[发明专利]一种诊断多路视频图像质量的分组方法及系统

说明书

本发明提供一种诊断多路视频图像质量的分组方法及系统，方法包括：获得每个诊断计划的初步分组数；计算CPU的实际消耗，获取CPU的实际消耗和CPU消耗峰值之间的差值s；当差值s大于0时，将每个诊断计划的初步分组数按从大到小的排序放置于一个集合中；从集合中的第一个元素开始，当该元素对应的初步分组数大于1时，将该元素对应的初步分组数减1，作为该元素对应的修正后的初步分组数，同时将所述差值s与该元素对应的CPU消耗能力的差值，作为修正后的差值s，直至修正后的差值s不大于0，将各元素对应的修正后的初步分组数确定为各诊断计划的最终分组结果。本发明提供的方法和系统充分利用了CPU资源，并有效提高了诊断效率，节省了诊断时间。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，更具体地，涉及一种诊断多路视频图像质量的分组方法及系统。

背景技术

视频监控摄像头在城市居民的日常生活中几乎随处可见。视频监控作为安全防范系统的重要组成部分，广泛运用于铁路行业。铁路站点沿线布置了大量的摄像镜头，这些镜头的人工运维需要巨大的工作量，因此基于计算机的智能视频诊断技术备受关注，智能运维成为一个新的研究热点。视频图像质量诊断是指基于数学方法利用现代计算机统计视频在某个方面好坏程度的度量值，例如视频的清晰度、亮度和对比度等信息，进而对视频的质量进行评估，分析是否出现异常。

一般的，视频监控场景的镜头数多则成千上万个，少则几十数百个，面对异常众多的镜头时，为了充分利用计算机资源并提高诊断效率，分组对其进行诊断尤为重要。而现有的分组诊断方法均是将镜头平均分组，每组的诊断路数一样，所有镜头执行相同的诊断任务。但在实际运用中，存在不同的镜头组执行不同的诊断任务的情况，而对于这种情况，现有的平均分组的诊断方法并不适用，难以提高诊断效率。

发明内容

本发明为了克服现有技术中在对多路视频进行诊断时，难以提高诊断效率的问题，提供一种诊断多路视频图像质量的分组方法及系统。

一方面，本发明提供一种诊断多路视频图像质量的分组方法，包括：

S1，根据CPU消耗峰值、各诊断计划的总体消耗时间和各诊断计划的CPU消耗能力，获得每个诊断计划的初步分组数；

S2，计算CPU的实际消耗，根据所述CPU的实际消耗，获取所述CPU的实际消耗和所述CPU消耗峰值之间的差值s；

S3，当所述差值s大于0且所述各诊断计划的初步分组数不均为1时，将所述每个诊断计划的初步分组数按从大到小的排序放置于一个集合中，所述集合中的各个元素分别对应各个诊断计划的初步分组数；

S4，从所述集合中的第一个元素开始，当该元素对应的初步分组数大于1时，将该元素对应的初步分组数减1，作为该元素对应的修正后的初步分组数，同时将所述差值s与该元素对应的CPU消耗能力的差值，作为修正后的差值s，直至修正后的差值s不大于0，将各元素对应的修正后的初步分组数确定为各诊断计划的最终分组结果。

优选地，所述步骤S2之后还包括：

当所述CPU的实际消耗和所述CPU消耗峰值之间的差值不大于0时，将所述每个诊断计划的初步分组数确定为各诊断计划的最终分组结果。

优选地，根据CPU执行的最多诊断计划个数和所有诊断算法的CPU消耗总和确定所述CPU消耗峰值。

优选地，根据各诊断计划中待诊断视频的路数和每个待诊断视频所需的诊断时间确定所述各诊断计划的总体消耗时间；根据各诊断计划所包含的诊断算法的CPU消耗总和确定所述各诊断计划的CPU消耗能力。