[發明專利]一種智能視覺感知處理方法、裝置及智能視覺感知物聯網終端

有效

• 申請號: 202010552122.7
• 申請日: 2020-06-17
• 公開（公告）號: CN111726625B
• 公開（公告）日: 2022-01-28
• 發明（設計）人: 葉麗歡
• 申請（專利權）人: 蘇州甫騰智能科技有限公司
• 主分類號: H04N19/42
• 分類號: H04N19/42;H04N7/18;G06F16/73
• 代理公司: 蘇州瞪羚知識產權代理事務所(普通合伙) 32438
• 代理人: 張宇

本發明實施例提供了一種智能視覺感知處理方法、裝置及智能視覺感知物聯網終端，可以解決視覺感知與物聯網決策過度依賴云端、過度中心化問題，利用云計算與邊緣計算的結合，將部分算力部署于邊緣側的智能視覺感知物聯網終端，同時將物聯網傳感數據與視覺感知判斷數據綜合后多維度決策，即可傳輸至云端服務器亦可邊緣側決策控制相應裝置，從而解決物聯網智能化問題。

技術領域

本發明涉及智能控制計算領域，具體而言，涉及一種智能視覺感知處理方法、裝置及智能視覺感知物聯網終端。

背景技術

視覺感知技術是用機器代替人眼來做測量和判斷，對攝像機采集的視頻及圖像內容進行分析理解，包括目標檢測、目標跟蹤、行為分析等內容，分析后的結果通過特定的邏輯判斷對相應的解析事件作出特定動作（包括指揮控制其他機器或系統、輔助系統決策、報警等）。

當前方案中視頻壓縮編碼由攝像機完成，而視頻的解碼、視頻解析算法由視頻服務器完成，隨著邊緣側攝像機規模數量的逐步增大，將對云端服務器尤其是GPU的整體處理能力、傳輸網接口側帶寬造成巨大的壓力。當前方案中攝像機傳輸編碼后視頻圖像，對傳輸網絡的帶寬提出非常高的要求，由于帶寬所限亦限制攝像機的布設。當前物聯網的主要問題集中在過高的中心化，物物相連過度依賴中心決策，終端側智能判斷較少，或者感知、或者執行。中心化的問題包括：中心可靠性風險、傳輸可靠性、可行性風險、響應時間風險等。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例的目的在于提供一種智能視覺感知處理方法、裝置及智能視覺感知物聯網終端，可以解決視覺感知與物聯網決策過度依賴云端、過度中心化問題，利用云計算與邊緣計算的結合，將部分算力部署于邊緣側的智能視覺感知物聯網終端，同時將物聯網傳感數據與視覺感知判斷數據綜合后多維度決策，即可傳輸至云端服務器亦可邊緣側決策控制相應裝置，從而解決物聯網智能化問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供一種智能視覺感知處理方法，應用于智能視覺感知物聯網終端，所述智能視覺感知物聯網終端位于通信網絡的邊緣側，并通過以太網與攝像機通信連接，同時通過串口通信接口與現場的傳感器設備和控制裝置通信連接，所述方法包括：

接收所述攝像機采集的視頻圖像信息；

對所述視頻圖像信息進行解壓編碼，得到對應的解壓編碼數據，并按照特定的指令解析策略對所述解壓編碼數據進行解析處理，將解析處理結果與所述傳感器設備采集的傳感數據進行比對分析，得到控制指令集合；

根據所述控制指令集合控制所述控制裝置執行對應的現場控制動作，并將基于執行的現場控制操作過程中獲得的所述解壓編碼數據和所述傳感數據以及所述控制指令集合發送給云端服務器進行數據備份和展示。

可選地，所述按照特定的指令解析策略對所述解壓編碼數據進行解析處理，將解析處理結果與所述傳感器設備采集的傳感數據進行比對分析，得到控制指令集合的步驟，包括：

對所述解壓編碼數據中至少一組解壓編碼數據段進行解析處理，通過多次循環解析處理提取出至少一組運行狀態參數節點的狀態變化矩陣；

對至少一組所述狀態變化矩陣進行特征提取，得到所述解壓編碼數據段的特征提取軌跡，所述特征提取軌跡用于表征運行狀態參數節點的特征變化向量；

對所述至少一組狀態變化矩陣進行指令比對分析，得到所述解壓編碼數據段的指令比對分析曲線圖，所述指令比對分析曲線圖用于表征運行狀態參數節點的指令比對分析向量；

當所述解壓編碼數據段包括至少兩組待監測運行狀態參數節點時，對于所述解壓編碼數據段中的每一組待監測運行狀態參數節點，基于所述特征提取軌跡以及所述指令比對分析曲線圖，采用預設的指令模擬控件對所述待監測運行狀態參數節點進行指令模擬，得到模擬指令集合；

在預設的數據庫查找與所述模擬指令集合相匹配的目標模擬指令集合，得到當前查找結果；