CN109685088A - 基于云端分离卷积神经网络的窄带通信智能图像分析系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于云端分离卷积神经网络的窄带通信智能图像分析系统，其特征在于，包括：终端设备(1)和云端设备(2)，所述的终端设备(1)带有图像传感器，并通过窄带网络与云端设备(2)连接，所述的云端设备(2)存储并运行图像分析处理程序，所述的终端设备(1)采用卷积神经网络算法将采集到的图像进行预处理，得到一维特征向量并传输到云端设备(2)进行处理，获得图像识别结果。与现有技术相比，本发明具有成本低、灵活性高等优点。

Description

基于云端分离卷积神经网络的窄带通信智能图像分析系统
技术领域
本发明涉及一种图像分析系统，尤其是涉及一种基于云端分离卷积神经网络的窄带通信智能图像分析系统。
背景技术
智能图像分析技术常应用于人脸识别、车牌识别、人流分析和车流分析等场景。当前的智能图像分析系统与装置一般有两类，第一类是前端智能系统与装置，即在设备端进行智能图像分析，并将分析结果上传到云端或本地保存。典型的这类设备与装置是带有智能图像处理芯片的智能摄像头和本地智能图像分析主机等。第二类是后端(云端)智能系统与装置，即把图像通过光纤或者3g、4g等宽带信道上传到后端，在云端对图像做智能图像分析。
这两类系统各有一些缺点。第一类前端智能系统与装置，这类系统在设备端必须要搭配具有图像分析能力的专用DSP芯片，并且DSP芯片的功能往往在部署时就已经确定，无法根据不同的应用场景(例如人脸识别、车牌识别)而切换功能，这样。这种方案的缺点是前端设备的成本高，不适合大规模部署，而且应用的灵活度差，不适合智能识别场景需要调整变化的应用。第二类后端智能系统与装置，这类系统需要前端设备将图像通过光纤、3g或4g等宽带传输网络上传到后端，这些宽带传输网络的网络成本都比较高。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种适合大规模部署、高性价比、高灵活度的基于云端分离卷积神经网络的窄带通信智能图像分析系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于云端分离卷积神经网络的窄带通信智能图像分析系统，包括：终端设备和云端设备，所述的终端设备带有图像传感器，并通过窄带网络与云端设备连接，所述的云端设备存储并运行图像分析处理程序，所述的终端设备采用卷积神经网络算法将采集到的图像进行预处理，得到一维特征向量并传输到云端设备进行处理，获得图像识别结果。
所述的终端设备与云端设备双向连接，所述的云端设备向终端设备发送图像识别指令和相应的特征选择器。
所述的云端设备中存有事先训练好的卷积神经网络模型。
所述的终端设备为基于ARM芯片的嵌入式Linux设备。
所述的预处理包括图像卷积、非线性映射和池化。
所述的窄带网络为NB-IOT或LoRA。
所述的云端设备的图像分析处理程序被部署在私有云或公有云上。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)终端设备采用卷积神经网络算法将采集到的图像进行预处理，得到一维特征向量并传输到云端设备进行处理，仅需要使用窄带网络就可以满足通信要求，避免使用光纤、3g、4g等宽带网络的高昂网络开通和传输费用。
(2)将CNN中复杂的大网络全连接推理层放到云端设备，从而减少对终端设备计算能力的要求，降低终端设备的成本。
(3)终端设备与云端设备双向连接，云端设备向终端设备发送图像识别指令和相应的特征选择器，使终端设备可以进行不同的预处理，增加智能图像分析应用的灵活度。
(4)避免使用传统的一体化摄像头，采用图像传感器，降低设备端的成本和体积，提升图像采集和处理的灵活性和自主性。
附图说明
图1为本实施例终端设备架构图；
图2为本实施例图像分析系统结构及原理图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例
一种基于云端分离卷积神经网络的窄带通信智能图像分析系统，包括：终端设备1和云端设备2，终端设备1带有图像传感器，并通过窄带网络与云端设备2连接，云端设备2存储并运行图像分析处理程序，终端设备1采用卷积神经网络算法将采集到的图像进行预处理，得到一维特征向量并传输到云端设备2进行处理，获得图像识别结果。
终端设备1与云端设备2双向连接，云端设备2向终端设备1发送图像识别指令和相应的特征选择器。
本发明原理是将智能图像分析领域的卷积神经网络算法的步骤分离开，将一部分预处理工作放在终端设备进行，另一部分全连接神经网络的推理部分放在云端设备进行，两部分通过窄带通信连接，从而实现云端协同的智能图像分析。本发明充分利用廉价的嵌入式设备和窄带网络，配合云端设备的强大计算能力进行图像识别，“云-网-端”协同工作，发挥出各自的最大效能。它不同与传统的本地图像分析设备与装置，这种类型的设备和装置价格高昂，灵活度低，不适合大规模部署。它也不同于在云端做智能图像分析的系统与装置，这种类型的系统和装置需要光纤、3g或4g等宽带网络的支持以将图像传输到云端，网络传输费用高。本发明将图像智能分析中的卷积神经网络算法的步骤进行拆分，将一部分低运算量的预处理工作下发到终端设备进行，图像预处理后的结果数据量比原图小得多，不需要宽带传输，适合窄带传输。云端设备接着实现剩余步骤的计算处理，最终实现预期的智能图像处理结果。另外，本系统与装置云端设备主动下发不同的处理请求和对应的特征选择器，可适应灵活多变的图像识别场景。
如图1所示，“端”是一种嵌入式设备，典型的设备是一种基于ARM芯片的嵌入式Linux系统。该设备带有图像传感器，并具有窄带通信能力，可以与云端设备双向通信。它从云端设备获得指令和特征选择器(feature detector)，并通过本地CPU或MCU进行卷积神经网络算法的图像的预处理。然后将图像预处理完成后的一维特征向量传输到云端设备进行进一步处理和推理，由于一维的特征向量相比原来的图像数据小很多，因此适合使用窄带信道进行传输。
“云”是一个位于云端设备的图像分析处理程序。它向终端设备发送图像识别的指令和相应的特征选择器，并接收终端设备传送过来的一维特征向量信息，基于该特征信息，云端设备基于事先训练好的模型进行CNN的全连接步骤，最后获得图像识别的结果。
如图2所示，终端设备1典型的是一个带有图像传感器的基于ARM的嵌入式Linux系统，它能利用窄带网络技术对外通信，典型的窄带网络技术如NB-IOT，LoRA。云端设备2带有图像分析应用程序，它是一套软件，它有一个对外的网络接口，用来与终端设备1进行通信，它被部署在私有云或公有云上。3是云端设备2通过窄带网络向终端设备1下发命令和特征选择器等参数的窄带通信信道。4是终端设备1向云端设备2上传图像特征的窄带通信信道。整个系统的具体实施方式如下：
云端设备2根据图像识别的需求选择一系列特征检测器(又称为“核”或“滤波器”)，特征检测器是一个图像矩阵小文件，典型的例如5*5的图像矩阵。云端设备2通过窄带通信信道3将特征选择器下发到终端设备1中。
终端设备1接收到一系列特征检测器后，进行如下步骤的图像预处理：
步骤1、将待分析的图像与每个特征检测器做图像卷积，形成一系列的特征图(或称为“特征映射”)
步骤2、将步骤1生成的一系列特征图通过激励函数做非线性映射，典型的非线性映射函数是ReLU函数；
步骤3、重复步骤1和步骤2；
步骤4、对步骤3的结果做池化(pooling)，典型的是做最大池化(max-pooling)，进一步降低数据量，保留图像特征；
步骤5、将步骤4的结果扁平化，即将步骤4的结果转化为一维特征向量。
图像经过设备端预处理后，转换成数据量小得多的一维特征向量，该一维特征向量可通过窄带通信信道4上传到云端设备2，作为云端ANN的输入层。随后，云端设备2中的ANN进行全连接的推理，并输出推理结果。

Claims (7)

1.一种基于云端分离卷积神经网络的窄带通信智能图像分析系统，其特征在于，包括：终端设备(1)和云端设备(2)，所述的终端设备(1)带有图像传感器，并通过窄带网络与云端设备(2)连接，所述的云端设备(2)存储并运行图像分析处理程序，所述的终端设备(1)采用卷积神经网络算法将采集到的图像进行预处理，得到一维特征向量并传输到云端设备(2)进行处理，获得图像识别结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于云端分离卷积神经网络的窄带通信智能图像分析系统，其特征在于，所述的终端设备(1)与云端设备(2)双向连接，所述的云端设备(2)向终端设备(1)发送图像识别指令和相应的特征选择器。
3.根据权利要求1所述的一种基于云端分离卷积神经网络的窄带通信智能图像分析系统，其特征在于，所述的云端设备(2)中存有事先训练好的卷积神经网络模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于云端分离卷积神经网络的窄带通信智能图像分析系统，其特征在于，所述的终端设备(1)为基于ARM芯片的嵌入式Linux设备。
5.根据权利要求1所述的一种基于云端分离卷积神经网络的窄带通信智能图像分析系统，其特征在于，所述的预处理包括图像卷积、非线性映射和池化。
6.根据权利要求1所述的一种基于云端分离卷积神经网络的窄带通信智能图像分析系统，其特征在于，所述的窄带网络为NB-IOT或LoRA。
7.根据权利要求1所述的一种基于云端分离卷积神经网络的窄带通信智能图像分析系统，其特征在于，所述的云端设备(2)的图像分析处理程序被部署在私有云或公有云上。
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