多场景视频智能处理系统及调度管理算法研究

发布时间：2020-10-02 11:23

　　 随着时代的进步和经济的高速发展,社会安全引起了人民的重视。提高视频监控信息化水平,促进新兴科技在视频监控领域的应用,已成为并将长期作为社会安全工作的重点。视频智能处理旨在解决视频监控人为监督、分析的现状,将计算机视觉和图像分析技术,集成到视频处理系统,完成多样化的需求。多路视频智能处理,具有数据量大、算法复杂度高的特点,面对严苛的实时性需求以及软硬件资源的限制,提出一个多场景视频智能处理系统解决方案具有重要的研究意义。本文的主要工作如下:根据视频处理的重复性和时序性特点,研究并提出了基于并发流水线的MSSM视频调度管理算法。为了保证面向不同应用场景的扩展性,算法部署在通用视频前端预处理过程中,包括整体并行化方案设计、并发流水线的算法架构、视频调度算法设计、视频存储管理以及视频智能跳帧算法等,本文称之为场景规则下的视频调度管理算法(MSSM)。结合应用场景的先验知识以及视频智能处理实时反馈,对任务和数据进行调度和管理,达到合理调度系统资源,视频处理信息最大化的目标,基于调度管理算法的场景性因素引入,本文针对单帧人数统计这一应用场景,研究并优化了基于轻量级网络的视频智能处理算法。采用Mobilenet系列作为特征提取网络,引入小尺度特征以及全局信息;使用优化的SSD作为后端检测框架,在精度和效率上进行均衡。其一作为调度管理算法的数据基础,满足一定的实时性,其二也为深度学习模型在边缘终端部署提供了参考,达到了更低的延迟、更少的模型参数以及优良的鲁棒性。最后,针对本文提出的多场景视频智能处理及调度管理相关算法设计,提出了基于边缘计算的多场景视频智能处理系统解决方案。搭建基于单帧人数检测的多路视频智能处理系统。提炼需要验证的算法模块或者方案设计,结合相应的软硬件优化技术,对系统的性能和效果进行测试,并对结果进行了分析和总结,达到多路视频处理系统的高性能,稳定运行的目标。
【学位单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：D631;TP391.41;O224
【部分图文】：

第 1 章 绪论领头羊。国内由于科技水平的限制，研究起步较晚，随着经济的迅速发展以及科技投入的加大，相继涌现出各类研究成果。目前，中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室，开展并成立了视频智能监控系统研究组。为了促进本国科研人员的研究热情，国内很多研究所、大学等都举办了一些学术会议，分享最新研究成果。如北京理工大学、北京航空航天大学等相继加入研究。高清技术的发展推动着智能图像处理等技术的发展。自二十世纪开始，高清视频监控迎来了重大的转型，旨在将高清视频监控与人工智能结合，克服传统视频监控清晰度低、成本大以及维护困难等问题，已广泛应用于社会安全、交通调度、国家安防等各个领域，掀起了构建智慧城市的热潮[2]。以下是目前主流高清视频监控结合人工智能的应用场景：

图 1-2 基于云计算的视频智能处理系统Figure1-2 Intelligent video processing system based on cloud computing处理系统一般包含两个部分：本地视频采集终端和云端视频智中本地终端根据视频流协议采集视频数据，存储至本地，转发至智能处理服务器将接收转发来的视频流，对其解码、预处理、存在两类问题：①视频数据实时网络转发，数据量大容易造成数据丢包等。②增加云端的计算压力。一般会选择构建分布式对视频进行分发处理，平衡系统传输和处理的压力。于边缘计算的视频智能处理系统

图 1-2 基于云计算的视频智能处理系统Figure1-2 Intelligent video processing system based on cloud computing理系统一般包含两个部分：本地视频采集终端和云端视频智能处本地终端根据视频流协议采集视频数据，存储至本地，转发至云端能处理服务器将接收转发来的视频流，对其解码、预处理、智能在两类问题：①视频数据实时网络转发，数据量大容易造成巨大据丢包等。②增加云端的计算压力。一般会选择构建分布式的调视频进行分发处理，平衡系统传输和处理的压力。边缘计算的视频智能处理系统

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本文编号：2832356