[發(fā)明專利]比對(duì)分析系統(tǒng)的更新方法、服務(wù)器及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910726589.6
• 申請(qǐng)日: 2019-08-07
• 公開（公告）號(hào): CN110443310B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡典榮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大華技術(shù)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06V10/774
• 分類號(hào): G06V10/774;G06V10/40;G06F16/51
• 代理公司: 深圳市威世博知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44280
• 代理人: 李慶波

1.一種比對(duì)分析系統(tǒng)的更新方法，其特征在于，所述比對(duì)分析系統(tǒng)包括訓(xùn)練分析節(jié)點(diǎn)和非訓(xùn)練分析節(jié)點(diǎn)；所述更新方法包括：

所述訓(xùn)練分析節(jié)點(diǎn)獲取第一圖像數(shù)據(jù)，并根據(jù)第一算法模型對(duì)所述第一圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取；

所述訓(xùn)練分析節(jié)點(diǎn)根據(jù)所述第一圖像數(shù)據(jù)對(duì)所述第一算法模型進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得第二算法模型；

所述非訓(xùn)練分析節(jié)點(diǎn)加載所述第二算法模型；

所述非訓(xùn)練分析節(jié)點(diǎn)獲取第二圖像數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述第二算法模型對(duì)所述第二圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和比對(duì)分析；

所述訓(xùn)練分析節(jié)點(diǎn)根據(jù)所述第一圖像數(shù)據(jù)對(duì)所述第一算法模型進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得第二算法模型的步驟之后，進(jìn)一步包括：

所述訓(xùn)練分析節(jié)點(diǎn)判斷所述第二算法模型與所述第一算法模型是否相同；

若是，則重新執(zhí)行動(dòng)作：所述訓(xùn)練分析節(jié)點(diǎn)獲取第一圖像數(shù)據(jù)；

所述根據(jù)所述第二算法模型對(duì)所述第二圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和比對(duì)分析的步驟，進(jìn)一步包括：

獲取所述第二圖像數(shù)據(jù)；

循環(huán)加載所有算法模型對(duì)所述第二圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，以獲得多個(gè)特征值；

將多個(gè)所述特征值與預(yù)設(shè)特征值進(jìn)行比對(duì)，以獲取與所述預(yù)設(shè)特征值最接近的特征值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的更新方法，其特征在于，

其中，所述第一圖像數(shù)據(jù)為過人數(shù)據(jù)或過車數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的更新方法，其特征在于，所述非訓(xùn)練分析節(jié)點(diǎn)加載所述第二算法模型的步驟，進(jìn)一步包括：

所述非訓(xùn)練分析節(jié)點(diǎn)判斷所述非訓(xùn)練分析節(jié)點(diǎn)的第三算法模型與所述第二算法模型的算法類型是否匹配；

若匹配，則加載所述第二算法模型；

若不匹配，則維持所述第三算法模型。

4.一種服務(wù)器，其特征在于，所述服務(wù)器至少包括算法調(diào)度集群模塊，所述算法調(diào)度集群模塊包括多個(gè)特征比對(duì)單元模塊、多個(gè)分析單元模塊以及對(duì)應(yīng)的模型訓(xùn)練模塊；

其中，所述分析單元模塊用于獲取第一圖像數(shù)據(jù)，并根據(jù)第一算法模型對(duì)所述第一圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提??；

所述模型訓(xùn)練模塊用于根據(jù)所述第一圖像數(shù)據(jù)對(duì)所述第一算法模型進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得第二算法模型；

所述分析單元模塊還用于判斷所述第二算法模型與所述第一算法模型是否相同，若是，則所述分析單元模塊重新執(zhí)行動(dòng)作：獲取第一圖像數(shù)據(jù)；

所述特征比對(duì)單元模塊用于加載所述第二算法模型；

所述特征比對(duì)單元模塊還用于獲取第二圖像數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述第二算法模型對(duì)所述第二圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和比對(duì)分析；

所述特征比對(duì)單元模塊還用于獲取所述第二圖像數(shù)據(jù)；循環(huán)加載所有算法模型對(duì)所述第二圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，以獲得多個(gè)特征值；將多個(gè)所述特征值與預(yù)設(shè)特征值進(jìn)行比對(duì)，以獲取與所述預(yù)設(shè)特征值最接近的特征值。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的服務(wù)器，其特征在于，所述服務(wù)器還包括算法倉庫模塊，所述算法調(diào)度集群模塊還包括多個(gè)與所述分析單元對(duì)應(yīng)的算法模型模塊；

所述算法模型模塊用于存儲(chǔ)所述第一算法模型；

所述分析單元用于從所述算法模型提取所述第一算法模型，并根據(jù)所述第一算法模型對(duì)所述第一圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提??；

所述分析單元模塊還用于將所述第二算法模型上傳到所述算法倉庫模塊；

所述算法倉庫模塊用于對(duì)所述第二算法模型進(jìn)行模型下載和模型信息存儲(chǔ)，并廣播所述第二算法模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的服務(wù)器，其特征在于，

其中，所述第一圖像數(shù)據(jù)為過人數(shù)據(jù)或過車數(shù)據(jù)；

所述特征比對(duì)單元模塊判斷存儲(chǔ)的第三算法模塊與所述第二算法模型的算法類型是否匹配；

若匹配，則加載所述第二算法模型；

若不匹配，則維持所述第三算法模型。

7.一種服務(wù)器，其特征在于，所述服務(wù)器包括存儲(chǔ)器和處理器，其中，所述存儲(chǔ)器與所述處理器耦接；

其中，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)程序數(shù)據(jù)，所述處理器用于執(zhí)行所述程序數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1～3中任一項(xiàng)所述的比對(duì)分析系統(tǒng)的更新方法。

8.一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)用于存儲(chǔ)程序數(shù)據(jù)，所述程序數(shù)據(jù)在被處理器執(zhí)行時(shí)，用以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1～3中任一項(xiàng)所述的比對(duì)分析系統(tǒng)的更新方法。