一种实时动态分析流式图片数据的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体提供了一种实时动态分析流式图片数据的方法，首先进行多相机设备的部署,调用设备的c++语言的sdk接口进行使用，将需要的使用方法进一步封装成动态库后，进行编译和部署调用,完成Sdk动态库的封装；然后进行多相机集成配置和视频推拉流，其中视频推拉流操作进程队列内的图片，确保视频画面帧数稳定；最后，进行数据分析和数据推理，在前端进行页面展示。与现有技术相比，本发明专利技术在保证质检准确率的同时，能够全方面的观测产线动态，360度的进行产品缺陷检测，追踪产品保证不会缺检漏检，前端页面动态调控设备使得平台使用更加智能。使得平台使用更加智能。使得平台使用更加智能。

【技术实现步骤摘要】
一种实时动态分析流式图片数据的方法及装置


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体提供一种实时动态分析流式图片数据的方法及装置。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，单网络相机在检测方便只能进行粗略的人体标注或者是物品识别，如果存在对物体表面有详细的分析需求，需要进行多工业相机部署，全面的进行图像的识别分析处理。
[0003]工业相机最本质的功能是将光信号转变成有序的电信号，具有更高的图像稳定性、传输能力和抗干扰能力等。其性能的好坏不仅直接影响到图像的分辨率、质量等，还关系着整个生产过程的效率。
[0004]在4G时代，受限于传输速率等性能，往往只能传输普通质量的图像且有延迟，导致前端与后方无法实时沟通。现在通过搭载移远通信5G模组，工业相机可顺利实现5G技术的加持，完成性能的突破。工业相机是机器视觉系统中的一个关键器件，其内部的图像传感器芯片的性能、相机的接口选择，都对图像采集的质量，甚至图像传输和处理的速度都有着重要影响。

技术实现思路

[0005]本专利技术是针对上述现有技术的不足，提供一种实用性强的实时动态分析流式图片数据的方法。
[0006]本专利技术进一步的技术任务是提供一种设计合理，安全适用的实时动态分析流式图片数据的装置。
[0007]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0008]一种实时动态分析流式图片数据的方法，首先进行多相机设备的部署,调用设备的c++语言的sdk接口进行使用，将需要的使用方法进一步封装成动态库后，进行编译和部署调用,完成Sdk动态库的封装；
[0009]然后进行多相机集成配置和视频推拉流，其中视频推拉流操作进程队列内的图片，确保视频画面帧数稳定；
[0010]最后，进行数据分析和数据推理，在前端进行页面展示。
[0011]进一步的，多相机集成配置进行多相机连接时的集成配置，通过多进程实现多相机的连接，根据每个进程号进行相机属性的配置，以及相机的启停控制。
[0012]进一步的，所述视频推拉流单元包括拉流子模块、标框子模块和推流子模块，所述拉流子模块进行图像获取，保持与相机设备连接后，调用多相机设备sdk进行图像的获取，并将图像根据时间戳置于进程通道内，根据相机帧率控制图像进入进程通道的速率。
[0013]进一步的，所述标框子模块进行图像标注，将进程通道中的图像取出，把带有标注的信息标注在图像后将图像重新根据时间戳放置于进程通道中。
[0014]进一步的，所述的推流子模块将图像推到信令服务器上，使用nginx或是zlmediakit，配置http
‑
flv视频流协议便于在浏览器上进行展示，从进程通道中根据时间戳先后取出图像并推流到信令服务器上形成视频流，前端页面访问拉流地址即可看到多相机画面。
[0015]进一步的，所述数据分析进行模型的训练、图片的识别和信息的反馈，使用c++语言封装成动态库进行算法的调用，将进程队列中的图片数据发送到数据分析单元经过算法的计算返回标框数据，所述标框子模块拿到数据进一步对图片进行处理展示。
[0016]进一步的，数据推理处于视频推拉流单元和数据分析之间的中间件单元，进程图片队列中的图片在推流到信令服务器之前都需要经过数据推理单元的图片处理和数据分析单元图片分析；
[0017]进一步确定所述图片是否具有需要分析的价值，分析数据后将数据再返回给视频推拉流单元，视频推拉流单元获取到有价值的数据后，就会重新描绘图片数据，将新的图片数据推到信令服务器上进一步在前端进行页面展示。
[0018]一种实时动态分析流式图片数据的装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
[0019]所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
[0020]所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行一种实时动态分析流式图片数据的方法及装置。
[0021]本专利技术的一种实时动态分析流式图片数据的方法及装置和现有技术相比，具有以下突出的有益效果：
[0022]本专利技术多相机设备的部署针对被检测样本的细节，更适用于工厂的质检分析项目，设备的定制以及后续多相机的集成包括前端页面的使用，使得整个设备更贴合于人工智能。
[0023]这是一种更适用于工业产线上部署的人工智能平台，在保证质检准确率的同时，能够全方面的观测产线动态，360度的进行产品缺陷检测，追踪产品保证不会缺检漏检，前端页面动态调控设备使得平台使用更加智能。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术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，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0025]附图1是一种实时动态分析流式图片数据的方法的流程示意图。
具体实施方式
[0026]为了使本
的人员更好的理解本专利技术的方案，下面结合具体的实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例都属于本专利技术保护的范围。
[0027]下面给出一个最佳实施例：
[0028]如图1所示，本实施例中的一种实时动态分析流式图片数据的方法，一种实时动态分析流式图片数据的方法，其特征在于,首先进行多相机设备的部署,调用设备的c++语言的sdk接口进行使用，将需要的使用方法进一步封装成动态库后，进行编译和部署调用,完成Sdk动态库的封装；
[0029]然后进行多相机集成配置和视频推拉流，其中视频推拉流操作进程队列内的图片，确保视频画面帧数稳定；
[0030]最后，进行数据分析和数据推理，在前端进行页面展示。
[0031]其中，多相机设备部署包括多相机设备装置的定做、光源的设计、根据被检测物品进行相机数量安装，装置的定做应该确保被检测物品能够无损无阻碍的通过，光源的安放位置确保相机在不影响曝光时间的前提下进行充分的打光，不能在被检测物品上出现明暗不一的情况，多相机设备部署数量一般为3个，每个负责120度角，确保被检测物品在一个环形下是无死角且不会出现缺陷重复检测的情况。
[0032]Sdk动态库的封装是用来建立服务器与多相机设备的连接，无论是gige工业相机还是多传感器系统，与其自动化的建立连接都需要调用其设备固定封装的sdk接口进行连接、调参和使用，为了便于系统的调用并且考虑到服务器性能。
[0033]多相机集成配置用于进行多相机连接时的集成配置设计，通过多进程实现多相机的连接，根据每个进程号进行相机属性的配置，以及某个相机的启停控制，一般是确保每个画面的属性配置相同进行图像采集，在集成时可以动态的控制哪个相机进行视频流的展示和关闭。
[0034]视频推拉流单元包括拉流子模块、标框子模块和推流本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种实时动态分析流式图片数据的方法，其特征在于,首先进行多相机设备的部署,调用设备的c++语言的sdk接口进行使用，将需要的使用方法进一步封装成动态库后，进行编译和部署调用,完成Sdk动态库的封装；然后进行多相机集成配置和视频推拉流，其中视频推拉流操作进程队列内的图片，确保视频画面帧数稳定；最后，进行数据分析和数据推理，在前端进行页面展示。2.根据权利要求1所述的一种实时动态分析流式图片数据的方法，其特征在于，多相机集成配置进行多相机连接时的集成配置，通过多进程实现多相机的连接，根据每个进程号进行相机属性的配置，以及相机的启停控制。3.根据权利要求2所述的一种实时动态分析流式图片数据的方法，其特征在于，所述视频推拉流单元包括拉流子模块、标框子模块和推流子模块，所述拉流子模块进行图像获取，保持与相机设备连接后，调用多相机设备sdk进行图像的获取，并将图像根据时间戳置于进程通道内，根据相机帧率控制图像进入进程通道的速率。4.根据权利要求3所述的一种实时动态分析流式图片数据的方法，其特征在于，所述标框子模块进行图像标注，将进程通道中的图像取出，把带有标注的信息标注在图像后将图像重新根据时间戳放置于进程通道中。5.根据权利要求4所述的一种实时动态分析流式图片数据的方法，其特征在于，所述推流子模块将图像推到信令服务器上，使用ngin...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱相宇，孙桂刚，李超，王新琪，
申请(专利权)人：浪潮软件集团有限公司，
类型：发明
国别省市：