工业互联网中摄像头的关联分析方法、装置和系统制造方法及图纸

本公开实施例公开了工业互联网中摄像头的关联分析方法、装置和系统，其中，方法包括：获取工业互联网中多个摄像头在同一时段采集的多个目标视频；对多个目标视频进行目标对象识别，并分别为识别出的各目标对象分配目标标识；根据包括目标对象的目标视频和采集目标视频的摄像头，确定目标对象与摄像头之间的对应关系；根据各目标对象与摄像头之间的对应关系，确定多个摄像头之间的关联度。由此，实现可以通过摄像头之间的关联度，快速对包括所需的目标对象的目标视频的定位，提高了多视频协同分析的效率，从而提高了对目标对象的检测、运动轨迹预测等的效率。动轨迹预测等的效率。动轨迹预测等的效率。

【技术实现步骤摘要】
工业互联网中摄像头的关联分析方法、装置和系统


[0001]本公开涉及工业互联网技术、图像识别技术、数据监控技术，尤其是一种工业互联网中摄像头的关联分析方法、装置和系统。

技术介绍

[0002]随着工业互联网技术（Industrial Internet）和智能工厂（Intelligent Factory）的发展，越来越多的工厂在其厂房中设置多个摄像头，并通过对多个摄像头采集的视频数据进行协同分析来实现对目标对象的识别、轨迹预测等，并对利用这些数据提升厂房的安全性。然而由于多个摄像头通常是离散的分布在不同的区域，使得通过多个摄像头采集的多个视频数据也相对离散，而离散的视频数据不利于大数据分析在工厂生产中的整合和应用，离散化的视频监控与智慧工厂建设的不相容性越来越明显。因此，研究多摄像头协同方法用于挖掘这些离散且庞大视频数据的价值是未来工厂互联监控的发展趋势和重点。具体而言，多摄像头视频数据的协同处理也是许多智能应用的基础和前提，如目标检测和跟踪、目标视觉定位、目标速度估计等。这些智能应用的广泛应用场景引起了工业界的极大兴趣。同时，多摄像头的协同视频分析方法也引起了许多学者的关注。在现有的多摄像头视频分析方法中，大多数方法的原理是分别独立处理各个摄像头的视频流。具体为主要关注多摄像头方法中单个视频流分析的成本和精度之间的权衡，通过帧采样或级联滤波器去除帧。其中所有的优化和冗余修剪都在单个视频流中执行，而不同摄像头之间的视频处理是彼此独立的，这将会导致视频流分析的计算和存储资源需求线性增加。因此，多摄像头视频分析的计算和网络成本也随之增加。
[0003]与上述方法相比，多摄像头协同视频分析具有更高的意义。多摄像头协同视频分析（例如，目标检测）在计算能力和网络强度方面的要求要更低，主要原因是它的主要原理就是发掘多个摄像头之间的关联和关系，从而大大减少视频处理的冗余，进而减少视频处理的工作量。然而，多摄像头协同视频分析也面临着巨大的挑战。因为在实时和动态情况下，如何基于实时视频图像得到摄像头之间的关联性至关重要，同时也是多摄像头协同视频分析方法的基础。

技术实现思路

[0004]本公开实施例提供了一种工业互联网中摄像头的关联分析方法、装置和系统，以解决上述技术问题。
[0005]本公开实施例的一个方面，提供了一种工业互联网中摄像头的关联分析方法，应用于边缘服务器，所述方法包括：获取工业互联网中多个摄像头在同一时段采集的多个目标视频，其中，所述多个目标视频中的每个目标视频分别由一个对应的摄像头采集得到；对所述多个目标视频进行目标对象识别，并分别为识别出的各目标对象分配目标标识，其中，每个目标标识用于唯一标识一个目标对象；分别针对各目标对象，根据包括所述目标对象的目标视频和采集所述目标视频的摄像头，确定所述目标对象与摄像头之间的对应关系；
根据各目标对象与摄像头之间的对应关系，确定所述多个摄像头之间的关联度，其中，所述关联度用于表征摄像头采集到同一目标对象的可能性。
[0006]可选地，在本公开上述任一方法实施例中，所述对所述多个目标视频进行目标对象识别，并分别为识别出的各目标对象分配目标标识，包括：针对所述多个目标视频中各目标视频，按照预设区块划分方式对所述目标视频进行区域划分，得到多个区块视频，其中，所述预设区块划分方式划分得到的多个区块视频互不重叠的覆盖整个视频画面；对所述多个区块视频进行目标检测，确定包括目标对象的区块视频；对所述包括目标对象的区块视频进行目标识别，为识别出的各目标分配目标标识。
[0007]可选地，在本公开上述任一方法实施例中，所述分别针对各目标对象，根据包括所述目标对象的目标视频和采集所述目标视频的摄像头，确定所述目标对象与摄像头之间的对应关系，包括：将包括所述目标对象的区块视频确定为关键区块视频；分别针对各目标对象，根据包括所述目标对象的关键区块视频和采集所述关键区块视频对应的目标视频的摄像头，确定所述目标对象与摄像头之间的对应关系。
[0008]可选地，在本公开上述任一方法实施例中，所述根据各目标对象与摄像头之间的对应关系，确定所述多个摄像头之间的关联度，包括：获取由所述多个目标视频识别得到的各目标对象分别对应的关联量，其中，当所述各目标对象中任意目标对象同时与所述多个摄像头中待确定关联度的摄像头对应，确定所述任意目标对象的关联量为第一预设值，当所述任意目标对象非同时与所述待确定关联度的摄像头对应，确定所述任意目标对象的关联量为第二预设值，所述关联量用于表征目标对象对所述待确定关联度的摄像头之间的关联度的重要程度，所述关联量与所述待确定关联度的摄像头之间的关联度的呈正相关；基于所述目标对象的关联量，获得所述待确定关联度的摄像头之间的关联度。
[0009]可选地，在本公开上述任一方法实施例中，还包括：对所述多个目标视频进行压缩，并将压缩后的多个目标视频和多个摄像头之间的关联度传输给云端服务器。
[0010]可选地，在本公开上述任一方法实施例中，还包括：所述云端服务器基于接收到的压缩后的多个目标视频和多个摄像头之间的关联度进行目标分析和应用，所述目标分析和应用包括以下任意一项或多项：目标检测，目标识别，轨迹预测。
[0011]本公开实施例的另一个方面，提供了一种工业互联网中摄像头的关联分析装置，应用于边缘服务器，包括：视频获取模块，获取工业互联网中多个摄像头在同一时段采集的多个目标视频，其中，所述多个目标视频中的每个目标视频分别由一个对应的摄像头采集得到；目标识别模块，对所述多个目标视频进行目标对象识别，并分别为识别出的各目标对象分配目标标识，其中，每个目标标识用于唯一标识一个目标对象；第一确定模块，分别针对各目标对象，根据包括所述目标对象的目标视频和采集所述目标视频的摄像头，确定所述目标对象与摄像头之间的对应关系；第二确定模块，根据各目标对象与摄像头之间的对应关系，确定所述多个摄像头之间的关联度，其中，所述关联度用于表征摄像头采集到同一目标对象的可能性。
[0012]本公开实施例的另一个方面，提供了一种工业互联网中摄像头的关联分析系统，包括工业互联网中的多个摄像头和边缘服务器；所述多个摄像头，用于采集同一时段的多个目标视频，其中，针对所述多个目标视频中各目标视频，所述目标视频与采集所述目标视频的摄像对应；所述边缘服务器，用于对所述多个目标视频进行目标对象识别，并分别为识
别出的各目标对象分配目标标识；分别针对各目标对象，根据包括所述目标对象的目标视频和采集所述目标视频的摄像头，确定所述目标对象与摄像头之间的对应关系；根据各目标对象与摄像头之间的对应关系，输出所述多个摄像头之间的关联度，其中，每个目标标识用于唯一标识一个目标对象，所述关联度用于表征摄像头采集到同一目标对象的可能性。
[0013]可选地，在本公开上述任一关联分析系统实施例中，还包括云端服务器，用于根据所述边缘服务器输出的多个目标视频和多个摄像头之间的关联度进行目标分析和应用，所述目标分析和应用包括以下任意一项或多项：目标检测，目标识别，轨迹预测。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工业互联网中摄像头的关联分析方法，应用于边缘服务器，其特征在于，所述方法包括：获取工业互联网中多个摄像头在同一时段采集的多个目标视频，其中，所述多个目标视频中的每个目标视频分别由一个对应的摄像头采集得到；对所述多个目标视频进行目标对象识别，并分别为识别出的各目标对象分配目标标识，其中，每个目标标识用于唯一标识一个目标对象；分别针对各目标对象，根据包括所述目标对象的目标视频和采集所述目标视频的摄像头，确定所述目标对象与摄像头之间的对应关系；根据各目标对象与摄像头之间的对应关系，确定所述多个摄像头之间的关联度，其中，所述关联度用于表征摄像头采集到同一目标对象的可能性。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个目标视频进行目标对象识别，并分别为识别出的各目标对象分配目标标识，包括：针对所述多个目标视频中各目标视频，按照预设区块划分方式对所述目标视频进行区域划分，得到多个区块视频，其中，所述预设区块划分方式划分得到的多个区块视频互不重叠的覆盖整个视频画面；对所述多个区块视频进行目标检测，确定包括目标对象的区块视频；对所述包括目标对象的区块视频进行目标识别，为识别出的各目标分配目标标识。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别针对各目标对象，根据包括所述目标对象的目标视频和采集所述目标视频的摄像头，确定所述目标对象与摄像头之间的对应关系，包括：将包括所述目标对象的区块视频确定为关键区块视频；分别针对各目标对象，根据包括所述目标对象的关键区块视频和采集所述关键区块视频对应的目标视频的摄像头，确定所述目标对象与摄像头之间的对应关系。4.根据权利要求1
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3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据各目标对象与摄像头之间的对应关系，确定所述多个摄像头之间的关联度，包括：获取由所述多个目标视频识别得到的各目标对象分别对应的关联量，其中，当所述各目标对象中任意目标对象同时与所述多个摄像头中待确定关联度的摄像头对应，确定所述任意目标对象的关联量为第一预设值，当所述任意目标对象非同时与所述待确定关联度的摄像头对应，确定所述任意目标对象的关联量为第二预设值，所述关联量用于表征目标对象对所述待确定关联度的摄像头之间的关联度的重要程度，所述关联量与所述待确定关联度的摄像头之间的关联度的呈正相关；基于所述目标对象的关联量，获得所述待确定关联度的摄像头之间的关联度。5.根据权利要求1
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3中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：对所述多个目标视频进行压缩，并将压缩后的多个目标视...

【专利技术属性】
技术研发人员：期治博，马超，刘文心，
申请(专利权)人：中国信息通信研究院，
类型：发明
国别省市：