[发明专利]一种数字视网膜软件定义摄像机方法及系统

说明书

本发明涉及安防监控和人工智能领域，特别涉及一种数字视网膜软件定义摄像机方法。包括接入监控视频流，将监控视频流输入智能转换器；按照软件定义摄像机协议对监控视频流进行处理；对智能转换器的系统资源进行监视；智能转换器系统资源可用时，对处理后的监控视频流调用相应的计算模型进行智能计算；将智能计算结果发送至云端平台；云端平台存储接收到的数据，并接收终端的检索、特征计算，将检索、特征计算得到的结果返回至终端进行显示。解决目前传统视频监控摄像机不能对监控场景中人车等动态目标的提取与分析的问题，以及监控视频在大规模汇聚应用时无法对摄像机的视频分析算法进行定义、更新的问题。

技术领域

本发明涉及安防监控和人工智能领域，特别涉及一种数字视网膜软件定义摄像机方法及系统。

背景技术

目前部署的视频监控系统，采用的是十多年前的技术标准H.264，数据压缩效率低，建设成本高，应用效果差强人意，主要表现在：

1)早期标准压缩效率低。在保证视频质量的情况下，我国部署的三千万摄像机估计需要数千亿元的存储成本，各地在存储空间不足的情况下，往往对视频进行过度压缩，造成大量视频图像质量严重劣化，在发生案件或安全事故时，看不清关键人物和车辆；

2)监控视频联网难。很多省市部署的摄像机都超过百万，但采用老标准编码，在现有通信带宽条件下，能够实时传输的视频只有数百路，大部分监控视频得不到有效利用；

3)高度密集的摄像机无法进行全场景覆盖。尽管部分地区的摄像机分布密集度很高，仍然无法进行全场景覆盖，对于摄像机覆盖的区域地面摄像机拍摄的信息也是有限的，同时全天候采集的视频数据冗余度很高，但很难提取全局有价值信息，造成巨大的信息浪费；

4)海量视频检索难。传统视频监控系统是通过监控人员调阅历史录像来实现事件的回放取证，人工回放录像取证的方式效率低，尽管图像检索技术有了快速的发展，但是在产业界应用，特别是安防领域的大规模应用还亟待解决；

5)缺乏视频精准分析。在公安等部门的实战应用中，视频监控技术存在视频调阅慢、分析难的问题，如何从海量视频中发现重要而有价值的线索，如快速识别定位目标、挖掘其行动轨迹，对缩短事件处理时间，降低执法人员的工作强度，提高工作效率具有积极意义。

发明内容

本发明实施例提供了一种数字视网膜软件定义摄像机方法及系统，解决目前传统视频监控摄像机不能对监控场景中人车等动态目标的提取与分析的问题，以及监控视频在大规模汇聚应用时无法对摄像机的视频分析算法进行定义、更新的问题。

根据本发明实施例的第一方面，一种数字视网膜软件定义摄像机方法，包括：

智能转换器接收摄像机的视频流，对视频流进行解码；

所述云端平台对智能转换器的系统资源进行监视，并判断所述系统资源是否可用，当智能转换器系统资源可用时，智能转换器对处理后的视频流调用所述摄像机的计算模型进行计算，当智能转换器系统资源不可用时，进行报错；

所述智能转换器将计算结果与视频流封装后发送至云端平台；

所述云端平台接收所述封装后的计算结果与视频流并存储所述封装后的计算结果与视频流，

所述云端平台接收终端发送的检索、特征计算指令，对计算结果与视频流进行检索、特征计算，将检索、特征计算得到的结果返回至终端进行显示。

当云端平台接收终端发送的需要变更所述摄像机的计算模型的请求时，将所述摄像机的参数信息、所述摄像机的计算模型的运行状态信息与待运行模型的运行支撑信息进行比对，

判断所述摄像机的参数信息、所述摄像机的计算模型的运行状态信息是否符合待运行模型的运行支撑信息变更条件，

若符合，则