智能视频分析盒、智能视频分析系统以及方法技术方案

本公开涉及一种智能视频分析盒、智能视频分析系统及方法，并涉及智能安防领域。该智能视频分析盒能够与摄像机连接并且包括：壳体以及设置在壳体内的智能载板和智能核心板，智能载板设置有连接所述智能核心板的连接部、存储器、继电器和视频接口模块，智能核心板构造为从摄像机通过RTSP取流而获得取流数据；还构造为将取流数据分成多路，基于深度学习算法对一路取流数据进行检测，在被检测为异常时，将异常视频数据存储到存储器，触发继电器，联动外部联动装置；智能核心板还构造为将其它一路或多路取流数据经由视频接口模块输出到显示装置，算法应用轻量化和移植技术。该智能视频分析盒能够降低传统监控系统智能化升级改造造价并提升效率。价并提升效率。价并提升效率。

【技术实现步骤摘要】
智能视频分析盒、智能视频分析系统以及方法


[0001]本专利技术涉及智能安防领域，具体涉及基于视频边缘计算的智能视频分析盒、智能视频分析系统以及方法。

技术介绍

[0002]智能化是数字化网络化发展的必然趋势，智能分析盒作为一个承载智能技术的终端平台，加入人与物等的智能算法软件，将是智能安防领域重要发展方向。整体来看，简单的智能分析包括移动侦测、遮挡报警等，目前这些方面应用逐步普及。更复杂的智能分析主要涉及行为识别与分析，比如动态跟踪、人脸识别、自动遮蔽等。以视频技术为核心的安防行业拥有海量的数据来源，可以充分满足人工智能对于算法模型训练的要求；此外，安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的诉求与人工智能的技术逻辑完全吻合。随着深度学习算法的逐渐成熟，智能安防领域产品智能化水平将随着提升。
[0003]近些年来，行业摄像机的演化已经逐渐摆脱以往对硬件参数设备的依赖，取而代之的是以细分行业场景化应用或者是AI（人工智能）算法应用为重点的安防软件服务升级。随着人工智能、深度学习和计算机视觉等技术在智能安防领域的深化应用，以及5G时代的即将到来，整个安防行业的信息化、智能化建设将加速演进。
[0004]目前大多数智能安防的方案基本为前端采集后端或云端智能化处理，这种方式对客户来说极大的增加了计算资源成本和带宽压力。

技术实现思路

[0005]为了解决至少上述问题之一而提供了一种智能视频分析盒、智能视频分析系统及方法，能够极大降低传统监控系统智能化升级改造造价，提升升级改造效率。
[0006]根据本公开的一个方面，提供一种智能视频分析盒，所述智能视频分析盒能够与摄像机连接，所述智能视频分析盒可以包括：壳体、智能载板和智能核心板，所述智能载板和所述智能核心板可以设置在所述壳体内部，所述智能载板可以设置有连接所述智能核心板的连接部、存储器、继电器和视频接口模块，并且所述智能核心板可以构造为从所述摄像机通过RTSP（实时流传输协议）取流，从而获得取流数据；所述智能核心板还可以构造为将所述取流数据分成多路取流数据，并且基于深度学习算法对所述取流数据中的一路取流数据进行检测，在所述一路取流数据被检测为异常时，将与检测为异常的所述一路取流数据对应的异常视频数据存储到所述存储器，并且触发所述继电器，从而联动外部联动装置；所述智能核心板还可以构造为将所述取流数据中的其它一路或多路取流数据经由所述视频接口模块输出到外部显示装置进行视频展示，并且所述深度学习算法通过算法层压缩加速而轻量化并且从X86架构移植到Arm架构的芯片。
[0007]可选地，所述智能核心板可以设置有WEB（万维网）配置模块，所述WEB配置模块可以构造为用户通过登录浏览器或客户端能够对所述智能视频分析盒进行配置。
[0008]可选地，所述视频接口模块可以为HDMI（高清多媒体接口）模块。
[0009]可选地，所述存储器可以为TF卡（TranFlash卡）。
[0010]可选地，所述深度学习算法可以包括人脸识别算法、人像识别算法、人脸结构化算法、人像结构化算法、越线检测算法、区域入侵检测算法、物品移除检测算法、物品遗留检测算法、人员密度检测算法、烟火检测算法中的一种或多种。
[0011]可选地，所述智能载板还可以设置有网口模块，所述智能视频分析盒可以通过所述网口模块连接至所述摄像机。
[0012]可选地，所述壳体可以包括顶部U形外壳、前面板组件、底面板组件和后面板组件，并且所述顶部U形外壳可以具有散热齿。
[0013]根据本公开的另一方面，提供一种智能视频分析系统，所述智能视频分析系统可以包括上述智能视频分析盒、所述摄像机、所述外部显示装置和所述外部联动装置。
[0014]可选地，所述智能视频分析系统还可以包括通过内置于所述智能视频分析盒中的WEB配置模块对所述智能视频分析盒进行配置的浏览器或客户端。
[0015]可选地，所述外部联动装置可以包括声光报警器。
[0016]可选地，所述摄像机可以为球机摄像头或枪机摄像头。
[0017]根据本公开的又一方面，提供一种智能视频分析方法，所述智能视频分析方法可以包括以下步骤：将上述智能视频分析盒连接到所述摄像机；登录浏览器或客户端通过内置于所述智能视频分析盒中的WEB配置模块对所述智能视频分析盒进行配置；以及启动所述智能视频分析盒，展示来自所述摄像机的视频数据的视频，存储所述异常视频数据，并且启动所述外部联动装置。
[0018]根据本公开的智能视频分析盒、智能视频分析系统及方法，实现了前端光电设备的智能化，即直接对光电监视设备进行智能化改造，实现在前端对采集到的视频图像进行智能化分析，在存在异常情况时将异常信息上传至后端进行告警，对多种场景、多个事件进行自动侦测和提前预警，一定程度上做到事前预防，操作简单，不需要专用的智能平台软件，直接登录浏览器或客户端即可配置。
附图说明
[0019]图1是根据本公开的示例性实施例的智能视频分析盒以及外围设备的示意性框图；图2是根据本公开的示例性实施例的智能视频分析盒的硬件的具体实例的示意图；图3是根据本公开的示例性实施例的智能视频分析盒的壳体的展开示意图；并且图4是使用根据本公开的示例性实施例的智能视频分析盒进行智能视频分析的方法示意性流程图。
[0020]附图标记说明：10 智能视频分析盒100 壳体110 顶部U形外壳111 散热齿120 前面板组件
130 后面板组件200 智能载板300 智能核心板20 摄像机30 外部联动装置40 外部显示装置50 浏览器/客户端。
具体实施方式
[0021]为使本领域的技术人员更好地理解本公开的技术方案，下面将详细地对示例性实施例进行说明。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本实施例公开的一些方面相一致的系统和方法的实例。
[0022]图1示出了根据本公开的示例性实施例的智能视频分析盒10以及外围设备的示意性框图。参考图1，本公开的智能视频分析盒10能够与外部的摄像机20连接，智能视频分析盒10包括：壳体100、智能载板200和智能核心板300，智能载板200和智能核心板300设置在壳体100内部，智能载板200设置有连接智能核心板300的连接部、存储器、继电器和视频接口模块（未示出），并且智能核心板300构造为从摄像机20通过RTSP取流，从而获得取流数据；智能核心板300还构造为将取流数据分成多路取流数据，并且基于深度学习算法对取流数据中的一路取流数据进行检测，在该一路取流数据被检测为异常时，将与检测为异常的一路取流数据对应的异常视频数据存储到存储器，并且触发继电器，从而联动外部联动装置30；智能核心板300还构造为将取流数据中的其它一路或多路取流数据经由视频接口模块输出到外部显示装置40进行视频展示，并且深度学习算法通过算法层压缩加速而轻本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能视频分析盒，其特征在于，所述智能视频分析盒能够与摄像机连接，所述智能视频分析盒包括：壳体、智能载板和智能核心板，所述智能载板和所述智能核心板设置在所述壳体内部，所述智能载板设置有连接所述智能核心板的连接部、存储器、继电器和视频接口模块，所述智能核心板构造为从所述摄像机通过RTSP取流，从而获得取流数据；所述智能核心板还构造为将所述取流数据分成多路取流数据，并且基于深度学习算法对所述取流数据中的一路取流数据进行检测，在所述一路取流数据被检测为异常时，将与检测为异常的所述一路取流数据对应的异常视频数据存储到所述存储器，并且触发所述继电器，从而联动外部联动装置；所述智能核心板还构造为将所述取流数据中的其它一路或多路取流数据经由所述视频接口模块输出到外部显示装置进行视频展示，并且所述深度学习算法通过算法层压缩加速而轻量化并且从X86架构移植到Arm架构的芯片。2.根据权利要求1所述的智能视频分析盒，其特征在于，所述智能核心板设置有WEB配置模块，所述WEB配置模块构造为用户通过登录浏览器或客户端能够对所述智能视频分析盒进行配置。3.根据权利要求1所述的智能视频分析盒，其特征在于，所述视频接口模块为HDMI模块。4.根据权利要求1所述的智能视频分析盒，其特征在于，所述存储器为TF卡。5.根据权利要求1所述的智能视频分析盒，其特征在于，所述深度学习算法包括人脸识别算法、人像识别算法、人脸结构化算法、人像结构化算法、越线检测算法、区域入侵检测算...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗静，孙芯彤，王晓，魏韩，刘引龙，韩利龙，郭宇鹏，任峰，李艳秀，
申请(专利权)人：通号通信信息集团有限公司，
类型：发明
国别省市：