[發明專利]一種數字視網膜體系結構及軟件架構方法及系統

有效

• 申請號: 201910804261.1
• 申請日: 2019-08-28
• 公開（公告）號: CN111090773B
• 公開（公告）日: 2023-02-07
• 發明（設計）人: 賈惠柱;李源;楊長水;齊峰;解曉東;高文
• 申請（專利權）人: 北京大學
• 主分類號: G06F16/71
• 分類號: G06F16/71;G06F16/783;H04N7/18;H04N19/85
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 劉廣達

本發明涉及安防監控和人工智能領域，特別涉及一種數字視網膜體系結構及軟件架構方法及系統。包括：接入視頻流；將視頻流在前端處理轉換為視頻濃縮流和特征流；將視頻濃縮流和特征流傳輸給云端；云端存儲接收到的視頻濃縮流和特征流，并接收終端的離線檢索指令，將離線檢索得到的結果返回至終端進行顯示或/和接收終端的實時追蹤指令，實時追蹤得到的結果返回至終端進行顯示。改變現有視頻監控系統的體系架構，由視頻監控轉變為智能監控，解決大規模監控視頻的智能分析和系統應用問題。

技術領域

本發明涉及安防監控領域，特別涉及一種數字視網膜體系結構及軟件架構方法及系統。

背景技術

目前部署的視頻監控系統，采用的是十多年前的技術標準H.264，數據壓縮效率低，建設成本高，應用效果差強人意，主要表現在：

1)早期標準壓縮效率低。在保證視頻質量的情況下，我國部署的三千萬攝像機估計需要數千億元的存儲成本，各地在存儲空間不足的情況下，往往對視頻進行過度壓縮，造成大量視頻圖像質量嚴重劣化，在發生案件或安全事故時，看不清關鍵人物和車輛；

2)監控視頻聯網難。很多省市部署的攝像機都超過百萬，但采用老標準編碼，在現有通信帶寬條件下，能夠實時傳輸的視頻只有數百路，大部分監控視頻得不到有效利用；

3)高度密集的攝像機無法進行全場景覆蓋。盡管部分地區的攝像機分布密集度很高，仍然無法進行全場景覆蓋，對于攝像機覆蓋的區域地面攝像機拍攝的信息也是有限的，同時全天候采集的視頻數據冗余度很高，但很難提取全局有價值信息，造成巨大的信息浪費；

4)海量視頻檢索難。傳統視頻監控系統是通過監控人員調閱歷史錄像來實現事件的回放取證，人工回放錄像取證的方式效率低，盡管圖像檢索技術有了快速的發展，但是在產業界應用，特別是安防領域的大規模應用還亟待解決；

5)缺乏視頻精準分析。在公安等部門的實戰應用中，視頻監控技術存在視頻調閱慢、分析難的問題，如何從海量視頻中發現重要而有價值的線索，如快速識別定位目標、挖掘其行動軌跡，對縮短事件處理時間，降低執法人員的工作強度，提高工作效率具有積極意義。

發明內容

本發明實施例提供了一種數字視網膜體系結構及軟件架構方法及系統，改變現有視頻監控系統的體系架構，由視頻監控轉變為智能監控，解決大規模監控視頻的智能分析和系統應用問題。

根據本發明實施例的第一方面，一種數字視網膜體系結構及軟件架構方法，包括：

接入視頻流；

將視頻流在前端監控設備處理轉換為視頻濃縮流和特征流；

將視頻濃縮流和特征流匹配后進行封裝后傳輸給云端服務器；

云端服務器存儲接收到的所述封裝后的視頻濃縮流和特征流，并

接收終端的離線檢索指令，將離線檢索得到的結果返回至終端進行顯示；和/或

接收終端的實時追蹤指令，將實時追蹤得到的結果返回至終端進行顯示。

所述將視頻流在前端監控設備轉換成視頻濃縮流和特征流，具體包括：

對視頻流進行壓縮，得到視頻濃縮流；

對視頻流進行輸入適配和系統調度后，進行預處理；

對預處理后的視頻流進行智能運算，得到視頻流的特征流。

云端服務器存儲接收到的所述封裝后的視頻濃縮流和特征流，具體包括：

云端服務器的雙流智能交互中間件接收封裝后的視頻濃縮流和特征流，并將視頻濃縮流和特征流分別存儲于相應數據庫。

所述接收終端的離線檢索指令，將離線檢索得到的結果返回至終端進行顯示，具體包括：