多流水线多检测算法的视频检测方法、系统、介质及设备技术方案

本申请涉及一种多流水线多检测算法的视频检测方法、系统、介质及设备，其包括：通过主处理线程池中多个线程并行地对接收到的视频帧进行处理，包括调用第一线程池并行执行目标检测异步任务、调用第二线程池串行执行目标跟踪异步任务、调用第三线程池并行执行目标特征检测异步任务、调用预置算法和模型进行处理视频帧的质量分计算以及合成视频。其中为保证目标跟踪结果的有序性，采用异步任务Future模型和单线程的方式进行处理。本申请相较于采用单流水线的方式进行视频检测，具有能够显著提高视频检测处理帧率的效果。视频检测处理帧率的效果。视频检测处理帧率的效果。

【技术实现步骤摘要】
多流水线多检测算法的视频检测方法、系统、介质及设备


[0001]本申请涉及视频分析领域，尤其是涉及多流水线多检测算法的视频检测方法、系统、介质及设备。

技术介绍

[0002]视频分析是使用计算机视觉技术直接对视频流进行智能分析，以对视频中的目标进行检测、跟踪、属性识别和行为识别等。通过视频分析可以在多种场景下准确高效地输出视频结构化信息，广泛应用于入侵侦测、人脸识别、物体识别和异常行为检测等领域。
[0003]通常视频检测在在实际应用中是通过接入摄像头获取视频流，并将视频流作为后续检测算法的输入。在视频检测过程中，各个检测任务是在一条流水线中被串行处理的。
[0004]针对上述中的相关技术，由于摄像头处理帧率一般是25
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30fps并且单个算法耗时不少于20毫秒，采用单流水线串行进行视频检测处理一个视频帧至少需要80毫秒，处理帧率不足13fps，不能够处理摄像头输入的所有帧，具有视频帧处理效率低的缺陷。

技术实现思路

[0005]为了提高视频检测的处理帧率，本申请提供一种多流水线多检测算法的视频检测方法、系统、介质及设备。
[0006]本申请提供的一种多流水线多检测算法的视频检测方法采用如下的技术方案：一种多流水线多检测算法的视频检测方法，包括以下步骤：接收视频信息，并根据视频信息获取视频帧；通过预置的主处理线程池中的多个主处理线程并行地对所述视频帧处理，得到处理视频帧；通过预置合成处理模型对处理视频帧进行排序，并将排序后的处理视频帧合成视频。
[0007]通过采用上述技术方案，通过预置的主处理线程池中的多个主处理线程对获取的视频帧进行并行处理得到处理视频帧，通过预置的合成处理模型将得到的处理视频帧进行排序并合成视频，达到了提高视频帧处理效率的效果。
[0008]优选的，在所述接收视频信息之前，包括：接收算法句柄创建操作信息；根据算法句柄创建操作信息，创建处理线程对应的算法的算法句柄；将所述算法句柄与其对应的处理线程关联。
[0009]通过采用上述技术方案，通过创建算法句柄，并将算法句柄与其对应的处理线程关联，达到了限制同一个线程使用绑定的算法对象的效果。
[0010]优选的，所述通过预置的主处理线程池中的多个主处理线程并行地对所述视频帧处理，包括：获取主处理线程的状态信息；
根据所述状态信息，判断是否有空闲的主处理线程；若是，则随机选取空闲的主处理线程对所述视频帧进行处理。
[0011]通过采用上述技术方案，在有视频帧待处理时，先判断在主处理线程池中是否有空闲的主处理线程，若有空闲的主处理线程，则随机选择一个空闲的主处理线程对视频帧进行处理，从而达到了在有视频帧待处理时能够选择空闲的处理线程对视频帧处理的效果。
[0012]优选的，所述对所述视频帧进行处理，包括：根据异步任务Future编程模型生成目标检测异步任务，并根据目标检测异步任务生成目标跟踪异步任务，其中目标检测异步任务用于根据视频帧检测视频帧中的目标并对其添加标记，目标跟踪异步任务用于对所述标记进行ID标识；通过所述主处理线程调用预绑定的目标检测算法，对所述视频帧进行目标检测处理，得到检测结果。
[0013]通过采用上述技术方案，通过异步任务Future编程模型生成目标检测异步任务和目标跟踪异步任务，并对目标检测异步任务和目标跟踪异步任务施加相同的任务标识。由于从视频中获取的视频帧是按照时间顺序依次获取的，因此目标检测异步任务也与视频帧顺序一致，从而目标跟踪异步任务也与视频帧顺序一致。从而能够按照视频帧顺序去执行目标跟踪异步任务。
[0014]优选的，所述根据目标检测异步任务生成目标跟踪异步任务，包括：将目标检测异步任务的结果作为输入参数，生成目标跟踪异步任务。
[0015]通过采用上述技术方案，通过异步任务Future编程模型将目标检测异步任务的结果作为输入参数生成目标跟踪异步任务，生成的目标跟踪异步任务会有序地等待目标检测异步任务的结果来保证按视频帧顺序生成目标跟踪异步任务，从而不需要在得到所有的目标检测结果后再根据视频帧顺序生成目标跟踪异步任务，达到了进一步提高采用多流水线方式进行视频检测的处理效率。
[0016]优选的，所述主处理线程能够调用第一线程池、第二线程池、第三线程池对视频帧进行处理，其中第一线程池包含多个线程，用于根据预置的目标标记规则对所述视频帧进行目标标记，得到目标标记视频帧；第二线程池包含一个线程，用于对施加在目标标记视频帧上的标记进行ID标识，得到目标跟踪视频帧；第三线程池包含多个线程，用于对所述目标跟踪视频帧中的目标进行特征检测，得到已处理视频帧。
[0017]通过采用上述技术方案，通过主处理线程池调用第一线程池、第二线程池以及第三线程池分别执行目标检测异步任务、目标跟踪异步任务以及目标特征检测异步任务，主线程池通过调用线程池来实现视频检测，达到了使相关算法关联的线程池相对独立的效果。
[0018]优选的，在所述通过预置目标跟踪处理模型对处理视频帧进行排序之前，包括：调用预置算法对排序后的处理视频帧进行图像模糊度计算，模糊度计算结果；根据所述模糊度计算结果以及预置的质量分评分规则对处理视频帧进行质量评分。
[0019]通过采用上述技术方案，通过采用预置算法对处理视频帧进行图像模糊度计算，并根据预置的质量分评分规则对处理视频帧进行质量评分，从而达到能够检验视频检测的
精确性的效果。
[0020]本申请还提供一种多流水线多检测算法的视频检测的系统。
[0021]视频接收模块，用于接收输入的视频流，并根据视频流获取视频帧；主处理模块，用于调用预置目标检测处理线程处理视频帧；存储模块，用于存储预置算法、预置模型等；质量分计算模块，用于调用预置算法对得到的处理视频帧进行质量分计算。
[0022]本申请还提供一种计算机可读存储介质。
[0023]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，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现一种多流水线多检测算法的视频检测方法。
[0024]本申请还提供一种计算机设备，采用如下技术方案：包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述多流水线多检测算法的视频检测方法的计算机程序。
[0025]综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：1.通过多个线程对获取的视频帧进行并行处理，达到了提高视频检测处理效率的效果；2.通过异步任务Future模型生成目标跟踪异步任务以及第二线程池的单线程执行目标跟踪异步任务，达到了保证能够得到有序的目标跟踪结果。
附图说明
[0026]图1是本申请实施例的一种多流水线多检测算法的视频检测方法的流程时序图。
[0027]图2是本申请实施例的一种多流水线多检测算法的视频检测方法的流程示意图。
[0028]图3是本申请实施例的一种多流水线多检测算法的视频检测的系统的框图。
[0029]附图标记说明：1、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多流水线多检测算法的视频检测方法，应用于计算机设备，其特征在于，包括：接收视频信息，并根据视频信息获取视频帧；通过预置的主处理线程池中的多个主处理线程并行地对所述视频帧处理，得到处理视频帧；通过预置合成处理模型对处理视频帧进行排序，并将排序后的处理视频帧合成视频。2.根据权利要求1所述的一种多流水线多检测算法的视频检测方法，其特征在于，在所述接收视频信息之前，包括：接收算法句柄创建操作信息；根据算法句柄创建操作信息，创建处理线程对应的算法的算法句柄；将所述算法句柄与其对应的处理线程关联。3.根据权利要求1所述的一种多流水线多检测算法的视频检测方法，其特征在于，所述通过预置的主处理线程池中的多个主处理线程并行地对所述视频帧处理，包括：获取主处理线程的状态信息；根据所述状态信息，判断是否有空闲的主处理线程；若是，则随机选取空闲的主处理线程对所述视频帧进行处理。4.根据权利要求3所述的一种多流水线多检测算法的视频检测方法，其特征在于，所述对所述视频帧进行处理，包括：根据异步任务Future模型生成目标检测异步任务，并根据目标检测异步任务生成目标跟踪异步任务，其中目标检测异步任务用于根据视频帧检测视频帧中的目标并对其添加标记，目标跟踪异步任务用于对所述标记进行ID标识；通过所述主处理线程调用预置的第一线程池，对所述视频帧进行目标检测处理。5.根据权利要求3所述的一种多流水线多检测算法的视频检测方法，其特征在于，所述根据目标检测异步任务生成目标跟踪异步任务，包括：将目标检测异步任务的结果作为输入参数输入预置的异步任务标识生成算法模型，生成目标跟踪异步任务。6.根据权利要求1所述的一种多流水线多检测算法的视频检测方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈珍敬，杨跃庭，林锦成，薛健，
申请(专利权)人：厦门瑞为信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：