[发明专利]分布式视频图像识别系统及其图像识别方法有效

专利信息
申请号: 201110362729.X 申请日: 2011-11-16
公开(公告)号: CN103116737A 公开(公告)日: 2013-05-22
发明(设计)人: 许红昆 申请(专利权)人: 北京同步科技有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100070 北京市丰*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 分布式 视频 图像 识别 系统 及其 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及图像识别技术领域,更具体地,涉及一种分布式视频图像识别系统及其图像识别方法。

背景技术

图像识别是人工智能的一个重要领域。所谓图像识别就是利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的技术。地理学中指将遥感图像进行分类的技术。图像识别技术在遥感图像识别、通讯、军事、公安刑侦、生物医学图像识别、以及机器视觉等领域都有广泛地应用。

利用图像识别技术可以对视频文件进行自动分析,从而自动识别出视频中出现的文字,或者查找出视频中出现的人物和景象。图像识别需要很大的运算量。例如,在PAL(Phase Alternating Line,逐行倒相)制式的标清视频里,一秒钟的视频中包含有25帧图像,在进行视频图像分析识别时,对于每秒钟的视频,需要对25幅图像进行识别处理,运算量非常大。尤其是在视频较多,视频较长的情况下,进行视频图像识别的运算量更加庞大,即使使用一台高性能的计算机进行视频图像分析识别,处理速度也比较慢,所需时间也较长。

发明内容

有鉴于此,本发明的主要目的在于提供一种分布式视频图像识别系统及其图像识别方法,能够解决现有技术中存在的视频图像识别的处理速度较慢、所需时间较长的问题。

为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:

一方面,提供了一种分布式视频图像识别系统,包括:识别控制机和至少两个识别分析机,其中:识别控制机,用于将需要进行图像识别的视频拆分成至少两个视频片段,并分配给至少两个识别分析机,以及,将识别分析机返回的针对同一个视频的识别结果进行汇总,得到最终识别结果;每个识别分析机,用于对接收到的视频片段进行图像识别,并将识别结果返回给识别控制机。

另一方面,还提供了一种分布式视频图像识别系统的图像识别方法,包括:识别控制机将需要进行图像识别的视频拆分成至少两个视频片段,并分配给至少两个识别分析机进行图像识别;识别控制机接收识别分析机针对视频片段进行图像识别后返回的识别结果;识别控制机将针对同一个视频的所有识别结果进行汇总,得到最终识别结果。

本发明的技术效果:采用分布式的系统架构,由一个识别控制机控制多台识别分析机,识别控制机将需要识别的视频文件拆分成多个视频片段后,依次分配给多台识别分析机进行视频图像的识别,并将识别分析机返回的识别结果进行汇总,得到该视频文件的最终识别结果,这样,一个较大的视频文件的图像识别工作,可以由多台识别分析机来共同协作完成,从而成倍地提高了视频图像识别的速度,减少了视频图像识别所需的时间。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:

图1示出了根据本发明实施例一的分布式视频图像识别系统的结构示意图;

图2示出了根据本发明实施例二的识别控制机的结构示意图;

图3示出了根据本发明实施例三的识别控制机的结构示意图;

图4示出了根据本发明实施例四的分布式视频图像识别系统的图像识别方法的流程图;

图5示出了根据本发明实施例五的识别控制机的具体处理流程图;

图6示出了根据本发明实施例五的识别控制机的汇总流程图。

具体实施方式

下面将参考附图并结合实施例,来详细说明本发明。

实施例一

图1示出了根据本发明实施例一的分布式视频图像识别系统的结构示意图,该系统包括:识别控制机10和至少两个识别分析机20,其中:

识别控制机10,用于将需要进行图像识别的视频拆分成多个(即至少两个)视频片段(或视频片断),并分配给多个识别分析机,以及,将识别分析机返回的针对同一个视频的识别结果进行汇总,得到最终识别结果;

识别分析机20,用于对接收到的视频片段进行图像识别,并将识别结果返回给识别控制机10。

在实际实施时,识别控制机和识别分析机均可以由计算机来实现。

本发明实施例的视频图像识别系统,采用分布式的系统架构,由一个识别控制机控制多台识别分析机,识别控制机将需要识别的视频文件拆分成多个视频片段后,依次分配给多台识别分析机进行视频图像的识别,并将识别分析机返回的识别结果进行汇总,得到该视频文件的最终识别结果,这样,一个较大的视频文件的图像识别工作,可以由多台识别分析机来共同协作完成,从而成倍地提高了视频图像识别的速度,减少了视频图像识别所需的时间。

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