【技术实现步骤摘要】
一种辅助计算机的视频流传输方法、装置和电子设备
[0001]本专利技术涉及计算机
,尤其涉及一种辅助计算机的视频流传输方法、装置和电子设备。
技术介绍
[0002]计算机视觉软件正在改变着行业,使消费者的生活不仅更加轻松,而且更加有趣。作为一个新兴领域,计算机视觉受到了广泛的宣传和相当可观的投资。随着国内外技术不断发展,政府企业的大量资金投入,大家逐渐发现AI(Arti ficial Intelligence,人工智能)难落地的现象普遍存在,计算机视觉亦是如此。当前目标检测的实际应用中,结果的展示都是在客户端上实时展示的,但是对于客户来说,希望在现场页面上实时查看,显然无法做到,并且因为视频流对网络带宽的开销较大,现场无法提供专线。
[0003]现有技术的缺陷和不足:
[0004]1.目前的计算机视觉展示方式没有成熟的解决方案,要么不展示或者通过代码运行直接展示在服务器显示屏上。
[0005]2.通过图片直接转发,快速切换形成视频流的方式,对网络带宽的开销太大,当部署在带宽较小的地方时,会对其他 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种辅助计算机的视频流传输方法,其特征在于,包括:实时获取多路视频流,提取所述多路视频流中多个视频帧;对所述视频帧进行模型推理得到视频帧检测结果;通过计算机视觉库绘制所述视频帧检测结果至相对应的视频帧上,得到待上传视频帧;于所述视频帧中提取关键帧,计算所述关键帧之间的运动矢量,得到补偿数据;对所述待上传视频帧、所述补偿数据进行压缩,将压缩后的所述待上传视频帧、所述补偿数据上传至视频流服务器。2.如权利要求1所述的一种辅助计算机的视频流传输方法,其特征在于,所述实时获取多路视频流,包括:建立多路视频流连接;基于所述视频流连接并发读取多路视频流。3.如权利要求1所述的一种辅助计算机的视频流传输方法,其特征在于,所述提取所述多路视频流中多个视频帧,包括:以所述视频流的编号和时间为键值获取所述键值相对应的值,所述键值相对应的值为所述多路视频流中多个视频帧。4.如权利要求1所述的一种辅助计算机的视频流传输方法,其特征在于,所述对所述视频帧进行模型推理得到视频帧检测结果,包括:加载神经网络模型,所述神经网络模型包括目标检测模型、人脸识别模型、人流密集度检测模型;通过所述神经网络模型对所述视频帧进行目标检测、人脸识别、人力密集度检测,得到视频帧检测结果,所述视频帧检测结果包括目标检测框、人脸检测框、文字信息。5.如权利要求1所述的一种辅助计算机的视频流传输方法,其特征在于,在所述于所述视频帧中提取关键帧之前,包括:划分宏块,计算所述视频帧中每个宏块的像素值的方差;根据所述像素值的方差对所述视频帧进行处理;对处理后的所述视频帧进行帧内压缩。6.如权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员:熊贤剑,黎英明,刘凤余,高利华,张冲,
申请(专利权)人:上海卓繁信息技术股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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