CN110826398A - 一种智能图像识别进行大数据采集分析系统及应用方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能图像识别进行大数据采集分析系统及应用方法,涉及数据智能分析技术领域。本发明的系统包括智能云端服务器;智能云端服务器包括计算服务器和存储服务器,计算服务器中搭载有由数据读取模块、视频流数据处理模块、AI图像识别模块、数据存储模块、模型调优模块构成的图像识别系统,存储服务器中设置有交互相连的视频流存储数据库、视频流管理模块、数据中心数据库。本发明还原消费者非隐私的真实数字行为,产出更多商业价值,这一过程中不产生延迟、遗漏、速度慢、误差大、成本高的问题,解决了消费者实时数字行为分析瓶颈,让商业分析更接近现实情况,给品牌方带来更多有价值的分析结果,去指导品牌全局优化消费路径。
Description
技术领域
本发明属于数据智能分析技术领域,特别是涉及一种智能图像识别进行大数据采集分析系统以及一种智能图像识别进行大数据采集分析系统的应用方法。
背景技术
随着社会的发展,目前针对用户数字行为数据的采集和分析,并进行规整与利用从而产生商业价值具有很大的应用前景,在企业进行产品或服务的商业市场推广时,需要掌握本类目的竞争对手产品或服务以及自身产品或服务的展现情况,包括品牌、产品、广告等具体的数字行为数据,供市场研究员进行分析。在用户数字行为数据产生的终端上,包括手机、平板、电脑、智能电视等,其产生的视频流数据若需要进行用户数字行为数据采集,现有的操作是采用人工进行数据处理,研究员将需要研究的且需要数据行为数据采集的视频交付,通过人工查找并标注的方式逐一的将该视频流中的含有包括品牌、产品、广告等具体的数字行为数据挑出来,并列表,一秒一秒的进行查看并标注,查找,数据易遗漏,且误差大,人工操作慢,成本高,且人工数字行为数据采集和分析的质量参差不齐,无法精准控制;相对于人工的数据采集和分析,计算机去分析品牌关心的和消费者关心的数据,并进行模块化的分析,具有人工无法达到的速度快、效率高、精准、不易遗漏的优点。因此,针对以上问题提供一种智能图像识别进行大数据采集分析系统及应用方法具有重要意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智能图像识别进行大数据采集分析系统及应用方法,通过数字行为转化成视频流的方式传输至智能云端服务器进行逐帧拆解分析,以AI智能的方式对视频流数据转化的图像数据进行识别并产生分析结果进行应用,这一过程中由设置于云端的服务器进行视频流大数据的管理、存储、处理并将处理后的图像数据与训练的包括但不限的品牌分类器、广告分类器、产品分类器模型进行分布式地比对和分析后,还原消费者非隐私的真实数字行为,产出更多商业价值,这一过程中不产生延迟、遗漏、速度慢、误差大、成本高的问题,解决了消费者实时数字行为分析瓶颈,让商业分析更接近现实情况,给品牌方带来更多有价值的分析结果,去指导品牌全局优化消费路径。
为解决上述技术问题,本发明是通过以下技术方案实现的:
本发明的一种智能图像识别进行大数据采集分析系统,包括智能云端服务器,所述智能云端服务器包括交互相连的计算服务器和存储服务器,所述计算服务器中搭载有由依次相连的数据读取模块、视频流数据处理模块、AI图像识别模块、数据存储模块、模型调优模块构成的图像识别系统,所述存储服务器中设置有交互相连的视频流存储数据库、视频流管理模块、数据中心数据库;所述数据读取模块与视频流存储数据库交互相连;
所述智能云端服务器通过通讯网络和HTTP(S)协议接收经视频流采集终端采集的包括但不限于图片、直播视频、普通视频以视频流数据传送的大数据,并存储于视频流存储数据库;
所述视频流存储数据库用于存储获取的视频流数据,所述数据中心数据库用于存储用户视频流采集终端上的设备信息,并将获取视频流与视频流采集终端相匹配;所述视频流管理模块用于管理视频流的上传、删除和读取顺序排列;
所述数据读取模块用于按序读取视频流存储数据库中已排列的视频流数据;所述视频流数据处理模块用于对视频流数据进行处理,筛选并加工成能够被AI图像识别模块有效识别的图像数据;所述AI图像识别模块用于对经视频数据处理模块处理后的图像数据进行AI智能图像识别并与存储于数据存储模块中的图像识别分类器模型进行比对获得识别结果数据;所述模型调优模块用于针对AI图像识别模块的召回率和正确率问题,通过追加训练分类器模型和分类样本对AI图像识别模块进行识别模型调优,使识别更加精准和细化。
进一步地,所述通讯网络采用包括但不仅限于4G、5G、WIFI网络。
进一步地,所述视频流采集终端采用能够对用户操作数字行为进行记录并形成视频流数据的任何终端,包括但不仅限于电脑、智能手机、平板电脑、智能电视。
进一步地,所述数据中心数据库内设置有设备视频流存储路径数据表、用户配置数据表、设备状态数据表;
所述设备视频流存储路径数据表用于将获取的用户视频流数据与视频流存储数据库的分区间建立并分配存储路径;
所述用户配置数据表用于获取和存储传输视频流数据的用户设备的配置参数数据信息;
所述设备状态数据表用于实时获取并存储传输视频流数据的用户设备的设备状态数据信息,包括正在运行、中断、终止。
进一步地,所述数据存储模块中设置有包括但不仅限于广告分类器模型、品牌分类器模型、产品分类器模型。
一种智能图像识别进行大数据采集分析系统的应用方法,其特征在于,包括如下步骤:
S01:获取视频流数据,视频流采集终端通过不限于录屏的方式获取用户在使用终端过程中产生的非隐私的安全视频流数据;
S02:传输并存储视频流数据,通过通讯网络将视频流数据传输至智能云端服务器中的视频流存储数据库中进行存储,同时匹配用户视频获取终端对应于视频流存储数据库中的存储路径、存储和记录用户视频获取终端的配置数据以及设备状态数据;
S03:智能云端服务器进行数据读取,通过数据读取模块将视频流存储数据库中排序待读取的视频流数据进行读取并传至视频流数据处理模块进行处理;
S04:智能云端服务器对经数据读取模块读取的视频流数据进行处理,包括两种处理:
第一种,直接通过对获取的视频流数据进行视频关键帧的逐帧拆解后,对逐帧拆解后获得的连续时序的图像进行差异化分析和比对,选出并拼接出需要图像识别的关键帧发送至AI图像识别模块进行图像识别;
第二种,对获取的视频流数据进行视频流自身特有的物理特征提取,与存储服务器中设定的检测模型进行差异化分析和比对,挑选出有用的视频流数据后,经第一种方式的视频关键帧进行逐帧拆解获取图像识别关键帧后发送至AI图像识别模块进行图像识别;由智能云端服务器根据读取的视频数据流的大小进行自动分配处理方式;
S05:针对处理后的图像数据进行AI识别,根据预先训练的包括但不限于广告分类器、品牌分类器、产品分类器对图像进行分布式识别;若识别成功,反馈给智能云端服务器对应的参数的结果及对应类型;若识别失败,则放弃该数据;
S06:对获取的经识别后的图像数据进行归类存储:针对反馈的数据进行再归类,得到完整的消费者的行为及接触的数据并存储于存储服务器中;
S07:对AI图像识别模型进行调优:根据所述AI图像识别模块有召回率和正确率的问题,不断追加样本和测试对AI图像识别模型进行调优。
进一步地,所述步骤S04中的物理特征包括视频流数据的颜色特征、视频纹理特征、视频运动特性特征。
本发明具有以下有益效果:
本发明通过数字行为转化成视频流的方式传输至智能云端服务器进行逐帧拆解分析,以AI智能的方式对视频流数据转化的图像数据进行识别并产生分析结果进行应用,这一过程中由设置于云端的服务器进行视频流大数据的管理、存储、处理并将处理后的图像数据与训练的包括但不限的品牌分类器、广告分类器、产品分类器模型进行分布式地比对和分析后,还原消费者非隐私的真实数字行为,产出更多商业价值,这一过程中不产生延迟、遗漏、速度慢、误差大、成本高的问题,解决了消费者实时数字行为分析瓶颈,让商业分析更接近现实情况,给品牌方带来更多有价值的分析结果,去指导品牌全局优化消费路径。
当然,实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种智能图像识别进行大数据采集分析系统的计算服务器与存储服务器的连接与结构示意图;
图2为本发明的硬件连接结构示意图;
图3为图1中数据中心数据库的结构图;
图4为图1中数据存储模块的结构图;
图5为本发明的一种智能图像识别进行大数据采集分析系统的应用方法的步骤图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-4所示,本发明的一种智能图像识别进行大数据采集分析系统,包括智能云端服务器,智能云端服务器包括交互相连的计算服务器和存储服务器,计算服务器中搭载有由依次相连的数据读取模块、视频流数据处理模块、AI图像识别模块、数据存储模块、模型调优模块构成的图像识别系统,存储服务器中设置有交互相连的视频流存储数据库、视频流管理模块、数据中心数据库;数据读取模块与视频流存储数据库交互相连;
智能云端服务器通过通讯网络和HTTP(S)协议接收经视频流采集终端采集的包括但不限于图片、直播视频、普通视频以视频流数据传送的大数据,并存储于视频流存储数据库;
视频流存储数据库用于存储获取的视频流数据,数据中心数据库用于存储用户视频流采集终端上的设备信息,并将获取视频流与视频流采集终端相匹配;视频流管理模块用于管理视频流的上传、删除和读取顺序排列;
数据读取模块用于按序读取视频流存储数据库中已排列的视频流数据;视频流数据处理模块用于对视频流数据进行处理,筛选并加工成能够被AI图像识别模块有效识别的图像数据;AI图像识别模块用于对经视频数据处理模块处理后的图像数据进行AI智能图像识别并与存储于数据存储模块中的图像识别分类器模型进行比对获得识别结果数据;模型调优模块用于针对AI图像识别模块的召回率和正确率问题,通过追加训练分类器模型和分类样本对AI图像识别模块进行识别模型调优,使识别更加精准和细化。
其中,通讯网络采用包括但不仅限于4G、5G、WIFI网络。
其中,视频流采集终端采用能够对用户操作数字行为进行记录并形成视频流数据的任何终端,包括但不仅限于电脑、智能手机、平板电脑、智能电视。
其中,数据中心数据库内设置有设备视频流存储路径数据表、用户配置数据表、设备状态数据表;设备视频流存储路径数据表用于将获取的用户视频流数据与视频流存储数据库的分区间建立并分配存储路径;用户配置数据表用于获取和存储传输视频流数据的用户设备的配置参数数据信息;设备状态数据表用于实时获取并存储传输视频流数据的用户设备的设备状态数据信息,包括正在运行、中断、终止。
其中,数据存储模块中设置有包括但不仅限于广告分类器模型、品牌分类器模型、产品分类器模型。
如图5所示,一种智能图像识别进行大数据采集分析系统的应用方法,包括如下步骤:
S01:获取视频流数据,视频流采集终端通过不限于录屏的方式获取用户在使用终端过程中产生的非隐私的安全视频流数据;
S02:传输并存储视频流数据,通过通讯网络将视频流数据传输至智能云端服务器中的视频流存储数据库中进行存储,同时匹配用户视频获取终端对应于视频流存储数据库中的存储路径、存储和记录用户视频获取终端的配置数据以及设备状态数据;
S03:智能云端服务器进行数据读取,通过数据读取模块将视频流存储数据库中排序待读取的视频流数据进行读取并传至视频流数据处理模块进行处理;
S04:智能云端服务器对经数据读取模块读取的视频流数据进行处理,包括两种处理:
第一种,直接通过对获取的视频流数据进行视频关键帧的逐帧拆解后,对逐帧拆解后获得的连续时序的图像进行差异化分析和比对,选出并拼接出需要图像识别的关键帧发送至AI图像识别模块进行图像识别;
第二种,对获取的视频流数据进行视频流自身特有的物理特征提取,与存储服务器中设定的检测模型进行差异化分析和比对,挑选出有用的视频流数据后,经第一种方式的视频关键帧进行逐帧拆解获取图像识别关键帧后发送至AI图像识别模块进行图像识别;由智能云端服务器根据读取的视频数据流的大小进行自动分配处理方式;
S05:针对处理后的图像数据进行AI识别,根据预先训练的包括但不限于广告分类器、品牌分类器、产品分类器对图像进行分布式识别;若识别成功,反馈给智能云端服务器对应的参数的结果及对应类型;若识别失败,则放弃该数据;
S06:对获取的经识别后的图像数据进行归类存储:针对反馈的数据进行再归类,得到完整的消费者的行为及接触的数据并存储于存储服务器中;
S07:对AI图像识别模型进行调优:根据AI图像识别模块有召回率和正确率的问题,不断追加样本和测试对AI图像识别模型进行调优。
其中,步骤S04中的物理特征包括视频流数据的颜色特征、视频纹理特征、视频运动特性特征。
本发明通过数字行为转化成视频流的方式传输至智能云端服务器进行逐帧拆解分析,以AI智能的方式对视频流数据转化的图像数据进行识别并产生分析结果进行应用,这一过程中由设置于云端的服务器进行视频流大数据的管理、存储、处理并将处理后的图像数据与训练的包括但不限的品牌分类器、广告分类器、产品分类器模型进行分布式地比对和分析后,还原消费者非隐私的真实数字行为,产出更多商业价值,这一过程中不产生延迟、遗漏、速度慢、误差大、成本高的问题,解决了消费者实时数字行为分析瓶颈,让商业分析更接近现实情况,给品牌方带来更多有价值的分析结果,去指导品牌全局优化消费路径。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (7)
1.一种智能图像识别进行大数据采集分析系统,包括智能云端服务器,其特征在于:
所述智能云端服务器包括交互相连的计算服务器和存储服务器,所述计算服务器中搭载有由依次相连的数据读取模块、视频流数据处理模块、AI图像识别模块、数据存储模块、模型调优模块构成的图像识别系统,所述存储服务器中设置有交互相连的视频流存储数据库、视频流管理模块、数据中心数据库;所述数据读取模块与视频流存储数据库交互相连;
所述智能云端服务器通过通讯网络和HTTP(S)协议接收经视频流采集终端采集的包括但不限于图片、直播视频、普通视频以视频流数据传送的大数据,并存储于视频流存储数据库;
所述视频流存储数据库用于存储获取的视频流数据,所述数据中心数据库用于存储用户视频流采集终端上的设备信息,并将获取视频流与视频流采集终端相匹配;所述视频流管理模块用于管理视频流的上传、删除和读取顺序排列;
所述数据读取模块用于按序读取视频流存储数据库中已排列的视频流数据;所述视频流数据处理模块用于对视频流数据进行处理,筛选并加工成能够被AI图像识别模块有效识别的图像数据;所述AI图像识别模块用于对经视频数据处理模块处理后的图像数据进行AI智能图像识别并与存储于数据存储模块中的图像识别分类器模型进行比对获得识别结果数据;所述模型调优模块用于针对AI图像识别模块的召回率和正确率问题,通过追加训练分类器模型和分类样本对AI图像识别模块进行识别模型调优,使识别更加精准和细化。
2.根据权利要求1所述的一种智能图像识别进行大数据采集分析系统,其特征在于,所述通讯网络采用包括但不仅限于4G、5G、WIFI网络。
3.根据权利要求1所述的一种智能图像识别进行大数据采集分析系统,其特征在于,所述视频流采集终端采用能够对用户操作数字行为进行记录并形成视频流数据的任何终端,包括但不仅限于电脑、智能手机、平板电脑、智能电视。
4.根据权利要求1所述的一种智能图像识别进行大数据采集分析系统,其特征在于,所述数据中心数据库内设置有设备视频流存储路径数据表、用户配置数据表、设备状态数据表;
所述设备视频流存储路径数据表用于将获取的用户视频流数据与视频流存储数据库的分区间建立并分配存储路径;
所述用户配置数据表用于获取和存储传输视频流数据的用户设备的配置参数数据信息;
所述设备状态数据表用于实时获取并存储传输视频流数据的用户设备的设备状态数据信息,包括正在运行、中断、终止。
5.根据权利要求1所述的一种智能图像识别进行大数据采集分析系统,其特征在于,所述数据存储模块中设置有包括但不仅限于广告分类器模型、品牌分类器模型、产品分类器模型。
6.如权利要求1-5任一项所述的一种智能图像识别进行大数据采集分析系统的应用方法,其特征在于,包括如下步骤:
S01:获取视频流数据,视频流采集终端通过不限于录屏的方式获取用户在使用终端过程中产生的非隐私的安全视频流数据;
S02:传输并存储视频流数据,通过通讯网络将视频流数据传输至智能云端服务器中的视频流存储数据库中进行存储,同时匹配用户视频获取终端对应于视频流存储数据库中的存储路径、存储和记录用户视频获取终端的配置数据以及设备状态数据;
S03:智能云端服务器进行数据读取,通过数据读取模块将视频流存储数据库中排序待读取的视频流数据进行读取并传至视频流数据处理模块进行处理;
S04:智能云端服务器对经数据读取模块读取的视频流数据进行处理,包括两种处理:
第一种,直接通过对获取的视频流数据进行视频关键帧的逐帧拆解后,对逐帧拆解后获得的连续时序的图像进行差异化分析和比对,选出并拼接出需要图像识别的关键帧发送至AI图像识别模块进行图像识别;
第二种,对获取的视频流数据进行视频流自身特有的物理特征提取,与存储服务器中设定的检测模型进行差异化分析和比对,挑选出有用的视频流数据后,经第一种方式的视频关键帧进行逐帧拆解获取图像识别关键帧后发送至AI图像识别模块进行图像识别;由智能云端服务器根据读取的视频数据流的大小进行自动分配处理方式;
S05:针对处理后的图像数据进行AI识别,根据预先训练的包括但不限于广告分类器、品牌分类器、产品分类器对图像进行分布式识别;若识别成功,反馈给智能云端服务器对应的参数的结果及对应类型;若识别失败,则放弃该数据;
S06:对获取的经识别后的图像数据进行归类存储:针对反馈的数据进行再归类,得到完整的消费者的行为及接触的数据并存储于存储服务器中;
S07:对AI图像识别模型进行调优:根据所述AI图像识别模块有召回率和正确率的问题,不断追加样本和测试对AI图像识别模型进行调优。
7.根据权利要求6所述的一种智能图像识别进行大数据采集分析系统的应用方法,其特征在于,所述步骤S04中的物理特征包括视频流数据的颜色特征、视频纹理特征、视频运动特性特征。
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