[发明专利]轨道交通站内的控制柜监控方法及系统

权利要求书

1.一种轨道交通站内的控制柜监控方法，其特征在于，包括：

基于DeepStream算法对多路摄像头实时采集到的各轨道交通站内的控制柜信息和数显屏信息的多路视频数据进行识别，获取每路视频数据对应的数据流；

根据所述多路视频数据的视频帧顺序，将所述数据流缓存到Kafak话题的分区队列中；

基于Kafak消费者对每个分区队列中的数据流进行消费，以获取目标数据，并将所述目标数据和所述多路视频数据进行可视化展示；

其中，所述分区队列的数量是由所述视频数据的路数确定的。

2.根据权利要求1所述的轨道交通站内的控制柜监控方法，其特征在于，所述基于DeepStream算法对多路视频数据进行识别，获取每路视频数据对应的数据流，包括：

基于DeepStream算法将所述多路视频数据渲染成第一目标颜色格式的原始帧；

对所述原始帧进行预处理，以将所述原始帧的颜色格式转换成第二目标颜色格式，以及将所述原始帧的大小调整为可微分二值化网络DBNet所需的分辨率；

根据所述DBNet网络和预处理后的原始帧，获取每路视频数据的目标文本框数据和文本数据；

根据所述目标文本框数据和所述文本数据，确定所述数据流；

其中，所述预处理包括色彩空间转换和缩放。

3.根据权利要求2所述的轨道交通站内的控制柜监控方法，其特征在于，所述根据所述DBNet网络和预处理后的原始帧，获取每路视频数据的目标文本框数据和文本数据，包括：

将所述预处理后的原始帧输入至所述DBNet网络，以获取所述预处理后的原始帧对应的概率特征图和二值化特征图；

根据所述概率特征图和所述二值化特征图，确定第一文本框数据；

基于预设文本方向分类器，对所述第一文本框数据进行校正，以获取所述目标文本框数据；

将所述目标文本框数据输入至卷积神经网络，以获取所述目标文本框数据的特征；

将所述特征输入至双向RNN网络，以获取所述文本数据。

4.根据权利要求3所述的轨道交通站内的控制柜监控方法，其特征在于，所述将所述特征输入至双向RNN网络，以获取所述文本数据，包括：

将所述特征输入所述双向RNN网络，以获取所述特征的预测结果；

将所述预测结果输入至CTC网络，获取所述文本数据。

5.根据权利要求1所述的轨道交通站内的控制柜监控方法，其特征在于，所述基于Kafak消费者对每个分区队列中的数据流进行消费，以获取目标数据，并将所述目标数据和所述多路视频数据进行可视化展示，包括：

基于所述Kafak消费者对每个分区队列中的数据流进行消费；

基于任务管理器和工作管理器对获取到的数据流进行计算；

将计算结果作为所述目标数据存储到包含目标字段的表中；

将所述表中的目标数据和所述多路视频数据进行可视化展示；

其中，所述Kafak消费者是根据每个分区队列中的偏移量对所述每个分区队列中的数据流进行消费的。

6.根据权利要求1或5任一项所述的轨道交通站内的控制柜监控方法，其特征在于，所述目标字段，至少包括如下字段：

所述目标数据的通用唯一识别码uuid、时间戳、视频帧顺序的ID、DeepStream的版本号、采集每路视频数据的摄像头ID、所述目标文本框数据和所述文本数据。

7.一种轨道交通站内的控制柜监控系统，其特征在于，包括：数据获取模块、数据缓存模块以及数据展示模块；

所述数据获取模块，用于基于DeepStream算法对多路摄像头实时采集到的各轨道交通站内的控制柜信息和数显屏信息的多路视频数据进行识别，获取每路视频数据对应的数据流；

所述数据缓存模块，用于根据所述多路视频数据的视频帧顺序，将所述数据流缓存到Kafak话题的分区队列中；

所述数据展示模块，用于基于Kafak消费者对每个分区队列中的数据流进行消费，以获取目标数据，并将所述目标数据和所述多路视频数据进行可视化展示；

其中，所述分区队列的数量是由所述视频数据的路数确定的。