多用户高并发AI视频实时融合显示控制方法及系统技术方案

本发明专利技术属于视频监控显示技术领域，提供了一种多用户高并发AI视频实时融合显示控制方法及系统。其中，该方法包括根据场景接入多路视频监控设备，对视频监控设备的不同监控通道进行监控时间及分析模型的AI智能分析配置；利用视频流服务向分析服务发送视频拉取指令；利用分析服务向视频流服务进行视频拉取，并按照配置的分析模型对视频内容进行智能化分析，并将分析结果反馈至视频流服务；利用视频流服务对智能化分析结果进行结构化分析，并将结构化分析结果按照视频时间戳叠加至实时视频，以实现AI识别与实时视频的同步及多屏展示。现AI识别与实时视频的同步及多屏展示。现AI识别与实时视频的同步及多屏展示。

【技术实现步骤摘要】
多用户高并发AI视频实时融合显示控制方法及系统


[0001]本专利技术属于视频监控显示
，尤其涉及一种多用户高并发AI视频实时融合显示控制方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]在视频监控领域，当前大部分采用客户端方式，连接前端设备，进行视频的拉取播放。而浏览器无插件播放，已经成为主流，可以适应不同应用端进行实时播放。现代浏览器在拉取视频流时，一般采用http连接方式，采用这种方式，会受到浏览器http连接限制，最多运行8个视频流连接，而当前视频监控、实时直播、视频会议等应用场景中，8个视频流已经无法满足视频播放需求，九空格，十六宫格，甚至更多画面同时播放已经成为常规需求。与此同时，在视频流监控及播放应用中，对视频中特定场景中，物品、人物的行为状态的实时甄别、判定，并进行实时播放，也成为了监控行业中亟待解决的问题。
[0004]多数的监控摄像头支持一定的智能识别功能，但对于复杂的需求场景，如人员的违规操作、物体状态变动、在线智能巡视系统中仪表识别等，单纯通过摄像头自身的识别功能，已经无法适应现在的需求，甚至相当一部分摄像头，不具备相关的识别功能。
[0005]专利技术人发现，目前主流的视频识别，是通过前段设备录像后，由后端分析算法服务器根据设置对录像进行分析，然后将分析结果返回至相关业务系统，在日常视频巡视监控、变电站在线巡视等场景下，无法更好的满足多画面同时播放及实时分析，从而造成巡视效率低下，异常反馈不及时的问题，对安全生产生活带来了隐患。

技术实现思路

[0006]为了解决上述
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提供一种多用户高并发AI视频实时融合显示控制方法及系统，其能够接收AI智能分析返回的结果，通过视频叠加技术，将分析结果实时展示到视频中，满足监控人员实时获取异常信息的需求。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0008]本专利技术的第一个方面提供一种多用户高并发AI视频实时融合显示控制方法，其包括：
[0009]根据场景接入多路视频监控设备，对视频监控设备的不同监控通道进行监控时间及分析模型的AI智能分析配置；
[0010]利用视频流服务向分析服务发送视频拉取指令；
[0011]利用分析服务向视频流服务进行视频拉取，并按照配置的分析模型对视频内容进行智能化分析，并将分析结果反馈至视频流服务；
[0012]利用视频流服务对智能化分析结果进行结构化分析，并将结构化分析结果按照视频时间戳叠加至实时视频，以实现AI识别与实时视频的同步及多屏展示。
[0013]作为一种实施方式，基于视频流服务的视频编解码及RGB图像叠加方法，将结构化分析结果按照视频时间戳叠加至实时视频。
[0014]作为一种实施方式，按帧对视频内容进行智能化分析。
[0015]作为一种实施方式，所述结构化分析结果包括时间、坐标及识别类型。
[0016]作为一种实施方式，将结构化分析结果按照视频时间戳叠加至实时视频的过程为：
[0017]根据结构化分析结果中的矩形区域点位坐标，修改YUV视频数据；
[0018]将结构化分析结果的文字内容生成RGB位图；
[0019]将RGB位图叠加到YUV视频数据上。
[0020]本专利技术的第二个方面提供了一种多用户高并发AI视频实时融合显示控制系统，其包括：
[0021]配置服务器，其用于根据场景接入多路视频监控设备，对视频监控设备的不同监控通道进行监控时间及分析模型的AI智能分析配置；
[0022]视频流服务器，其用于向分析服务器发送视频拉取指令；
[0023]分析服务器，其用于向视频流服务进行视频拉取，按照配置的分析模型对视频内容进行智能化分析，并将其分析结果反馈至视频流服务；
[0024]所述视频流服务器还用于对智能化分析进行结构化分析，并将结构化分析结果按照视频时间戳叠加至实时视频，以实现AI识别与实时视频的同步及多屏展示。
[0025]作为一种实施方式，基于视频流服务的视频编解码及RGB图像叠加方法，将结构化分析结果按照视频时间戳叠加至实时视频。
[0026]作为一种实施方式，按帧对视频内容进行智能化分析。
[0027]作为一种实施方式，所述结构化分析结果包括时间、坐标及识别类型。
[0028]作为一种实施方式，将结构化分析结果按照视频时间戳叠加至实时视频的过程为：
[0029]根据结构化分析结果中的矩形区域点位坐标，修改YUV视频数据；
[0030]将结构化分析结果的文字内容生成RGB位图；
[0031]将RGB位图叠加到YUV视频数据上。
[0032]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0033]本专利技术提出了多用户高并发AI视频实时融合显示控制技术，研发了多用户高并发AI视频实时融合显示控制系统，基于视频流推送服务向分析服务发送视频拉取指令，分析服务向视频流服务进行视频拉取，再结合多监控通道AI智能分析，将结构化分析结果按照视频时间戳叠加至实时视频，解决了现有技术无法更好满足多画面同时播放及实时分析，巡视效率低下，异常反馈不及时，对安全生产生活带来隐患的问题，实现了视频多屏同时实时显示，提高了巡视效率。
[0034]本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0035]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示
意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
[0036]图1是本专利技术实施例的一种多用户高并发AI视频实时融合显示控制方法流程图。
具体实施方式
[0037]下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。
[0038]应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0039]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0040]实施例一
[0041]参照图1，本实施例提供一种多用户高并发AI视频实时融合显示控制方法，其包括：
[0042]步骤1：根据场景接入多路视频监控设备，对视频监控设备的不同监控通道进行监控时间及分析模型的AI智能分析配置。
[0043]在具体实施过程中，监控时间一般是24h全时监控，AI分析是按需配置。
[0044]分析模型包括但不限于变电站相关的缺陷、异常、状本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.多用户高并发AI视频实时融合显示控制方法，其特征在于，包括：根据场景接入多路视频监控设备，对视频监控设备的不同监控通道进行监控时间及分析模型的AI智能分析配置；利用视频流服务向分析服务发送视频拉取指令；利用分析服务向视频流服务进行视频拉取，并按照配置的分析模型对视频内容进行智能化分析，并将分析结果反馈至视频流服务；利用视频流服务对智能化分析结果进行结构化分析，并将结构化分析结果按照视频时间戳叠加至实时视频，以实现AI识别与实时视频的同步及多屏展示。2.如权利要求1所述的多用户高并发AI视频实时融合显示控制方法，其特征在于，基于视频流服务的视频编解码及RGB图像叠加方法，将结构化分析结果按照视频时间戳叠加至实时视频。3.如权利要求1或2所述的多用户高并发AI视频实时融合显示控制方法，其特征在于，按帧对视频内容进行智能化分析。4.如权利要求1所述的多用户高并发AI视频实时融合显示控制方法，其特征在于，所述结构化分析结果包括时间、坐标及识别类型。5.如权利要求1所述的多用户高并发AI视频实时融合显示控制方法，其特征在于，将结构化分析结果按照视频时间戳叠加至实时视频的过程为：根据结构化分析结果中的矩形区域点位坐标，修改YUV视频数据；将结构化分析结果的文字内容生成RGB位图；将RGB位图叠加到YUV视频数据上。6.一种多用户高并发AI视频实时融...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁弘，张春东，韩元凯，王亮，康涛，张斌，孙志周，刘海波，刘丕玉，张克，王宇航，刘树仁，
申请(专利权)人：国网智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：