提取与分析的问题，以及监控视频在大规模汇聚应用时无法对摄像机的视频分析算法进行定义、更新的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种数字视网膜软件定义摄像机方法及系统
本专利技术涉及安防监控和人工智能领域，特别涉及一种数字视网膜软件定义摄像机方法及系统。
技术介绍
目前部署的视频监控系统，采用的是十多年前的技术标准H.264，数据压缩效率低，建设成本高，应用效果差强人意，主要表现在：1)早期标准压缩效率低。在保证视频质量的情况下，我国部署的三千万摄像机估计需要数千亿元的存储成本，各地在存储空间不足的情况下，往往对视频进行过度压缩，造成大量视频图像质量严重劣化，看不清关键人物和车辆；2)监控视频联网难。很多省市部署的摄像机都超过百万，但采用老标准编码，在现有通信带宽条件下，能够实时传输的视频只有数百路，大部分监控视频得不到有效利用；3)高度密集的摄像机无法进行全场景覆盖。尽管部分地区的摄像机分布密集度很高，仍然无法进行全场景覆盖，对于摄像机覆盖的区域地面摄像机拍摄的信息也是有限的，同时全天候采集的视频数据冗余度很高，但很难提取全局有价值信息，造成巨大的信息浪费；4)海量视频检索难。传统视频监控系统是通过监控人员调阅历史录像来实现事件的回放取证，人工回放录像取证的方式效率低，尽管图像检索技术有了快速的发展，但是在产业界应用，特别是安防领域的大规模应用还亟待解决；5)缺乏视频精准分析。在实战应用中，视频监控技术存在视频调阅慢、分析难的问题，如何从海量视频中发现重要而有价值的线索，如快速识别定位目标、挖掘其行动轨迹，对缩短事件处理时间，降低工作强度，提高工作效率具有积极意义。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种数字视网膜软件定义摄像机方法及系统，解决目前传统视频监控摄像机不能对监控场景中人车等动态目标的提取与分析的问题，以及监控视频在大规模汇聚应用时无法对摄像机的视频分析算法进行定义、更新的问题。根据本专利技术实施例的第一方面，一种数字视网膜软件定义摄像机方法，包括：智能转换器接收摄像机的视频流，对视频流进行解码；所述云端平台对智能转换器的系统资源进行监视，并判断所述系统资源是否可用，当智能转换器系统资源可用时，智能转换器对处理后的视频流调用所述摄像机的计算模型进行计算，当智能转换器系统资源不可用时，进行报错；所述智能转换器将计算结果与视频流封装后发送至云端平台；所述云端平台接收所述封装后的计算结果与视频流并存储所述封装后的计算结果与视频流，所述云端平台接收终端发送的检索、特征计算指令，对计算结果与视频流进行检索、特征计算，将检索、特征计算得到的结果返回至终端进行显示。当云端平台接收终端发送的需要变更所述摄像机的计算模型的请求时，将所述摄像机的参数信息、所述摄像机的计算模型的运行状态信息与待运行模型的运行支撑信息进行比对，判断所述摄像机的参数信息、所述摄像机的计算模型的运行状态信息是否符合待运行模型的运行支撑信息变更条件，若符合，则云端平台向智能转换器发送待运行模型；智能转换器接收并完成解封装后停止该摄像机正在运行的计算模型，该摄像机启动待运行模型，完成模型更新；若不符合，则返回变更失败至终端。所述云端平台接收所述封装后的计算结果与视频流并存储所述封装后的计算结果与视频流，具体为：云端平台对接收到的数据进行解封装得到特征流和视频流，将视频流存储至视频文件数据库中，将特征流存储至对应的结构化和/或非结构化数据库中。所述云端对智能转换器的系统资源进行监视，并判断所述系统资源是否可用，具体包括：智能转换器读取智能转换器资源管理器的CPU、内存、网络I/O、GPU占用率，并发送给云端，云端判断所述系统资源是否可用。所述智能转换器对视频流进行解码，包括智能转换器检测所述视频流的格式，对接入的视频流进行解码，提取监控摄像机ID信息和视频编码格式参数。一种数字视网膜软件定义摄像机系统，包括智能转换器、云端平台、终端，智能转换器包括智能分析模块，智能分析模块接收视频流，并对视频流进行处理，对智能转换器的系统资源进行读取，并将读取结果发送于云端，并在资源可用时，对处理后的视频流调用相应的计算模型进行智能计算；云端平台存储接收到的智能计算结果和视频流，并接收终端的检索、特征计算，将检索、特征计算得到的结果返回至终端进行显示；终端实现用户交互，并向云端平台发送指令。所述云端平台包括接入调度中间件、数据存储模块、业务应用服务模块、计算算法池模块，其中，接入调度中间件接收智能分析模块的智能计算结果与视频流，并发送给数据存储模块；业务应用服务模块向接入调度中间件发送指令，并接收接入调度中间件传输的数据，将数据传输给所述终端；计算算法池模块存储计算算法，接入调度中间件从计算模型算法池调取待运行模型，将待运行模型发送给智能转换器。所述智能分析模块包括视频解码模块、系统资源模块、智能计算模块，其中视频解码模块对监控视频流进行处理，具体包括对接入的视频流进行解码，提取监控摄像机ID信息和视频编码格式参数；系统资源模块对智能转换器的系统资源进行读取，具体包括读取智能转换器资源管理器的CPU、内存、网络I/O、GPU占用率；智能计算模块对处理后的监控视频流调用相应的计算模型进行智能计算，并接收所述接入调度中间件传输的待运行模型，完成智能计算模型更新。所述数据存储模块包括视频文件数据库、结构化和非结构化数据库，其中，数据存储模块将接收到的智能计算结果和视频流进行解封装得到特征流和视频流，将视频流存储至视频文件数据库，将特征流存储至结构化和非结构化数据库。还包括第三方服务引擎模块，所述第三方服务引擎模块连接接入调度中间件，接入调度中间件接收第三方服务引擎的提供的数据服务，基于数据实现应用服务。本专利技术实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：通过对传统视频监控摄像机上增加智能转换器，智能转换器的视频智能分析模块完成将传统视频监控摄像机升级为数字视网膜智能摄像机，实现对监控场景中人车等动态目标的提取与分析使单一功能摄像机具有更灵活的视频处理和分析功能，并且随着模型更新也支持了更好的应用可靠性。对视频分析平台建立计算模型算法池，可以有效地对摄像机的视频分析算法进行定义、更新，使单一功能摄像机具有更灵活的视频处理和分析功能，并且随着模型更新也支持了更好的应用可靠性。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。图1是本专利技术一种数字视网膜软件定义摄像机方法流程图；图2是本专利技术一种数字视网膜软件定义摄像机系统结构图。具体实施方式实施例一视频监控产业在快速发展的过程中，不断向网络化、高清化、智能化、多元化的方向发展。随着人工智能、云计算、大数据、无人机技术的深入应用，视频智能分析多元化已成为新一代视频监控系统最鲜明的特色。“数字视网膜端到端系统”是北京大学数字视频编解码国家工程实验室研本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数字视网膜软件定义摄像机方法，其特征在于，包括：/n智能转换器接收摄像机的视频流，对视频流进行解码；/n所述云端平台对智能转换器的系统资源进行监视，并判断所述系统资源是否可用，当智能转换器系统资源可用时，智能转换器对处理后的视频流调用所述摄像机的计算模型进行计算，当智能转换器系统资源不可用时，进行报错；/n所述智能转换器将计算结果与视频流封装后发送至云端平台；/n所述云端平台接收所述封装后的计算结果与视频流并存储所述封装后的计算结果与视频流，/n所述云端平台接收终端发送的检索、特征计算指令，对计算结果与视频流进行检索、特征计算，将检索、特征计算得到的结果返回至终端进行显示。/n

【技术特征摘要】
1.一种数字视网膜软件定义摄像机方法，其特征在于，包括：
智能转换器接收摄像机的视频流，对视频流进行解码；
所述云端平台对智能转换器的系统资源进行监视，并判断所述系统资源是否可用，当智能转换器系统资源可用时，智能转换器对处理后的视频流调用所述摄像机的计算模型进行计算，当智能转换器系统资源不可用时，进行报错；
所述智能转换器将计算结果与视频流封装后发送至云端平台；
所述云端平台接收所述封装后的计算结果与视频流并存储所述封装后的计算结果与视频流，
所述云端平台接收终端发送的检索、特征计算指令，对计算结果与视频流进行检索、特征计算，将检索、特征计算得到的结果返回至终端进行显示。


2.如权利要求1所述的一种数字视网膜软件定义摄像机方法，其特征在于，
当云端平台接收终端发送的需要变更所述摄像机的计算模型的请求时，将所述摄像机的参数信息、所述摄像机的计算模型的运行状态信息与待运行模型的运行支撑信息进行比对，
判断所述摄像机的参数信息、所述摄像机的计算模型的运行状态信息是否符合待运行模型的运行支撑信息变更条件，
若符合，则
云端平台向智能转换器发送待运行模型；智能转换器接收并完成解封装后停止该摄像机正在运行的计算模型，该摄像机启动待运行模型，完成模型更新；
若不符合，则
返回变更失败至终端。


3.如权利要求2所述的一种数字视网膜软件定义摄像机方法，其特征在于，所述云端平台接收所述封装后的计算结果与视频流并存储所述封装后的计算结果与视频流，具体为：
云端平台对接收到的数据进行解封装得到特征流和视频流，将视频流存储至视频文件数据库中，将特征流存储至对应的结构化和/或非结构化数据库中。


4.如权利要求3所述的一种数字视网膜软件定义摄像机方法，其特征在于，所述云端对智能转换器的系统资源进行监视，并判断所述系统资源是否可用，具体包括：
智能转换器读取智能转换器资源管理器的CPU、内存、网络I/O、GPU占用率，并发送给云端，云端判断所述系统资源是否可用。


5.如权利要求4所述的一种数字视网膜软件定义摄像机方法，其特征在于，所述智能转换器对视频流进行解码，包括
智能转换器检测所述视频流的格式，对接入的视频流进行解码，提取监控摄像机ID信息和视频编码...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾惠柱，李源，杨长水，崔玥，解晓东，高文，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：北京;11