【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及调控，具体为一种基于人工智能的视频采集卡远程调控系统及方法。
技术介绍
1、随着科学技术的发展，越来越多的地方安装了监控设备，也产生了大量的视频数据。但是由于产生的视频数据的格式以及质量不一致，所以需要视频采集卡的采集和转化，同时由于现在人们对视频数据的质量要求越来越高，也导致对视频采集卡的精细化要求越来越高。但是当前是视频采集卡只能被动的采集和转化，缺少与用户的交互性。
2、现有中国申请专利cn116635803a，该专利技术通过相机和一系列辅助设备构建的工人终端来完成对视频的传输，该工人终端通过使用相机进行拍摄，并通过辅助设备对拍摄的图像和视频的目标区域进行定位，同时对拍摄到的视频进行处理并传输。但工人终端还是只能被动的采集和转化，缺少与用户的交互性，具有很大的局限性。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于人工智能的视频采集卡远程调控系统及方法，具备实时、准确、安全、高效等优点，解决了视频采集卡只能被动的采集和转化，缺少与用户的交互性的问题。
2、为解决上述视频采集卡只能被动的采集和转化，缺少与用户的交互性的技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
3、本专利技术公开一种基于人工智能的视频采集卡远程调控方法，具体包括以下步骤：
4、s1、通过安装传感器收集视频采集卡的各项参数，并基于收集到的视频采集卡的各项参数构建样本集；
5、s2、对样本集中收集到的视频采集卡的各项参数进行处理，
6、s3、通过数据分析方法对处理后的视频采集卡的各项参数进行分析，得到分析后的视频采集卡的各项参数；
7、s4、基于分析后的视频采集卡的各项参数，确定视频采集卡的视频异常检测的评价指标；
8、s5、基于视频异常检测的评价指标，通过精准调控算法对视频采集卡进行远程调控。
9、本专利技术通过安装传感器收集视频采集卡的各项参数，并基于收集到的视频采集卡的各项参数构建样本集，并对样本集中收集到的视频采集卡的各项参数进行处理，得到处理后的视频采集卡的各项参数；同时通过数据分析方法对处理后的视频采集卡的各项参数进行分析，得到分析后的视频采集卡的各项参数并确定视频采集卡的各项参数的评价指标，基于视频异常检测的评价指标通过精准调控算法对视频采集卡进行远程调控，保证了视频采集卡远程调控的实时性和交互性。
10、优选地，所述对样本集中收集到的视频采集卡的各项参数进行处理包括以下步骤：
11、通过数据标准化方法对样本集中收集到的视频采集卡的各项参数进行标准化处理；
12、标准化计算公式如下所示：
13、；
14、其中，表示标准化后的样本集中收集到的视频采集卡的各项参数，表示样本集中收集到的视频采集卡的各项参数，表示样本集中收集到的视频采集卡的各项参数均值，表示样本集中收集到的视频采集卡的各项参数标准差。
15、本专利技术通过使用数据标准化方法对样本集中收集到的视频采集卡的各项参数进行标准化处理，通过标准化处理将收集到的视频采集卡的各项参数进行统一标准，保证了视频采集卡远程调控的准确性。
16、优选地，所述通过数据分析方法对得到处理后的视频采集卡的各项参数进行分析包括以下步骤：
17、s31、视频分辨率参数分析；
18、基于收集到的图像的高度和宽度计算图像分辨率；
19、；
20、其中，表示图像的高，表示图像的宽，表示图像分辨率；
21、s32、对视频帧率中每帧图像参数进行分析；
22、视频帧率中每帧图像参数包括：亮度、对比度以及结构，即视频帧率参数；
23、s33、视频采集卡传输速率分析。
24、优选地，所述对视频帧率中每帧图像参数进行分析包括以下步骤：
25、通过结构相似性计算方法对收集到的视频帧率中每帧图像参数进行分析；
26、结构相似性计算包括：亮度对比、对比度对比以及结构对比；
27、s321、亮度对比；
28、计算图像的平均灰度：
29、；
30、其中，表示图像的平均灰度，表示图像像素点坐标的灰度值；
31、根据图像的平均灰度进行亮度对比，亮度对比函数为：
32、；
33、其中，为常数，表示图像的平均灰度，表示图像和图像亮度对比函数；
34、s322、对比度对比；
35、计算图像的标准差；
36、；
37、其中，表示图像的标准差；
38、根据图像和图像两张图像的标准差进行对比度对比，对比度对比函数为：
39、；
40、其中，表示图像和图像的对比度对比函数，表示图像的标准差，表示图像的标准差；为常数；
41、s323、结构对比；
42、根据图像和图像两张图像的标准差进行结构对比，结构对比函数为：
43、；
44、其中，表示图像和图像的结构对比函数，表示图像和图像的标准差的均值，为常数。
45、优选地，所述结构相似性计算包括以下步骤：
46、将三个对比部分组合成一个完整的结构相似性函数；
47、；
48、其中，表示亮度对比函数的调节参数，表示对比度对比函数的调节参数，表示结构对比函数的调节参数，表示图像和图像的结构相似性函数，表示图像和图像的亮度对比函数，表示图像和图像的对比度对比函数。
49、优选地，所述视频采集卡传输速率分析包括以下步骤：
50、通过香农公式对收集到的视频采集卡的极限传输速率进行计算；
51、香农公式计算公式如下所示：
52、；
53、其中，表示视频采集卡的极限传输速率，表示传输信道的带宽，表示信道所传信号的平均功率，表示信道内部的高斯噪声功率。
54、本专利技术通过数据分析方法对得到处理后的视频采集卡的各项参数进行分析，通过对视频帧率中每帧图像参数进行分析；通过结构相似性计算方法基于亮度对比、对比度对比以及结构对比对收集到的视频帧率参数进行分析；同时通过使用香农定理的方式对视频采集卡传输速率进行分析，保证了视频采集卡远程调控的准确性。
55、优选地，所述基于分析后的视频采集卡的各项参数，确定视频采集卡的视频异常检测的评价指标包括以下步骤：
56、s41、基于分析后的视频分辨率参数确定视频采集卡的像素点异常指标；
57、s42、基于分析后的视频帧率中每帧图像参数，确定视频采集卡的帧异常指标；
58、设定当一帧图像中存在一个异常像素点，则表示这一帧图像为异常帧图像；
59、设定视频帧率参数阈值，当分析后的视频帧率参数小于设定的视频帧率参数阈值，表示视频异常；
60、s43、基于分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的视频采集卡远程调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的视频采集卡远程调控方法，其特征在于，所述对样本集中收集到的视频采集卡的各项参数进行处理包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的视频采集卡远程调控方法，其特征在于，所述通过数据分析方法对得到处理后的视频采集卡的各项参数进行分析包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的视频采集卡远程调控方法，其特征在于，所述对视频帧率中每帧图像参数进行分析包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的视频采集卡远程调控方法，其特征在于，所述结构相似性计算包括以下步骤：
6.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的视频采集卡远程调控方法，其特征在于，所述视频采集卡传输速率分析包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的视频采集卡远程调控方法，其特征在于，所述基于分析后的视频采集卡的各项参数，确定视频采集卡的视频异常检测的评价指标包括以下步骤：
8.
9.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的视频采集卡远程调控方法，其特征在于，所述基于视频异常检测的评价指标通过精准调控算法对视频采集卡进行远程调控包括以下步骤：
10.一种实现权利要求1-9任一项所述的基于人工智能的视频采集卡远程调控方法的系统，其特征在于，包括：传感器、数据处理模块、数据分析模块、参数指标确定模块以及远程调控模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的视频采集卡远程调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的视频采集卡远程调控方法，其特征在于，所述对样本集中收集到的视频采集卡的各项参数进行处理包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的视频采集卡远程调控方法，其特征在于，所述通过数据分析方法对得到处理后的视频采集卡的各项参数进行分析包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的视频采集卡远程调控方法，其特征在于，所述对视频帧率中每帧图像参数进行分析包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的视频采集卡远程调控方法，其特征在于，所述结构相似性计算包括以下步骤：
6.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的视频采集卡远程调控方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：王强，
申请(专利权)人：深圳市博德越科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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