[发明专利]一种基于spark集群的智能视频识别方法在审
| 申请号： | 201810800463.4 | 申请日： | 2018-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN110738692A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 肖晓军 | 申请（专利权）人： | 广州优亿信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/292 | 分类号： | G06T7/292;G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510000 广东省广州市天河区五山路2*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于spark集群的智能视频识别方法，包含以下步骤：A、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。本发明结合当前在计算机视觉领域取得较好效果的深度学习网络，并且结合spark集群实现大规模的分布式计算，将多个摄像头的图片进行分析，并综合分析所有摄像头的分析结果，本发明利用RDD的分区特性，通过将摄像头的分析算法运行于各个分区的中，实现多个摄像头的高并发分布式计算，使得集群的消费能力大大提高。 | ||
| 搜索关键词： | 摄像头 收集模块 集群 分布式计算 网络摄像机 视频 计算机视觉领域 实时视频流 视频流处理 分区特性 分析算法 集群协同 数据传输 消费能力 智能视频 综合分析 并发 分区 创建 分析 网络 学习 图片 | ||
【主权项】：
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：/n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，/n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”；/n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，/n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。/n
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