一种基于U-ACE的云联网监控视频轻量化处理方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于U‑ACE的云联网监控视频轻量化处理方法和系统。该方法的核心在于构建和运行多任务、多模态AI核心引擎U‑ACE。处理流程包括：通过U‑ACE的感知与优先级决策模块PPM对输入视频进行实时感知并判定处理优先级；针对高优先级内容，利用U‑ACE的深度分析与预测增强模块APEM进行分析、预测与增强；对非高优先级或非关键区域，通过U‑ACE的智能压缩模块ICM进行内容自适应压缩；结合用户偏好，利用U‑ACE的用户偏好与智能呈现模块UPSM进行增强显示与分层渲染；通过U‑ACE的引擎自优化模块ESOM实时反馈动态调整引擎的运行参数与策略。本发明专利技术提升了处理效率、降低资源消耗、优化关键内容呈现与用户体验。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息，尤其涉及一种基于u-ace的云联网监控视频轻量化处理方法。

技术介绍

1、在现代视频监控与处理领域，云联网监控系统产生了海量视频数据，对其实时、高效、智能地处理是当前面临的重大挑战。传统视频处理方法以及早期基于ai的方法，通常采用多个分离的、针对特定子任务（如场景感知、目标检测、视频编码、用户交互分析等）的ai模型或模块。这种分离式架构存在诸多固有的局限性：首先，各分离模型通常独立设计和训练，它们之间的信息交互往往是单向、粗粒度的，缺乏深层次的特征共享和细粒度的实时协同机制。这导致整体处理流程中存在信息瓶颈和重复计算，难以实现端到端的流畅优化。其次，由于模型分离，难以从系统全局视角进行统一的、动态的计算资源和存储资源优化。每个模型可能都追求自身任务的最优性能而过度消耗资源，导致整体资源利用率不高，尤其是在复杂多变的监控场景下，无法灵活适应。再次，分离模型对场景变化的整体响应能力较弱。例如，场景感知模块的判断可能无法及时、有效地传递给分析模块和压缩模块以调整其内部策略，导致在突发事件或环境剧变时，系统性能下降或关键信息丢失。最后，对整个系本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于U-ACE的云联网监控视频轻量化处理方法，其特征在于，该方法通过多任务、多模态AI核心引擎U-ACE执行，所述U-ACE采用深度Encoder-Decoder架构并集成有感知与优先级决策模块PPM、深度分析与预测增强模块APEM、智能压缩与轻量化模块ICM、用户偏好与智能呈现模块UPSM以及引擎自优化模块ESOM，该方法至少包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述APEM的动态变化模式预测部分采用多头预测解码器，该解码器基于CST-Transformer编码的特征，并行预测多种类型的未来信息，并通过内部的预测一致性正则化损失保证不同预测头之间...

【技术特征摘要】

1.一种基于u-ace的云联网监控视频轻量化处理方法，其特征在于，该方法通过多任务、多模态ai核心引擎u-ace执行，所述u-ace采用深度encoder-decoder架构并集成有感知与优先级决策模块ppm、深度分析与预测增强模块apem、智能压缩与轻量化模块icm、用户偏好与智能呈现模块upsm以及引擎自优化模块esom，该方法至少包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述apem的动态变化模式预测部分采用多头预测解码器，该解码器基于cst-transformer编码的特征，并行预测多种类型的未来信息，并通过内部的预测一致性正则化损失保证不同预测头之间的协同与合理性。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述icm的神经压缩算法采用基于可学习上下文的自回归熵模型，并结合apem输出的语义分割图或显著性图，对非关键区域的潜变量表示分配更少的比特，实现语义引导的高效压缩，从而使apem的预测模块间接从icm学习到的图像可压缩性特征中受益，产生协同增益。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述upsm的用户偏好模型为可解释性增强的图注意力网络。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述esom的深度强化学习代理的动作空间被设计为分层结构，顶层动作选择宏观策略，底层动作则在选定宏观策略下微调u-ace各模块的具体参数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述协同梯度正则化项为：l_sgr=λ_sgr*σ_{i≠j}(1-c...

【专利技术属性】
技术研发人员：王洪剑，
申请(专利权)人：金华市灵匠信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：