[发明专利]一种周期调整方法、装置及设备有效
申请号: | 202010152896.0 | 申请日: | 2020-03-06 |
公开(公告)号: | CN113365018B | 公开(公告)日: | 2022-07-01 |
发明(设计)人: | 乔勇 | 申请(专利权)人: | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 |
主分类号: | H04N7/18 | 分类号: | H04N7/18;G06V20/52 |
代理公司: | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人: | 杨春香 |
地址: | 310051 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 周期 调整 方法 装置 设备 | ||
本申请提供一种周期调整方法、装置及设备,包括:基于目标数据提取周期获取待分析数据;对待分析数据进行智能分析,得到智能分析结果返回值;若根据智能分析结果返回值确定需要对目标数据提取周期进行调整,则对目标数据提取周期进行调整,并将调整后的数据提取周期更新为目标数据提取周期,返回执行基于目标数据提取周期获取待分析数据。通过本申请的技术方案,能够节约硬件资源,保证智能分析结果满足实际应用中对分析响应时间的要求。
技术领域
本申请涉及监控技术领域,尤其是一种周期调整方法、装置及设备。
背景技术
深度学习是机器学习领域中新的研究方向,可以学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程获得的信息,对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大帮助。深度学习的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。
随着视频监控技术的普及,可以将深度学习算法部署到视频监控领域,比如说,通过深度学习算法对视频图像进行智能分析,从而有效降低人工巡查的工作量,降低人为主观原因的分析和判断,提高分析结果的准确度。
在相关技术中,需要对视频流中的每帧视频图像进行智能分析,虽然分析过程更全面,不容易丢失分析的细节。但是,上述方式会对大量无效的视频图像进行智能分析,浪费硬件资源,不能较好的利用智能分析的硬件资源。
发明内容
有鉴于此,本申请提供一种周期调整方法,所述方法包括:
基于目标数据提取周期获取待分析数据;
对所述待分析数据进行智能分析,得到智能分析结果返回值;
若根据所述智能分析结果返回值确定需要对所述目标数据提取周期进行调整,则对所述目标数据提取周期进行调整,并将调整后的数据提取周期更新为目标数据提取周期,返回执行基于目标数据提取周期获取待分析数据。
本申请提供一种周期调整装置,所述装置包括:
获取模块,用于基于目标数据提取周期获取待分析数据;
分析模块,用于对待分析数据进行智能分析,得到智能分析结果返回值;
处理模块,用于若根据所述智能分析结果返回值确定需要对所述目标数据提取周期进行调整,则对所述目标数据提取周期进行调整,并将调整后的数据提取周期更新为目标数据提取周期。
本申请提供一种存储设备,包括:处理器和机器可读存储介质,所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令;
所述处理器用于执行机器可执行指令,以实现如下步骤:
基于目标数据提取周期获取待分析数据;
对所述待分析数据进行智能分析,得到智能分析结果返回值;
若根据所述智能分析结果返回值确定需要对所述目标数据提取周期进行调整,则对所述目标数据提取周期进行调整,并将调整后的数据提取周期更新为目标数据提取周期,返回执行基于目标数据提取周期获取待分析数据。
由以上技术方案可见,本申请实施例中,基于目标数据提取周期获取待分析数据,对待分析数据进行智能分析,不是对视频流中的每帧视频图像进行智能分析,减少大量无效数据的智能分析,节约硬件资源,较好的利用智能分析的硬件资源,增加智能分析应用的灵活性。可以根据智能分析结果返回值对目标数据提取周期进行动态调整,从而设置合适的目标数据提取周期,在节约硬件资源的同时,能够保证智能分析结果满足实际应用中对分析响应时间的要求。
附图说明
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