[发明专利]一种基于spark集群的智能视频识别方法

权利要求书

1.一种基于spark集群的智能视频识别方法，其特征在于，包含以下步骤：

使用kafka创建视频收集模块，kafka中的每一个topic存放一个摄像头的数据；视频收集模块与一个网络摄像机集群协同工作，网络摄像机用于提供实时视频流数据，视频收集模块将数据传输给视频流处理模块，

视频流处理模块利用spark的RDD数据创建多个分区，每个分区部署一个摄像头的分析算法模型，在每个分区上运行MTCNN神经网络，进行行人检测与分析，并将各个分区的计算结果汇总到“分析结果汇总模块”；

分析结果汇总模块将各个摄像头的分析结果存储、汇总在这一个行人追踪模块中，

行人追踪模块结合多个摄像头的历史数据，使用行人特征相似度判断行人的“同一性”，并根据“同一性”最终分析得出行人的行走轨迹。

2.根据权利要求1所述的一种基于spark集群的智能视频识别方法，其特征在于，所述步骤A中，使用kafka作为视频流数据收集器。

3.根据权利要求2所述的一种基于spark集群的智能视频识别方法，其特征在于，所述步骤B中，使用spark集群的每个分区并行运行神经网络模型算法。

4.根据权利要求3所述的一种基于spark集群的智能视频识别方法，其特征在于，所述步骤D中使用行人特征相似度判断行人的“同一性”。

5.根据权利要求1所述的一种基于spark集群的智能视频识别方法，其特征在于，所述行人追踪模块基于kafka创建，kafka中的每一个topic对应一个摄像头的分析结果数据。