一种加速视频识别的优化方法及终端技术

本发明专利技术公开一种加速视频识别的优化方法及终端，优先对整个视频按照预设间隔进行快速抽帧处理，即对整个视频流进行粗检，根据视频流长度酌情选取，若检测出异常帧则再进一步在异常帧附近进行逐帧检测，直至检测出的异常帧满足告警规则，则不在对其他部分进行检测，直接结束检测并告警处理，节省计算机资源，减少无效帧的识别，提升处理效率；若上述粗检过程未发现异常帧，则缩小预设间隔，再次对视频流进行检测，直至整个视频流的所有帧均未检测出异常，结束检测；若缩小间隔后发现异常帧，则按照上述步骤进行逐帧检测，提升视频流的检测效率，同时减低资源占用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视频检测领域，特别涉及一种加速视频识别的优化方法及终端。

技术介绍

1、目前常见的视频识别过程中，通常是需要按顺序进行视频抽帧处理的，通常每一秒钟的视频会存在几十的帧数，而生成的帧图片都需要ai大模型进行分析。由于ai大模型对图片进行分析的过程中，会占用大量的gpu资源，而gpu资源又需要昂贵的显卡来进行提供，所以综合成本考虑，目前都只会对于每一秒的视频读取1-2帧的图片进行分析以及处理，当发现分析结果满足一定条件之后再进行告警提示。

2、由于以上的原因，所以大部分的视频识别都是以秒为基本单位，按顺序进行抽帧识别，当抽取连续的多张的帧图片后，会以串行或者并行的方式调用ai大模型程序进行图片识别。此过程中，由于gpu算力资源昂贵并且有限，会对整个视频识别的效率存在一定的限制。

技术实现思路

1、本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种加速视频识别的优化方法及终端，解决视频识别过程效率低的问题。

2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：>

3、一种加速本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种加速视频识别的优化方法，其特征在于：包括步骤：

2.根据权利要求1所述的一种加速视频识别的优化方法，其特征在于：所述步骤S1还包括步骤：

3.根据权利要求2所述的一种加速视频识别的优化方法，其特征在于：所述步骤S2还包括步骤：

4.根据权利要求2所述的一种加速视频识别的优化方法，其特征在于：所述消息队列中的消息包括帧图片的唯一标识、帧时间戳以及视频流标识，所述消费者依据该消息请求AI模型对帧图片进行检测，并将检测结果与帧图片的所述唯一标识及所述帧时间戳一同存储在数据库中。

5.根据权利要求1所述的一种加速视频识别的优化方法，其特征在...

【技术特征摘要】

1.一种加速视频识别的优化方法，其特征在于：包括步骤：

2.根据权利要求1所述的一种加速视频识别的优化方法，其特征在于：所述步骤s1还包括步骤：

3.根据权利要求2所述的一种加速视频识别的优化方法，其特征在于：所述步骤s2还包括步骤：

4.根据权利要求2所述的一种加速视频识别的优化方法，其特征在于：所述消息队列中的消息包括帧图片的唯一标识、帧时间戳以及视频流标识，所述消费者依据该消息请求ai模型对帧图片进行检测，并将检测结果与帧图片的所述唯一标识及所述帧时间戳一同存储在数据库中。

5.根据权利要求1所述的一种加速视频识别的优化方法，其特征在于：所述步骤s3还包括步骤：

6.一种加速视频识别的优化终端，其特征在于：包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘德建，张少敏，郑坦，郭孟祺，郑锦斌，陈宏，
申请(专利权)人：福建天晴在线互动科技有限公司，
类型：发明
国别省市：