[发明专利]一种基于深度学习的视频分析系统

说明书

本发明涉及消防监控技术领域，提供了一种基于深度学习的视频分析系统。该系统包括：摄像头、与摄像头通信连接的视频分析终端、视频管理服务器、以及与视频分析终端和视频管理服务器分别通信连接的视频分析深度学习服务器；视频分析深度学习服务器，用于通过神经网络训练得到第一识别模型摄像头，用于获取消防监控点的影像数据并发送至视频分析终端；影像数据包括视频数据和/或图像数据；视频分析终端，用于接收摄像头发送的影像数据，通过第一识别模型对影像数据进行分类识别，获得危险识别结果并发送给视频管理服务器。本发明采用深度学习的方法提高了图像识别准确度，最大化避免误检或漏检，具有较强的实用性和易用性。

技术领域

本发明属于消防安全评估技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的视频分析系统。

背景技术

随着处处可见的各种摄像头的设置，在智慧消防系统中通过摄像头实时获取消防警情成为了可能，比如通过视频监测获取火焰、烟雾、消防通道堵塞以及值班人员不在岗等情况，然后自动报警或者提醒相关人员。现有通过服务器统一分析摄像头上传的视频，服务器数据处理压力大，因此单个服务器可分析的摄像头有限，限制了系统的摄像头的容量。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于深度学习的视频分析系统，以解决目前通过服务器统一分析摄像头上传的视频，单个服务器可分析的摄像头有限，从而限制了摄像头的容量的问题。

本发明实施例提供了一种基于深度学习的视频分析系统，包括：

摄像头、与摄像头通信连接的视频分析终端、与视频分析终端通信连接的视频管理服务器、以及与视频分析终端和视频管理服务器分别通信连接的视频分析深度学习服务器；

所述视频分析深度学习服务器，用于通过神经网络训练得到第一识别模型；

所述摄像头，用于获取消防监控点的影像数据并发送至视频分析终端；所述影像数据包括视频数据和/或图像数据；

所述视频分析终端，用于接收摄像头发送的影像数据，通过第一识别模型对影像数据进行分类识别，获得危险识别结果并发送给所述视频管理服务器；

所述视频管理服务器，用于接收视频分析终端发送的所述危险识别结果，执行所述危险识别结果对应的预设报警处理流程；

所述视频分析深度学习服务器，还用于获取与所述危险识别结果对应的视频数据和/或图像数据来制作训练样本，并通过该训练样本对所述神经网络进行训练，构建能够识别危险场景的第二识别模型，将所述识别模型发送至视频分析终端以使得视频分析终端将所述第一识别模型更新为所述第二识别模型。

可选地，所述危险场景包括火焰场景和/或烟雾场景，所述第一识别模型和第二识别模型具体用于构建能够识别火焰场景和/或烟雾场景的识别模型。

可选地，所述视频分析深度学习服务器还用于：

将训练样本用于深度信念网络的训练；

将深度信念网络的训练结果用于多层感知器的初始化；

将多层感知器作为神经网络训练好的第一模型。

可选地，所述视频管理服务器还用于存储并管理所述摄像头的影像数据。

可选地，所述基于深度学习的视频分析系统包括至少两个摄像头，并且包括与所述至少两个摄像头通信连接的至少一个视频分析终端。

可选地，所述视频分析终端用于对所述至少两个摄像头发送的影像数据进行批量处理。

可选地，所述视频分析终端与摄像头通过无线网络连接、视频管理服务器与视频分析终端通过无线网络通信连接、视频分析深度学习服务器与视频分析终端和视频管理服务器分别通过无线网络连接。