[發明專利]一種提升智能分析性能的方法和裝置

有效

• 申請號: 201611185466.9
• 申請日: 2016-12-20
• 公開（公告）號: CN108206937B
• 公開（公告）日: 2020-05-19
• 發明（設計）人: 屠震元;林志
• 申請（專利權）人: 浙江宇視科技有限公司
• 主分類號: H04N7/18
• 分類號: H04N7/18;H04N19/42;H04N19/423;H04N19/44
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 陳蕾

本申請提供一種提升智能分析性能的方法和裝置，該方法包括：GPU對輸入的視頻數據進行硬解碼；所述GPU將硬解碼后的視頻數據存儲在所述GPU的顯存中；所述GPU將所述顯存中存儲的視頻數據映射到DMA緩沖區；CPU從所述DMA緩沖區中獲取到所述顯存中存儲的視頻數據對應的顯存地址，并利用所述顯存地址訪問所述GPU的顯存；所述CPU對所述GPU的顯存中存儲的視頻數據進行智能分析。通過本申請的技術方案，利用DMA緩沖區的內存緩沖機制，不需要將視頻數據從GPU顯存拷貝到CPU內存，避免視頻數據的大量拷貝，實現GPU顯存與CPU內存之間的視頻數據零拷貝，減輕設備處理負擔，提高設備處理性能，提升視頻數據的智能分析性能。

技術領域

本申請涉及監控技術領域，尤其涉及一種提升智能分析性能的方法和裝置。

背景技術

近年來，隨著計算機、網絡以及圖像處理、傳輸技術的飛速發展，視頻監控系統的普及化趨勢越來越明顯，視頻監控系統正在逐步邁入高清化，智能化，視頻監控系統可以應用于眾多領域，如智能交通、智慧園區、平安城市等。

在視頻監控系統中，為了解決性能問題，并同時滿足多路智能分析的需求，DSP(Digital Signal Processing，數字信號處理)、GPU(Graphics Processing Unit，圖形處理器)等高速處理器得到普及。而GPU與CPU(Central Processing Unit，中央處理器)的差別在于：GPU有更少的邏輯控制單元以及更多的算術運算單元，由于GPU在邏輯判斷方面的弱勢，從而導致GPU需要與CPU配合使用。

在智能分析算法中，目前實現為：GPU對輸入的視頻數據進行硬解碼，并將解碼完的視頻數據存儲在GPU的顯存中，并將CPU需要的視頻數據從GPU的顯存拷貝到CPU的內存中，在CPU的內存中完成對視頻數據的智能分析。

但是，針對將視頻數據從GPU顯存拷貝到CPU內存的過程，需要消耗大量性能，從而會降低設備的處理性能，并導致無法完成對視頻數據的智能分析。

發明內容

本申請提供一種提升智能分析性能的方法，所述方法包括：

圖形處理器GPU對輸入的視頻數據進行硬解碼；

所述GPU將硬解碼后的視頻數據存儲在所述GPU的顯存中；

所述GPU將所述顯存中存儲的視頻數據映射到直接內存訪問DMA緩沖區；

中央處理器CPU從所述DMA緩沖區中獲取到所述顯存中存儲的視頻數據對應的顯存地址，并利用所述顯存地址訪問所述GPU的顯存；

所述CPU對所述GPU的顯存中存儲的視頻數據進行智能分析。

所述CPU對所述GPU的顯存中存儲的視頻數據進行智能分析的過程，具體包括：所述CPU對所述GPU的顯存中存儲的第N幀視頻數據進行第一類處理，并利用所述顯存地址將處理后的第N幀視頻數據存儲到所述GPU的顯存中；

所述GPU對所述GPU的顯存中存儲的第(N-1)幀視頻數據進行第二類處理，所述第(N-1)幀視頻數據是所述CPU在上一個處理周期處理過的視頻數據，并將處理后的第(N-1)幀視頻數據存儲到所述GPU的顯存中；

所述CPU對所述GPU的顯存中存儲的視頻數據進行智能分析。

所述CPU包括M核CPU，所述M為大于等于2的正整數，所述GPU包括單核GPU；在一個處理周期，所述CPU的每個核分別對所述GPU的顯存中存儲的第N幀視頻數據進行第一類處理；所述單核GPU采用隊列處理方式，依次對所述CPU的每個核在上一個處理周期處理過的第(N-1)幀視頻數據進行第二類處理；所述第一類處理包括前景處理和/或特征檢測；

所述第二類處理包括SSD處理。