[發明專利]一種基于邊緣設備的圖像處理系統及方法在審
| 申請號: | 202110319485.0 | 申請日: | 2021-03-25 |
| 公開(公告)號: | CN113065441A | 公開(公告)日: | 2021-07-02 |
| 發明(設計)人: | 晏冬;黃明飛;姚宏貴 | 申請(專利權)人: | 開放智能機器(上海)有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06F9/50;G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/20 |
| 代理公司: | 北京市隆安律師事務所 11323 | 代理人: | 何琦 |
| 地址: | 200233 上海市徐匯區*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 邊緣 設備 圖像 處理 系統 方法 | ||
1.一種基于邊緣設備的圖像處理系統,其特征在于,包括:
至少一個數據采集器,用于采集目標區域的目標圖像數據;
至少一個監測終端,與所述數據采集器連接,將所述數據采集器采集到的所述目標圖像數據導入所述數據監測模型中進行監測分析;每個監測終端加載有至少一個數據監測模型,每個數據監測模型監測分析目標對象的一類數據;
當所述數據監測模型對所述目標圖像數據進行監測分析時,監測到所述目標圖像數據存在符合所述數據監測模型所監測的數據類型時,生成目標對象信息;
至少一個中心服務器,與所述監測終端連接,接收來自所述監測終端的目標對象信息,并對所述目標對象信息進行處理。
2.根據權利要求1所述的一種基于邊緣設備的圖像處理系統,其特征在于,所述中心服務器對所述目標對象信息進行處理還包括:
統計在設定時間內每類目標對象信息發生的參考次數后,根據預先設定的關鍵評分指標參數、異常行為參數、滿分基準次數參數計算每類目標對象信息的參考分數;
根據每類目標對象信息設置的權重參數及所述參考分數,統計出各類目標對象信息的綜合參考評分。
3.根據權利要求1所述的一種基于邊緣設備的圖像處理系統,其特征在于:
至少一個所述數據采集器、至少一個所述監測終端組成一個圖像數據處理單元,一個中心服務器對應多個圖像數據處理單元;
不同圖像數據處理單元處理同一或多個目標區域多個目標對象的各類數據。
4.根據權利要求1所述的一種基于邊緣設備的圖像處理系統,其特征在于,所述中心服務器接收來自所述監測終端的目標對象信息前,所述監測終端將所述目標對象信息包裝為事件;
所述事件的內容具體包括:所述數據采集器的標識、所述監測終端的標識、所述事件的類型;
所述中心服務器根據所述數據采集器的標識、所述監測終端的標識獲取所述目標區域的位置,根據所述事件的類型獲取所述目標對象信息的行為類型。
5.根據權利要求2所述的一種基于邊緣設備的圖像處理系統,其特征在于,還包括:
模型訓練服務器,與所述監測終端連接,將樣本圖像數據導入到深度學習算法模型中訓練生成數據監測模型,并將所述數據監測模型下發給所述監測終端;
所述模型訓練服務器,還用于將預先采集到的原始圖像數據進行圖像處理并生成樣本圖像數據,所述圖像處理包括圖像增強處理。
6.根據權利要求5所述的一種基于邊緣設備的圖像處理系統,其特征在于,還包括:監測模型部署器,用于從所述行為模型訓練服務器上下載訓練好的所述數據監測模型,并將所述數據監測模型部署到所述監測終端上。
7.根據權利要求5所述的一種基于邊緣設備的圖像處理系統,其特征在于,所述模型訓練服務器還包括參數設置器,用于接收外部輸入,并根據所述外部輸入設置所述中心服務器的處理過程的關鍵評分指標參數、異常行為參數、滿分基準次數參數、權重參數。
8.根據權利要求1所述的一種基于邊緣設備的圖像處理系統,其特征在于,
所述通過至少一個數據采集器,采集目標區域的目標圖像數據包括:
通過至少一個數據采集器,采集教室目標數據流;
所述將所述數據采集器采集到的所述目標圖像數據導入所述數據監測模型中進行監測分析包括:
將所述教室目標數據流導入到所述數據監測模型中進行分析計算;
當所述學生數據監測模型識別到所述教室目標數據流中,存在符合所述學生數據監測模型的檢測行為時,生成學生行為信息;
所述通過至少一個中心服務器接收來自所述監測終端的目標對象信息,并對所述目標對象信息進行處理包括:
接收來自所述學生行為信息,并將所述學生行為信息通過預設的教學質量評估模型進行計算,產生教學活動質量評分。
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