[發明專利]一種基于人工智能的動態圖像識別系統及方法

在審

• 申請號: 202111113506.X
• 申請日: 2021-09-23
• 公開（公告）號: CN113989875A
• 公開（公告）日: 2022-01-28
• 發明（設計）人: 桂麗;趙崢來;周冰清;魏雪燕
• 申請（專利權）人: 江蘇博子島智能產業技術研究院有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/20;G06V10/28;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/80
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本發明涉及動態圖像識別技術領域，公開了一種基于人工智能的動態圖像識別系統，圖像采集模組、節點圖像抽幀模塊、圖像灰度化處理模塊、嵌入式AI圖像識別模塊、嵌入式卷積神經網模塊、圖像上傳模塊、云端服務器，本發明還提供了一種基于人工智能的動態圖像識別系統的識別方法。本發明減少在云端服務器的計算量，使云端服務器可朝著輕量化發展，減少云端服務器成本投入，由于減少云端服務器的運算量，從而也大大降低了能耗，適合小區域范圍內動態圖像識別，使動態圖像識別技術更好的得到推廣應用。

技術領域

本發明屬于圖像識別技術領域，具體涉及一種基于人工智能的動態圖像識別系統及方法。

背景技術

圖像作為視覺信息交換的主要手段，目前，圖像處理在移動互聯網、智能識別和多媒體信息交換等領域得到了廣泛的應用，隨著人工智能時代的到來，人工智能憑借強大的計算能力和數據處理能力，在動態圖像的檢測和識別方面得到廣泛的應用。

然而，目前大部分AI應用都是基于云端，一方面，人工智能基本上是在大量相對高性能的服務器上去構建軟件算法，成本較為高昂，另一方面，圖像處理系統復雜計算會帶來的高能耗，制約了人工智能在很多領域無法應用，例如在校園安防方面的應用，近年來，校園內屢次出現外來人員入校盜竊、打架斗毆現象，由于缺少相應的外來人員識別系統，嚴重威脅校園師生的財產以及人身安全，為此，我們提出一種基于人工智能的動態圖像識別系統及方法。

發明內容

本發明的目的是為了解決現有技術中人工智能在圖像處理方面存在高昂成本和高能耗，無法應用到小范圍區域動態圖像識別的缺點，而提出的一種基于人工智能的動態圖像識別系統及方法。

為了實現上述目的，本發明采用了如下技術方案：

設計一種基于人工智能的動態圖像識別系統，包括：

圖像采集模組，包括攝像頭a、攝像頭b和標定板，所述攝像頭a和標定板對應設置道路兩側，所述攝像頭b設置在道路中央上方，所述攝像頭a、攝像頭b和標定板呈T形結構排布；

圖像預處理模組，包括節點圖像抽幀模塊和圖像灰度化處理模塊，所述節點圖像抽幀模塊用于等時間節點抽取攝像頭a、攝像頭b采集的一幀圖像，并按照時間軸將每個攝像頭同時間節點采集的單幀圖像分組排序，所述圖像灰度化處理模塊用于將抽取的單幀圖像進行二值化；

嵌入模組，包括嵌入式AI圖像識別模塊和嵌入式卷積神經網模塊，所述嵌入式AI圖像識別模塊用于識別相鄰幀圖像的動態變化，所述嵌入式卷積神經網模塊用于訓練得出動態物體的類別；

圖像上傳模塊，用于將訓練得出含有動態人物的圖像上傳至云端服務器；

云端服務器，包括圖像接收模塊、動態圖像提取模塊、人臉識別模塊、比對分析模塊和預警模塊，所述圖像接收模塊用于接收上傳的圖像，所述動態圖像提取模塊用于與種子幀圖像對比去除冗余，所述人臉識別模塊用于識別提取動態圖像人臉信息，所述比對分析模塊用于動態圖像人臉識別信息與人臉信息庫作對比，所述預警模塊用于對比信息做出預警。

進一步的，所述標定板為黑白網格板。

進一步的，所述嵌入式AI圖像識別模塊和嵌入式卷積神經網模塊通過外置嵌入的方式連接在本地服務器上，所述微型服務器具有支撐嵌入式AI圖像識別模塊和嵌入式卷積神經網模塊算力的CPU。

進一步的，所述嵌入式卷積神經網模塊為小規模CNN模塊。

本發明還提供一種基于人工智能的動態圖像識別系統的識別方法，包括如下步驟，

步驟1，通過圖像采集模組的攝像頭b采集不含任何動態物體的種子幀圖像，并上傳至云端服務器；