一种视频识别方法、系统、设备及介质技术方案

本申请提供了一种视频识别方法、系统、设备及介质，通过边缘节点进行图像识别，边缘服务器对识别结果进行过滤，云服务器只根据识别结果确定出违规结果，只获取存在违规行为的违规结果所在时间段的视频，减轻了云服务器的计算量以及节约了存储空间。并且，边缘服务器还会对相似的存在违规行为的图像进行过滤，防止同一个存在违规行为的图像重复出现，避免了云服务器会接收到较多同一违规行为的视频，减轻了云服务器的计算量以及节约了存储空间。了云服务器的计算量以及节约了存储空间。了云服务器的计算量以及节约了存储空间。

【技术实现步骤摘要】
一种视频识别方法、系统、设备及介质


[0001]本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种视频识别方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]对视频中的图像进行智能识别，可以识别出视频的违规行为，根据识别到的违规行为进行自动告警，可以减少在视频识别方面的人力耗费。视频的图像识别都是发送给云服务器，由云服务器进行图像识别的。
[0003]但是，视频如果比较长，视频的图像识别在云服务器上进行，视频就需要上传到云服务器上，上传的过程也会花费时间。云服务器将视频中的每个图像都进行识别也需要花费较多时间，并且，云服务器会接收到来自多个设备的视频，会占用云服务器较多内存。
[0004]因此，如何减少对视频进行图像识别花费的时间以及占用的内存，是亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种视频识别方法、系统、设备及介质，通过边缘节点进行图像识别，边缘服务器对识别结果进行过滤，云服务器只根据识别结果确定出违规结果，只获取违规结果所在时间段的视频，减轻了云服务器的计算量以及节约了存储空间。并且，边缘服务器还会对相似的存在违规行为的图像进行过滤，防止同一个存在违规行为的图像重复出现，避免了云服务器会接收到较多同一违规行为的视频，减轻了云服务器的计算量以及节约了存储空间。
[0006]目标和其他目标将通过独立权利要求中的特征来达成。进一步的实现方式在从属权利要求、说明书和附图中体现。
[0007]第一方面，本申请提供了一种方法，视频识别系统，其特征在于，所述系统包括边缘节点、边缘服务器以及云服务器，包括：边缘节点用于对视频中的多帧待识别图像进行识别，得到多个识别结果，其中，每帧待识别图像对应至少一个识别结果，所述识别结果包括多个元素，其中，一个元素对应一个目标物，一个元素的值用于表示所述待识别图像中是否包含对应的目标物；云服务器用于根据接收到的每帧图像对应的识别结果中的每一个元素与预设识别结果中的每一个元素进行对比，确定每帧图像对应的违规结果，违规结果用于表示图像中是否存在违规行为，其中，若所述违规结果中存在表示所述识别结果与所述预设识别结果不相同的元素，则所述违规结果对应的图像中存在违规行为；边缘服务器用于根据云服务器发送的每帧图像对应的违规结果，确定存在违规行为的目标图像；边缘服务器还用于根据每帧目标图像对应的采集时间，获取每帧目标图像对应目标视频，目标视频为包括所述采集时间的预设时长的视频。
[0008]第二方面，本申请提供了一种视频识别方法，其特征在于，包括：边缘节点对视频中的多帧待识别图像进行识别，得到多个识别结果，其中，每帧待识别图像对应至少一个识别结果，所述识别结果包括多个元素，其中，一个元素对应一个目标物，一个元素的值用于
表示所述待识别图像中是否包含对应的目标物；云服务器根据接收到的每帧图像对应的识别结果中的每一个元素与预设识别结果中的每一个元素进行对比，确定每帧图像对应的违规结果，违规结果用于表示图像中是否存在违规行为，其中，若所述违规结果中存在表示所述识别结果与所述预设识别结果不相同的元素，则所述违规结果对应的图像中存在违规行为；边缘服务器根据云服务器发送的每帧图像对应的违规结果，确定存在违规行为的目标图像；边缘服务器根据每帧目标图像对应的采集时间，获取每帧目标图像对应目标视频，所述目标视频为包括所述采集时间的预设时长的视频。
[0009]第三方面，本申请提供了一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述存储器中的计算机程序以实现如第一方面中所述边缘节点的功能，或者实现如第一方面中所述边缘服务器，或者实现如第一方面中所述云服务器的功能。
[0010]第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，当上述计算机程序在计算机上运行时，使得上述计算机执行如第一方面中所述边缘节点的功能，或者执行如第一方面中所述边缘服务器，或者执行如第一方面中所述云服务器的功能。
[0011]综上所述，本申请提供的一种视频识别方法、系统、设备及介质，通过边缘节点进行视频中图像识别，边缘服务器对识别结果进行过滤，云服务器只根据识别结果确定出违规结果，只获取存在违规行为那段时间的视频。并且，边缘服务器还会对相似的存在违规行为的图像进行过滤，防止同一个存在违规行为的图像重复出现，避免了云服务器会接收到较多同一违规行为的视频，减轻了云服务器的计算量以及节约了存储空间。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0013]图1为本申请实施例提供的一种视频识别系统的结构示意图；
[0014]图2为本申请实施例提供的一种视频识别的方法流程示意图；
[0015]图3为本申请实施例提供的一种视频识别的方法的应用场景示意图；
[0016]图4为本申请实施例提供的一种存在违规行为的图像的hash值计算结果的示意图；
[0017]图5为本申请实施例提供的一种查找相似的存在违规行为的图像的方法的示意图；
[0018]图6为本申请实施例提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
[0019]本申请以下实施例中所使用的术语只是为了描述特定实施例的目的，而并非旨在作为对本申请的限制。如在本申请的说明书和所附权利要求书中所使用的那样，单数表达形式“一个”、“一种”、“所述”、“上述”、“该”和“这一”旨在也包括复数表达形式，除非其上下文中明确地有相反指示。还应当理解，本申请中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个所列出项目的任何或所有可能组合。
[0020]本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
[0021]人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、图像识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
[0022]图像识别技术是人工智能中一门重要的技术，其产生目的是让电子设备代替人类去处理大量的图像信息。图像包括前景与背景，而图像识别技术中最关键的步骤在于电子设备如何从图像的前景中找出目标物，确定目标物的位置并识别出该目标物的类别。图像识别技术在众多领域中得到了应用，例如自动驾驶领域的行人及车辆识别；公共安全领域的人脸识别、指纹识别；农业领域的种子识别、食品品质检测；医学领域的心电图识别等。
[0023]图像识别技术还可以应用于视频的识别，识别视频中的图像存在的安全隐患或违规行为等等。根据识别到的违规行为进行自动告警，可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频识别系统，其特征在于，所述系统包括边缘节点、边缘服务器以及云服务器，包括：所述边缘节点用于对视频中的多帧待识别图像进行识别，得到多个识别结果，其中，每帧待识别图像对应至少一个识别结果，所述识别结果包括多个元素，其中，一个元素对应一个目标物，一个元素的值用于表示所述待识别图像中是否包含对应的目标物；所述云服务器用于根据接收到的每帧图像对应的识别结果中的每一个元素与预设识别结果中的每一个元素进行对比，确定每帧图像对应的违规结果，所述违规结果用于表示图像中是否存在违规行为，其中，若所述违规结果中存在表示所述识别结果与所述预设识别结果不相同的元素，则所述违规结果对应的图像中存在违规行为；所述边缘服务器用于根据云服务器发送的每帧图像对应的违规结果，确定存在违规行为的目标图像；所述边缘服务器还用于根据所述每帧目标图像对应的采集时间，获取每帧目标图像对应的目标视频，所述目标视频为包括所述采集时间的预设时长的视频。2.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述边缘服务器具体用于：根据所述云服务器发送的每帧图像的违规结果，确定存在违规行为的图像以及所述存在违规行为的图像的hash值；根据所述存在违规行为的图像的hash值，确定所述目标图像。3.根据权利要求2所述系统，其特征在于，所述边缘节点还用于将所述多帧待识别图像以及所述多帧待识别图像中每帧待识别图像对应的图像信息发送给所述边缘服务器，所述图像信息包括所述识别结果、图像标识与图像采集时间；所述边缘服务器还用于根据所述图像信息得到第一图像集合，所述第一图像集合包括所述图像信息符合预设条件的图像，所述预设条件包括所述图像采集时间属于预设时间段；所述云服务器用于根据接收到的每帧图像对应的识别结果中的每一个元素与预设识别结果中的每一个元素进行对比，确定每帧图像对应的违规结果，具体包括：所述云服务器用于根据所述第一图像集合中每帧图像的识别结果中的每个元素与所述预设识别结果中每个元素进行对比，确定每帧图像对应的违规结果。4.根据权利要求3所述系统，其特征在于，所述边缘服务器具体用于：根据K个不同的哈希函数确定每个存在违规行为的图像的K个hash值；根据所述每个存在违规行为的图像的K个hash值，确定所述目标图像，其中，每个目标图像的K个hash值与其余任意一个目标图像的K个hash值不完全相同。5.根据权利要求4所述系统，其特征在于，所述边缘服务器具体用于：获取第一图像的K个hash值以及N...

【专利技术属性】
技术研发人员：柯向荣，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：