[發明專利]基于分類對象的視頻識別方法、系統、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202110401647.5
• 申請日: 2021-04-14
• 公開（公告）號: CN113095231B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 譚黎敏;阮超;宋捷
• 申請（專利權）人: 上海西井信息科技有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06F9/50
• 代理公司: 上海隆天律師事務所 31282
• 代理人: 鐘宗

1.一種基于分類對象的視頻識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S110、預設至少一主體對象標簽，每個所述主體對象標簽對應至少一子對象標簽，訓練第一類神經網絡模型用于自輸入的圖片中識別出所述主體對象標簽和第二類神經網絡模型用于自輸入的圖片中識別出對應所述子對象標簽的參數值；

S120、采集視頻碼流，自所述視頻碼流中獲得原始圖片，將所述原始圖片的尺寸壓縮獲得壓縮圖片，并建立所述壓縮圖片與所述原始圖片的映射關系；

S130、將所述壓縮圖片逐張輸入第一類神經網絡模型進行識別，當得到所述主體對象標簽以及所述主體對象標簽對應的子對象標簽，執行步驟S140；

S140、將該所述壓縮圖片中所述子對象標簽對應的局部圖像區域映射到原始圖片的相關圖像區域摳圖作為待識別圖案；以及

S150、將所述待識別圖案輸入第二類神經網絡模型，獲得每個所述子對象標簽對應的參數值。

2.根據權利要求1所述的基于分類對象的視頻識別方法，其特征在于，每個所述子對象標簽分別對應一獨立的第二類神經網絡模型，將每個所述子對象標對應的待識別圖案輸入到各自的所述第二類神經網絡模型中，獲得對應的參數值。

3.根據權利要求1所述的基于分類對象的視頻識別方法，其特征在于，所述子對象標簽的參數值至少包括車輛車型、箱體號碼、車牌號碼、駕駛員人臉、駕駛員行為中的至少一種。

4.根據權利要求1所述的基于分類對象的視頻識別方法，其特征在于，所述主體對象標簽中至少包括空車集卡、帶箱集卡、轎車、吊車中的至少一種；

所述帶箱集卡對應的所述子對象標簽包括箱體號碼、車牌號碼。

5.根據權利要求4所述的基于分類對象的視頻識別方法，其特征在于，還包括步驟S160、根據步驟S150中的參數值生成事件信息，將所述事件信息與運輸數據庫中的相關數據進行比對，發現錯誤時進行報警。

6.根據權利要求1所述的基于分類對象的視頻識別方法，其特征在于，通過一獨立的SOC芯片進行所述視頻碼流的采集和壓縮，所述SOC芯片分別連接多個視頻采集裝置。

7.根據權利要求6所述的基于分類對象的視頻識別方法，其特征在于，一獨立的圖形加速卡通過服務器與所述SOC芯片進行數據交互，所述第一類神經網絡模型和第二類神經網絡模型均生成于所述圖形加速卡中。

8.根據權利要求7所述的基于分類對象的視頻識別方法，其特征在于，所述步驟S130中還包括訓練第三類神經網絡模型，用于自輸入的圖片中識別出所述子對象標簽；

所述步驟S130中，所述SOC芯片將壓縮圖片通過所述服務器發送給所述圖形加速卡中的第一類神經網絡模型進行識別，判斷是否能獲得所述主體對象標簽后，若是則再次使用第三類神經網絡模型對主體對象標簽對應的部分圖像區域進行圖像識別，獲得子對象標簽對應的局部圖像區域。

9.根據權利要求7所述的基于分類對象的視頻識別方法，其特征在于，所述步驟S140中，所述圖形加速卡將所述子對象標簽對應的壓縮圖片中局部圖像區域生成摳圖信息，發送到所述SOC芯片；

所述SOC芯片調出所述壓縮圖片對應的原始圖片，并根據所述壓縮圖片中局部圖像區域對原始圖片進行等比例分區摳圖后，建立子對象標簽與摳圖的映射關系后發送到圖形加速卡。

10.一種基于分類對象的視頻識別系統，其特征在于，用于實現如權利要求1所述的基于分類對象的視頻識別方法，包括：

一服務器；

至少一組視頻處理模塊組件，分別可拆卸地連接于所述服務器，所述視頻處理模塊組件包括一可編程邏輯器件形成的圖形加速卡和對應的一用于解碼的SOC芯片，多個視頻數據流信道連接于所述SOC芯片；

所述服務器中建立每個所述視頻處理模塊組件、圖形加速卡、SOC芯片以及視頻數據流信道的映射關系表，并根據所述視頻處理模塊組件連接所述服務器的狀態更新所述映射關系表。