智慧园区视频AI模型部署方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了智慧园区视频AI模型部署方法、装置、设备及介质，所述方法包括：对智慧园区中各个监控点位的监控视频数据分别进行特征提取，得到所述各个监控点位的视频特征数据；基于所述各个监控点位的视频特征数据对所述各个监控点位进行聚类处理，得到至少一个点位集；针对每个所述点位集，根据相应点位集中的监控视频数据，对每个所述点位集部署对应的AI模型，所述AI模型用于对相应点位集中的监控视频数据进行预设任务处理。这样，对每个点位集部署对应的AI模型，以对监控视频数据进行预设任务处理，可以在复杂度较低的情况下，提升检测效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频，尤其涉及智慧园区视频ai模型部署方法、装置、设备及介质。

技术介绍

1、随着经济的发展，对智慧园区的安全要求也越来越高，智慧园区包括企业园区、工业园区、校园等需要重点关注的场所。传统的人力巡查已经不能满足现在的安全需求，目前，一般通过设置视频监控，并对视频内容进行人工智能(artificial intelligence，ai)分析，可以衍生出安全帽识别、口罩检测、抽烟打电话识别、火灾烟雾识别、车牌识别、人脸识别、人流量统计等多种应用，对不合规行为进行标记和报警，以及辅助相关人员进行园区管理。

2、现有技术中，通常通过人工对园区中不同的点位(例如车间内部、园区封闭道路、园区开放道路、门口、食堂等场景)进行标注，或根据园区的基本信息建立智慧园区的可视化的三维建模以对不同的点位进行区分，从而对不同点位部署不同的任务模型。然而，在园区中设置的摄像头成百上千，每个摄像头设置的点位不同，环境也不同，即便是同一种任务(例如通过ai分析进行口罩检测的任务)，针对每一个点位，都需要训练与其适配的算法模型，以提高各个点位的检测效果，但部署的复杂本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种智慧园区视频AI模型部署方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个监控点位的视频特征数据对所述各个监控点位进行聚类处理，得到至少一个点位集，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述距离矩阵，对所述各个监控点位进行聚类处理，得到所述至少一个点位集，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述一个点位集中监控点位的视频特征数据，对所述距离矩阵进行迭代，得到迭代后的距离矩阵，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述得到迭代后的距离矩阵...

【技术特征摘要】

1.一种智慧园区视频ai模型部署方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个监控点位的视频特征数据对所述各个监控点位进行聚类处理，得到至少一个点位集，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述距离矩阵，对所述各个监控点位进行聚类处理，得到所述至少一个点位集，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述一个点位集中监控点位的视频特征数据，对所述距离矩阵进行迭代，得到迭代后的距离矩阵，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述得到迭代后的距离矩阵之后，所述方法还包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述新的高斯模...

【专利技术属性】
技术研发人员：马文婷，张志鹏，郭勐，魏捷，刘玮，柴鑫刚，何应腾，罗亚丹，答嘉曦，喻朝新，唐弘毅，郝源，袁晓航，陈嘉敏，汪啸林，
申请(专利权)人：中国移动通信有限公司研究院，
类型：发明
国别省市：