[发明专利]一种海量实时视频流多级分析及监控系统

权利要求书

1.一种计算阵列，其与管理平台通信连接，并接入海量监控视频流，其特征在于，包括运动视频流筛选单元、超速视频流筛选单元、目标检测与智能推荐单元、综合业务扩展单元；其中：

运动视频流筛选单元，由配置了多路视频硬解码的若干边缘计算终端组成，每个边缘计算终端配置了运动目标检测软件系统和通信模块，用于对接入的海量视频流的每一路计算累积帧间差，筛选出存在运动对象的多路初选视频流；

超速视频流筛选单元，由配置了多路视频硬解码的若干边缘计算终端组成，每个边缘计算终端配置了超速运动目标检测软件系统和通信模块，用于对接入的初选视频流的每一路通过多质心位移法计算运动目标速度，筛选出存在超速运动目标的多路复选视频流；

目标检测与智能推荐单元，由配置了GPU的若干服务器构成，每台服务器配置有目标检测与推荐软件系统，基于深度学习算法对所述复选视频路中的视频流进行实时分析处理，完成运动目标检测与分类，以及根据所述管理平台预先制定分析策略的多路视频流的智能推荐，并根据预设的评分策略筛选出高关注度的若干路视频路显示于监控大屏之上。

2.如权利要求1所述的一种计算阵列，其特征在于，所述监控大屏用于显示经目标检测与智能推荐单元筛选的视频路中的视频流，供值班人员监看分析；

或，供值班人员从中选择重点监看的视频路，实施连续监看。

3.如权利要求1所述的一种计算阵列，其特征在于，所述计算阵列还包括综合业务扩展单元，其用于为特定业务需求提供扩展接口，实现对筛选出的视频路中的视频流进行针对性的处理分析。

4.如权利要求1所述的一种计算阵列，其特征在于，所述基于海量视频流及累积帧间差计算，筛选出存在运动对象的初选视频流，具体为：

对于获取的每一路视频流，计算当前视频流相邻帧之间的帧间差并进行累积，获得累积帧间差图像；

计算所述累积帧间差图像的像素值之和，与第一预设阈值进行比较，确定当前路视频流中是否包含运动对象。

5.如权利要求1所述的一种计算阵列，其特征在于，基于若干路初选视频流以及运动目标速度测算方法，筛选出存在超速运动目标的复选视频流，具体为：

对于每路视频流，分别对视频帧图像中的运动目标进行边缘检测，获得二值化差分图像；

将所述二值化差分图像进行区域划分，并计算各区域的质心；

基于相邻帧二值化差分图像的质心位置变化，确定每个质心的瞬时位移速度；

基于各区域质心瞬时位移速度的均值与第二预设阈值进行比较，确定当前路视频流中是否包含超速运动目标。

6.如权利要求1所述的一种计算阵列，其特征在于，所述分析策略包括但不限于暴力袭击监控、超速车辆跟踪及群体事件监测，其中，不同分析策略对应于利用不同训练集进行预训练的神经网络模型。

7.一种管理平台，其与所述计算阵列通信连接，其特征在于，包括：

配置单元，其用于对所述计算阵列中的计算资源、阈值参数、以及算法模型进行制定；

控制单元，其用于基于制定的配置信息，对所述计算阵列中的计算资源进行动态调配；以及对运动目标检测阈值、深度学习模型进行配置。

8.如权利要求7所述的一种管理平台，其特征在于，所述管理平台还用于对所述存储区域网进行存储策略的配置，以及动态调整历史视频的存储时长；

以及，对所述监控大屏配置显示路数、显示方式、视频排序方式及更新方式；

以及，对所述综合业务分析大屏配置显示方式及更新策略。

9.一种海量实时视频流多级分析及监控系统，其特征在于，包括如权利要求1-6任一项所述的计算阵列、如权利要求7-8任一项所述的管理平台、存储局域网以及监控大屏，其中：

所述存储局域网，其用于基于所述管理平台指定的存储策略，对所述计算阵列筛选出的视频路中的视频流进行存储；

所述监控大屏，其用于显示经过计算阵列中目标检测与智能推荐单元筛选出来的视频。

10.如权利要求9所述的一种海量实时视频流多级分析及监控系统，其特征在于，所述系统还包括综合业务分析大屏，其用于显示综合业务扩展单元中配置的不同业务的智能分析结果。