CN109657588A - 基于视频识别的智能边缘计算嵌入式终端 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于视频识别的智能边缘计算嵌入式终端，视频数据采集处理板卡采集不同类型的摄像头的数据，并统一解码成RTSP实时流数据格式送入数据分析处理板卡进行数据处理识别分析，识别分析的结果数据能通过网络通讯模块实现全网RTSP流媒体和RTCP控制流的转发，也可通过网络通讯模块中的NB‑IOT模块发送识别结果给远程数据中心或者用户。单台智能终端主要实现人员行为分析以及安全帽佩戴情况分析，多台联网的智能终端能在上述功能的基础上实现基于空间坐标映射和人员图像特征比对算法的人员定位跟踪与轨迹分析功能。大大提升安防和工厂领域对于人员行为的监管效率，实现了智能化的安全管理。

Description

基于视频识别的智能边缘计算嵌入式终端
技术领域
本发明涉及一种视频监控技术，特别涉及一种基于视频识别的智能边缘计算嵌入式终端。
背景技术
智能视频监控的下的目标检测和行为分析是智能工厂安全生产中一项不可或缺的技术。国内外相关研究和产品并不多，大多数智能实现单一功能，并没有实时图像获取以及人员跟踪模块等设计,更没有结合流媒体服务器、多网络技术融合、人工智能技术和工业互联网边缘计算终端。
在视频监控领域，国内相关公司已经走到了世界的前列，国外没有类似国内这样成熟的产品。在国内其他公司的系统大多基于服务器，而不是基于ARM架构的终端产品，其算法也只能单独实现安全帽识别或对人体实现跟踪，并不能针对特定人员实现其操作行为分析。
发明内容
本发明是针对视频监控技术功能单一的问题，提出了一种基于视频识别的智能边缘计算嵌入式终端，实时图像获取、目标检测、目标跟踪以及行为分析等，结合办公场所、车间等实际应用场景，该产品能够实时检测和跟踪到无身份人员，捕捉工人的安全帽佩戴情况，设备操作工行为分析，人员非法闯入特定区域等并发出警报等功能，为公共和办公场所人员的安全做出了一定的保障，大大提升安防和工厂领域对于人员行为的监管效率，实现了智能化的安全管理。
本发明的技术方案为：一种基于视频识别的智能边缘计算嵌入式终端，包括视频数据采集处理板卡、数据分析处理板卡、外部储存模块、网络通讯模块和液晶显示模块；视频数据采集处理板卡采集不同类型的摄像头的数据，并统一解码成RTSP实时流数据格式送入数据分析处理板卡进行数据处理；数据分析处理板卡包括ARM处理器和GPU图形处理器，ARM微处理器接收来自视频数据采集处理板卡的数据并调用人工智能算法利用GPU图形处理器的CUDA架构进行加速处理和识别分析，识别分析结果数据送外部储存模块进行数据储存；识别分析结果数据通过嵌入式终端的液晶显示模块进行显示；识别分析结果数据通过网络通讯模块中的以太网接口实现全网RTSP流媒体和RTCP控制流的转发，识别分析结果数据通过网络通讯模块中的NB-IOT模块发送识别结果给远程数据中心或者用户。
所述数据分析处理板卡中ARM处理器解析RTSP实时流数据，然后利用已训练好的人脸LBP特征级联分类器检测人脸区域，接着通过YOLO算法进行人脸识别，核实该人的身份，然后通过Faster R-CNN判断此人是否正确佩戴安全帽，以及通过FCN算法分析此人的设备操作行为。
所述基于视频识别的智能边缘计算终端在同一个区域网内多台连接，通过各自的网络通讯模块实现数据联动分析，利用空间坐标映射和人员图像特征比对算法实现全厂人员定位跟踪与轨迹分析。
所述数据分析处理板卡的识别分析结果数据，通过网络通讯模块实现全网RTSP流媒体和RTCP控制流的转发，也可通过NB-IoT或LoRa上传识别分析结果至远程PC，实现了跨网域流媒体转发和多网络技术融合。
本发明的有益效果在于：本发明基于视频识别的智能边缘计算嵌入式终端，流媒体服务器和人工智能技术的结合在边缘段就实现了大部分流媒体和识别功能，并入旧设备旧协议，精简了以往监控硬件，并实现了跨网域流媒体转发和多网络技术融合。国内有大量场所的监控设备老化系统陈旧急需维护优化。本发明的高兼容性高智能有利于在原有监控系统基础上扩大范围拓展新功能。此技术还可应用于其他工业边缘计算终端，为我国智能制造发展作贡献。
附图说明
图1为本发明基于视频识别的智能边缘计算嵌入式终端结构示意图；
图2为本发明基于视频识别的智能边缘计算嵌入式终端软件框图。
具体实施方式
如图1所示基于视频识别的智能边缘计算嵌入式终端结构示意图，整个智能边缘计算终端包括视频数据采集处理板卡105、数据分析处理板卡104、外部储存模块101、网络通讯模块103、液晶显示模块102。
视频数据采集处理板卡105主要由高速FPGA芯片组成，能够采集不同类型的摄像头106的数据，并统一解码成RTSP实时流数据格式送入数据分析处理板卡104进行数据处理。
数据分析处理板卡104主要由ARM处理器、GPU图形处理器、LPDDR4内存组成，ARM微处理器接收来自视频数据采集处理板卡105的数据并调用人工智能算法进行处理和识别分析，GPU内置CUDA并行计算架构，能够对人工智能算法进行硬件加速，保证识别速度。
数据分析处理板卡104的处理结果既可以通过液晶显示模块102进行显示输出，也可以通过网络通讯模块103中的以太网接口实现全网RTSP流媒体和RTCP控制流的转发，充当小型流媒体服务器的功能，还可以通过网络通讯模块103中的NB-IOT模块发送识别结果给远程数据中心或者用户。如果数据分析处理板卡104的处理结果发现没有正确佩戴安全帽，或者操作工非法闯入未授权区域或者操作工设备操作行为不当，均可以通过网络通讯模块103中的NB-IoT模块进行远程输出报警。
如果同一局域网内同时接入了多台智能边缘计算嵌入式终端，则彼此之间可以通过网络通讯模块103中的以太网接口进行数据交互，共享人物坐标信息和人物身份信息等数据，然后通过空间坐标映射和人员图像特征比对算法实现全厂人员定位跟踪与轨迹分析功能。也可以通过NB-IoT或LoRa上传识别分析结果至远程PC，实现了跨网域流媒体转发和多网络技术融合。
如图2所示基于视频识别的智能边缘计算嵌入式终端软件框图，数据分析处理板卡104中的ARM处理器接收来自视频数据采集处理板卡105的RTSP数据流201，第一步先利用已训练好的人脸LBP特征级联分类器检测人脸区域202，利用YOLO算法核对人员的身份203，进行身份识别判定204，如果发现是非法人员，则通过网络通讯模块103中的NB-IOT模块进行远程输出报警207，如果是合法人员，则进入第二步；第二步利用Faster R-CNN算法进行安全帽检测205，如果发现该员工没有正确佩戴安全帽206，则通过网络通讯模块103中的NB-IOT模块进行远程输出报警207，如果是正确佩戴了安全帽206，那么进入第三步；第三步利用FCN算法对该员工进行行为分析208，判断该员工是否进入未授权区域或者进行了非法操作209，如果是，则通过网络通讯模块103中的NB-IOT模块进行远程输出报警207，如果否，则继续判断是否进行了局域网联动识别210，如果同一个区域网内接入多台智能边缘计算终端，则利用空间坐标映射和人员图像特征比对算法实现全厂人员定位跟踪与轨迹分析211后进入第四步，如果同一区域网内未接入其他智能边缘计算终端则直接进入第四步；第四步把上述所有识别结果通过外部储存模块101进行数据储存214，通过液晶显示模块102进行结果显示213，通过网络通讯模块103进行全网RTSP流媒体和RTCP控制流的转发212。

Claims (4)

1.一种基于视频识别的智能边缘计算嵌入式终端，其特征在于，包括视频数据采集处理板卡、数据分析处理板卡、外部储存模块、网络通讯模块和液晶显示模块；视频数据采集处理板卡采集不同类型的摄像头的数据，并统一解码成RTSP实时流数据格式送入数据分析处理板卡进行数据处理；数据分析处理板卡包括ARM处理器和GPU图形处理器，ARM微处理器接收来自视频数据采集处理板卡的数据并调用人工智能算法利用GPU图形处理器的CUDA架构进行加速处理和识别分析，识别分析结果数据送外部储存模块进行数据储存；识别分析结果数据通过嵌入式终端的液晶显示模块进行显示；识别分析结果数据通过网络通讯模块中的以太网接口实现全网RTSP流媒体和RTCP控制流的转发，识别分析结果数据通过网络通讯模块中的NB-IOT模块发送识别结果给远程数据中心或者用户。
2.根据权利要求1所述基于视频识别的智能边缘计算嵌入式终端，其特征在于，所述数据分析处理板卡中ARM处理器解析RTSP实时流数据，然后利用已训练好的人脸LBP特征级联分类器检测人脸区域，接着通过YOLO算法进行人脸识别，核实该人的身份，然后通过FasterR-CNN判断此人是否正确佩戴安全帽，以及通过FCN算法分析此人的设备操作行为。
3.根据权利要求1或2所述基于视频识别的智能边缘计算嵌入式终端，其特征在于，所述基于视频识别的智能边缘计算嵌入式终端在同一个区域网内多台连接，通过各自的网络通讯模块实现数据联动分析，利用空间坐标映射和人员图像特征比对算法实现全厂人员定位跟踪与轨迹分析。
4.根据权利要求3所述基于视频识别的智能边缘计算嵌入式终端，其特征在于，所述数据分析处理板卡的识别分析结果数据，通过网络通讯模块实现全网RTSP流媒体和RTCP控制流的转发，也可通过NB-IoT或LoRa上传识别分析结果至远程PC，实现了跨网域流媒体转发和多网络技术融合。
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