【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于嵌入式的wifi相机通信系统,具体涉及一种适合嵌入式的无线视频传输的视觉识别方法。
技术介绍
1、随着嵌入式系统的不断发展以及嵌入式芯片性能的不断提高,无线传输以及深度学习算法在嵌入式设备中的应用也越来越多,而算法的高效实现与准确控制是目前追求的重要目标。
2、对于目前市面上的智能监控相机来说,一种是通过前端硬件对视频进行智能化分析,另一种是后端服务器分析。对于这两种部署方式来说,前端智能化硬件分析侧重于对视频的实时分析,对硬件的性能要求较高。后端智能是将信息上传到服务器进行算法的识别,来降低硬件设备成本,但对网络要求较高,同时需要服务器具有较高的性能来处理多个相机的大量数据,稳定性与实时性不足。
3、目前深度学习算法网络直接部署到嵌入式设备中,会导致网络性能降低,误识别与虚警概率较高。
技术实现思路
1、针对上述问题,本专利技术提供了一种基于嵌入式的wifi相机通信系统,可以在前端进行智能算法的计算,应对不同的计算结果进行响应并与相关设备进行
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【技术保护点】
1.一种基于WiFi通信的智能跟踪相机系统,其特征在于,包括:WiFi相机、视觉识别部署、相机电源及开关系统、云端软件模块、转台控制装置系统;所述WiFi通信的智能跟踪相机系统包括两个不同视场成像传感器、主控海思芯片、WiFi模块、补光灯模组,用于获取动静态视频流传输到云端,并对云端的控制指令进行响应。
2.根据权利要求1所述的基于WiFi通信的智能跟踪相机系统,其特征在于,所述两个不同视场成像传感器能够获取远近不同视场的视频数据,使目标在视场内大小适中,有利于算法识别和目标显示。
3.根据权利要求1所述的基于WiFi通信的智能跟踪相机系统,其
...【技术特征摘要】
1.一种基于wifi通信的智能跟踪相机系统,其特征在于,包括:wifi相机、视觉识别部署、相机电源及开关系统、云端软件模块、转台控制装置系统;所述wifi通信的智能跟踪相机系统包括两个不同视场成像传感器、主控海思芯片、wifi模块、补光灯模组,用于获取动静态视频流传输到云端,并对云端的控制指令进行响应。
2.根据权利要求1所述的基于wifi通信的智能跟踪相机系统,其特征在于,所述两个不同视场成像传感器能够获取远近不同视场的视频数据,使目标在视场内大小适中,有利于算法识别和目标显示。
3.根据权利要求1所述的基于wifi通信的智能跟踪相机系统,其特征在于,其中主控海思芯片能够将采集到的图像数据设置图像参数与帧率、曝光时间参数,将图像数据进行视频压缩编码,添加帧头帧尾校验等进行封包处理,并通过tcp进行数据发送;可提供深度学习部署的硬件支持,也用于接收云端模块发送的指令并进行处理;可用于与转台通过串口进行指令与遥测信息交互。
4.根据权利要求1所述的基于wifi通信的智能跟踪相机系统,其特征在于,其中wifi模块可以使相机通过wifi与云端建立tcp连接,并可以在一定范围内进行快速无线数据传输。
5.根据权利要求1所述的基于wifi通信的智能跟踪相机系统,其特征在于,所述补光灯模组能够通过wifi相机io电平来控制补光灯模组开关,...
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