[发明专利]一种基于5G双记录仪的深度图像识别方法有效

专利信息
申请号: 202110158969.1 申请日: 2021-02-05
公开(公告)号: CN112995432B 公开(公告)日: 2022-08-05
发明(设计)人: 邬文达;倪仰;李晓丹;陈尚武 申请(专利权)人: 杭州叙简科技股份有限公司
主分类号: H04N5/04 分类号: H04N5/04;H04N5/76;H04N5/247;H04N21/8547;H04J3/06;G06V10/25;G06V10/56;G06V10/82;G06N3/04;H04N13/167;H04N13/161;H04N13/194;H04N19/597;H04W4/
代理公司: 浙江传衡律师事务所 33387 代理人: 叶卫强
地址: 310023 浙江省杭州市五常*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 记录仪 深度 图像 识别 方法
【权利要求书】:

1.一种基于5G双记录仪的深度图像识别方法,其特征在于,包括以下步骤;

S1、两个记录仪的镜头与传感器参数完全相同,两个记录仪的平行放置,垂直高度相同,它们的光轴相互平行,两个成像平面共面,S2、GPS时间同步模块(1):使用GPS或北斗同步卫星信号更新5G记录仪时间,使用GPS时间同步模块(1)让两个5G记录仪的视频帧同步模块(2)的时间误差到毫秒级;

S3、视频帧同步模块(2)让两个5G记录仪的生成视频帧同步;

S4、主帧生成模块(3)接收主记录仪的视频帧同步模块(2)的生成帧时间规则,根据生成帧时间规则生成YUV视频帧,使用当前时间给YUV视频帧打上时间戳,发送给目标对齐模块(5)与主帧目标识别模块(10);

S5、辅助帧生成模块(4)接收辅助记录仪的视频帧同步模块(2)的生成帧时间规则;根据生成帧时间规则生成YUV视频帧,使用当前时间给YUV视频帧打上时间戳,发送给辅助帧目标识别模块(11)与目标图像抽取模块(9);

S6、主帧目标识别模块(10)接收主帧生成模块(3)的YUV视频帧与时间戳,对YUV视频帧使用基于神经网络的目标检测算法,得到目标类别与目标位置,目标位置使用左上角坐标加上宽高表示;主帧目标识别模块(10)把目标类别与目标位置与时间戳发送给目标对齐模块(5);

S7、辅助帧目标识别模块(11)接收辅助帧生成模块(3)的YUV视频帧与时间戳,对YUV视频帧使用基于神经网络的目标检测算法,得到目标类别与目标位置,目标位置使用左上角坐标加上宽高表示;辅助帧目标识别模块(10)把目标类别与目标位置与时间戳发送给目标图像抽取模块(9);

S8、目标图像抽取模块(9)接收辅助帧生成模块(4)的YUV视频帧与时间戳,接收辅助帧目标识别模块(11)的目标类别与目标位置与时间戳;根据时间戳匹配YUV视频帧与目标类别与目标位置,根据目标位置从YUV视频帧截取,生成每个目标的YUV图像,把每个目标的YUV图像与目标类别与目标位置与时间戳发送5G D2D发送模块(7);

S9、辅助记录仪使用5G D2D发送模块(7)把目标图像发送给5G D2D接收模块(6),包含每个目标的YUV图像与目标类别与目标位置与时间戳;

S10、5G D2D接收模块(6)从5G D2D发送模块(7)接收目标图像,包含目标的YUV图像与目标类别与目标位置与时间戳,5G D2D接收模块(6)接收目标图像发送给目标对齐模块(5);主记录仪使用5G D2D接收模块(6)接收辅助记录仪的目标图像;5G的D2D传输的最大带宽为10Gbps,每秒YUV图像的数据为分辨率宽*分辨率高*每像素平均位数*帧率,采用YUV未压缩数据能避免有损视频压缩对图像的破坏,同时因为减少视频编码压缩过程从而减少处理时延;

S11、目标对齐模块(5)对齐目标;

S12、目标深度分析模块(8)对目标进行深度分析;

S13、深度目标视频编码模块(12)接收主帧生成模块(3)的YUV视频帧与时间戳,深度目标视频编码模块(12)接收目标深度分析模块(8)的目标信息,目标信息包含目标的类型与时间戳与位置以及深度信息;深度目标视频编码模块(12)根据时间戳匹配目标信息与YUV视频帧,深度目标视频编码模块(12)对YUV视频帧采用视频压缩编码压缩成压缩视频流,把该YUV视频帧的所有目标信息生成SEI自定义信息帧,插入到压缩视频流;深度目标视频编码模块(12)把带目标信息的压缩视频流发送给5G网络传输模块(13);

S14、5G网络传输模块(13)接收到深度目标视频编码模块(12)的带有目标信息的压缩视频流,通过5G网络最终发送到呈现客户端(14);

S15、呈现客户端(14)接收到带有目标信息的压缩视频流,对应视频流解压显示,同时提取SEI帧的目标信息,按照目标的位置叠加目标的类型与深度信息。

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