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

一种智能图像识别进行大数据采集分析系统及应用方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110826398A
CN110826398A CN201910898216.7A CN201910898216A CN110826398A CN 110826398 A CN110826398 A CN 110826398A CN 201910898216 A CN201910898216 A CN 201910898216A CN 110826398 A CN110826398 A CN 110826398A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
video stream
module
image recognition
storage
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910898216.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110826398B (zh
Inventor
陆云
吴承昊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jia Wei Yun Information Technology (Shanghai) Co.,Ltd.
Original Assignee
Shanghai Yilueming Digital Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Yilueming Digital Technology Co Ltd filed Critical Shanghai Yilueming Digital Technology Co Ltd
Priority to CN201910898216.7A priority Critical patent/CN110826398B/zh
Publication of CN110826398A publication Critical patent/CN110826398A/zh
Priority to PCT/CN2020/102654 priority patent/WO2021057213A1/zh
Priority to US17/294,105 priority patent/US11483621B2/en
Priority to EP20867413.5A priority patent/EP3866057A4/en
Application granted granted Critical
Publication of CN110826398B publication Critical patent/CN110826398B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/94—Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding
    • G06V10/95—Hardware or software architectures specially adapted for image or video understanding structured as a network, e.g. client-server architectures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/46—Extracting features or characteristics from the video content, e.g. video fingerprints, representative shots or key frames
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/4508—Management of client data or end-user data
    • H04N21/4532—Management of client data or end-user data involving end-user characteristics, e.g. viewer profile, preferences
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/466—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/4662—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies characterized by learning algorithms
    • H04N21/4665—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies characterized by learning algorithms involving classification methods, e.g. Decision trees
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/466—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/4667—Processing of monitored end-user data, e.g. trend analysis based on the log file of viewer selections

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

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

一种智能图像识别进行大数据采集分析系统及应用方法
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。
CN201910898216.7A 2019-09-23 2019-09-23 一种智能图像识别进行大数据采集分析系统及应用方法 Active CN110826398B (zh)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910898216.7A CN110826398B (zh) 2019-09-23 2019-09-23 一种智能图像识别进行大数据采集分析系统及应用方法
PCT/CN2020/102654 WO2021057213A1 (zh) 2019-09-23 2020-07-17 一种智能图像识别进行大数据采集分析系统及应用方法
US17/294,105 US11483621B2 (en) 2019-09-23 2020-07-17 Big data acquisition and analysis system using intelligent image recognition, and application method thereof
EP20867413.5A EP3866057A4 (en) 2019-09-23 2020-07-17 BIG DATA ACQUISITION AND ANALYSIS SYSTEM BASED ON INTELLIGENT IMAGE RECOGNITION, AND METHOD OF APPLICATION

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910898216.7A CN110826398B (zh) 2019-09-23 2019-09-23 一种智能图像识别进行大数据采集分析系统及应用方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110826398A true CN110826398A (zh) 2020-02-21
CN110826398B CN110826398B (zh) 2021-04-02

Family

ID=69548267

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910898216.7A Active CN110826398B (zh) 2019-09-23 2019-09-23 一种智能图像识别进行大数据采集分析系统及应用方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11483621B2 (zh)
EP (1) EP3866057A4 (zh)
CN (1) CN110826398B (zh)
WO (1) WO2021057213A1 (zh)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111415014A (zh) * 2020-03-20 2020-07-14 中国建设银行股份有限公司 一种模型预测的结果数据管理系统及方法
CN111857914A (zh) * 2020-07-06 2020-10-30 上海意略明数字科技股份有限公司 终端上的应用程序操作信息获取方法及装置、存储介质、终端
CN112287158A (zh) * 2020-11-05 2021-01-29 广州增强信息科技有限公司 用于包装上数字化防伪、数字化内容展示与数据分析的系统与方法
WO2021057213A1 (zh) * 2019-09-23 2021-04-01 上海意略明数字科技股份有限公司 一种智能图像识别进行大数据采集分析系统及应用方法
CN112702430A (zh) * 2020-12-24 2021-04-23 山东大学 一种基于云边模式和Web技术的数据传输系统、方法及其应用
CN112887759A (zh) * 2021-01-22 2021-06-01 Oppo广东移动通信有限公司 智能电视的信号处理方法、装置、智能电视以及存储介质
CN113326849A (zh) * 2021-07-20 2021-08-31 广东魅视科技股份有限公司 一种可视化数据采集方法及系统
CN113342991A (zh) * 2021-06-08 2021-09-03 南京智云兴禾信息科技有限公司 一种基于人工智能的知识图谱融合系统及其方法
CN114827400A (zh) * 2022-03-23 2022-07-29 南京华脉科技股份有限公司 一种基于区块链大数据的图像处理系统

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113313033B (zh) * 2021-05-31 2023-12-05 常州汉腾自动化设备有限公司 一种基于物联网传感器的供热管网数字监控系统
CN113672425B (zh) * 2021-08-20 2024-08-20 浙江创意声光电科技有限公司 一种智慧照明系统的综合运行态势实时分析系统
CN114401254B (zh) 2022-03-22 2022-11-25 北京百度网讯科技有限公司 流媒体服务的处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN114826483B (zh) * 2022-03-28 2022-11-15 慧之安信息技术股份有限公司 基于边缘计算的智能网络传输计算系统和方法
CN114881808B (zh) * 2022-04-01 2024-01-23 云南电网有限责任公司昭通供电局 基于大数据的电力窃电精准识别方法及防窃电系统
CN115190320A (zh) * 2022-06-09 2022-10-14 武汉鸿宸信信息科技有限公司 一种用于视频处理与存储的云计算系统和方法
CN115242664A (zh) * 2022-06-17 2022-10-25 江苏电力信息技术有限公司 基于大数据分析模型的机房智能管理方法
CN115314514A (zh) * 2022-08-03 2022-11-08 江苏南工科技集团有限公司 一种物联网数据采集与转换通用模组
CN115952314A (zh) * 2023-03-15 2023-04-11 潍坊职业学院 一种基于数据识别的数据处理系统
CN116360992B (zh) * 2023-03-30 2023-11-17 郑州地铁集团有限公司运营分公司 基于容器化微服务的轨道交通供电智能运维方法及系统
CN116957291B (zh) * 2023-08-10 2024-05-07 湛江市广厦施工图审查服务中心 一种工程管理数据智能管理系统及方法
CN117291291B (zh) * 2023-08-12 2024-04-23 江苏信实环境工程有限公司 一种基于物联网的虫情智能监控系统及方法
CN117764303B (zh) * 2023-11-17 2024-06-21 南京公路发展(集团)有限公司 一种基于人工智能的道路巡检数据分析系统及方法
CN118069894B (zh) * 2024-04-12 2024-08-09 乾健科技有限公司 一种大数据存储管理方法及系统
CN118338140B (zh) * 2024-06-13 2024-08-16 安徽大学 一种高温智能工业电视系统
CN118568551A (zh) * 2024-08-05 2024-08-30 深圳市天趣星空科技有限公司 智能穿戴眼镜数据分析处理系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101799876A (zh) * 2010-04-20 2010-08-11 王巍 一种视音频智能分析管控系统
US20140079297A1 (en) * 2012-09-17 2014-03-20 Saied Tadayon Application of Z-Webs and Z-factors to Analytics, Search Engine, Learning, Recognition, Natural Language, and Other Utilities
US20180191796A1 (en) * 2016-12-29 2018-07-05 Arris Enterprises Llc Method for dynamically managing conent delivery
CN108334518A (zh) * 2017-01-20 2018-07-27 中国移动通信有限公司研究院 一种广告加载方法及装置
CN108833933A (zh) * 2018-06-14 2018-11-16 广东互通宽带网络服务有限公司 一种使用支持向量机推荐视频流量的方法及系统
CN109271554A (zh) * 2018-09-07 2019-01-25 江西省云眼大视界科技有限公司 一种智能视频识别系统及其应用
CN109885562A (zh) * 2019-01-17 2019-06-14 安徽谛听信息科技有限公司 一种基于网络空间安全的大数据智能分析系统
CN110149530A (zh) * 2018-06-15 2019-08-20 腾讯科技（深圳）有限公司 一种视频处理方法和装置

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8059865B2 (en) * 2007-11-09 2011-11-15 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to specify regions of interest in video frames
US8948515B2 (en) * 2010-03-08 2015-02-03 Sightera Technologies Ltd. Method and system for classifying one or more images
US11914674B2 (en) * 2011-09-24 2024-02-27 Z Advanced Computing, Inc. System and method for extremely efficient image and pattern recognition and artificial intelligence platform
US9135712B2 (en) * 2012-08-01 2015-09-15 Augmented Reality Lab LLC Image recognition system in a cloud environment
KR101650924B1 (ko) 2014-07-01 2016-08-24 주식회사 아이티엑스엠투엠 지능형 영상 분석 시스템 및 방법
US10275488B1 (en) * 2014-12-09 2019-04-30 Cloud & Stream Gears Llc Incremental covariance calculation for big data or streamed data using components
US10390082B2 (en) 2016-04-01 2019-08-20 Oath Inc. Computerized system and method for automatically detecting and rendering highlights from streaming videos
CA3028710A1 (en) 2016-06-23 2017-12-28 Capital One Services, Llc Systems and methods for automated object recognition
US20190122121A1 (en) * 2017-10-23 2019-04-25 AISA Innotech Inc. Method and system for generating individual microdata
US20200007934A1 (en) * 2018-06-29 2020-01-02 Advocates, Inc. Machine-learning based systems and methods for analyzing and distributing multimedia content
CN110062208A (zh) * 2019-04-23 2019-07-26 上海赫煊自动化系统工程有限公司 一种安防智能实时分析系统和方法
US20200364583A1 (en) * 2019-05-14 2020-11-19 Robert D. Pedersen Iot sensor network artificial intelligence warning, control and monitoring systems and methods
CN110163154A (zh) * 2019-05-23 2019-08-23 湖南机电职业技术学院 基于人工智能的视频监控系统
CN110826398B (zh) * 2019-09-23 2021-04-02 上海意略明数字科技股份有限公司 一种智能图像识别进行大数据采集分析系统及应用方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101799876A (zh) * 2010-04-20 2010-08-11 王巍 一种视音频智能分析管控系统
US20140079297A1 (en) * 2012-09-17 2014-03-20 Saied Tadayon Application of Z-Webs and Z-factors to Analytics, Search Engine, Learning, Recognition, Natural Language, and Other Utilities
US20180191796A1 (en) * 2016-12-29 2018-07-05 Arris Enterprises Llc Method for dynamically managing conent delivery
CN108334518A (zh) * 2017-01-20 2018-07-27 中国移动通信有限公司研究院 一种广告加载方法及装置
CN108833933A (zh) * 2018-06-14 2018-11-16 广东互通宽带网络服务有限公司 一种使用支持向量机推荐视频流量的方法及系统
CN110149530A (zh) * 2018-06-15 2019-08-20 腾讯科技（深圳）有限公司 一种视频处理方法和装置
CN109271554A (zh) * 2018-09-07 2019-01-25 江西省云眼大视界科技有限公司 一种智能视频识别系统及其应用
CN109885562A (zh) * 2019-01-17 2019-06-14 安徽谛听信息科技有限公司 一种基于网络空间安全的大数据智能分析系统

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LIANG CHEN 等: "A study of user behavior in online VoD services", 《COMPUTER COMMUNICATIONS》 *
QING YANG 等: "Exploring consumer perceived risk and trust for online payments: An empirical study in China"s younger generation", 《COMPUTERS IN HUMAN BEHAVIOR》 *
侯德林 等: "网络视频服务用户内容传播行为意愿实证研究", 《管理评论》 *
李学龙 等: "大数据系统综述", 《中国科学：信息科学》 *
陈亮 等: "基于DNN算法的移动视频推荐策略", 《计算机学报》 *

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11483621B2 (en) 2019-09-23 2022-10-25 Shanghai Illuminera Digital Technology Co., Ltd. Big data acquisition and analysis system using intelligent image recognition, and application method thereof
WO2021057213A1 (zh) * 2019-09-23 2021-04-01 上海意略明数字科技股份有限公司 一种智能图像识别进行大数据采集分析系统及应用方法
CN111415014A (zh) * 2020-03-20 2020-07-14 中国建设银行股份有限公司 一种模型预测的结果数据管理系统及方法
CN111415014B (zh) * 2020-03-20 2023-10-20 中国建设银行股份有限公司 一种模型预测的结果数据管理系统及方法
CN111857914A (zh) * 2020-07-06 2020-10-30 上海意略明数字科技股份有限公司 终端上的应用程序操作信息获取方法及装置、存储介质、终端
CN112287158A (zh) * 2020-11-05 2021-01-29 广州增强信息科技有限公司 用于包装上数字化防伪、数字化内容展示与数据分析的系统与方法
CN112702430A (zh) * 2020-12-24 2021-04-23 山东大学 一种基于云边模式和Web技术的数据传输系统、方法及其应用
CN112887759A (zh) * 2021-01-22 2021-06-01 Oppo广东移动通信有限公司 智能电视的信号处理方法、装置、智能电视以及存储介质
CN113342991A (zh) * 2021-06-08 2021-09-03 南京智云兴禾信息科技有限公司 一种基于人工智能的知识图谱融合系统及其方法
CN113342991B (zh) * 2021-06-08 2021-12-21 南京智云兴禾信息科技有限公司 一种基于人工智能的知识图谱融合系统及其方法
CN113326849A (zh) * 2021-07-20 2021-08-31 广东魅视科技股份有限公司 一种可视化数据采集方法及系统
CN113326849B (zh) * 2021-07-20 2022-01-11 广东魅视科技股份有限公司 一种可视化数据采集方法及系统
CN114827400A (zh) * 2022-03-23 2022-07-29 南京华脉科技股份有限公司 一种基于区块链大数据的图像处理系统
CN114827400B (zh) * 2022-03-23 2024-05-10 趣橙(上海)信息技术有限公司 一种基于区块链大数据的图像处理系统

Also Published As

Publication number Publication date
US20220030310A1 (en) 2022-01-27
WO2021057213A1 (zh) 2021-04-01
EP3866057A1 (en) 2021-08-18
CN110826398B (zh) 2021-04-02
EP3866057A4 (en) 2022-07-20
US11483621B2 (en) 2022-10-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110826398B (zh) 一种智能图像识别进行大数据采集分析系统及应用方法
US10936915B2 (en) Machine learning artificial intelligence system for identifying vehicles
CN111026914B (zh) 视频摘要模型的训练方法、视频摘要生成方法及装置
US20150235142A1 (en) System and method for identification of multimedia content elements
CN108683877B (zh) 基于Spark的分布式海量视频解析系统
CN110245213A (zh) 调查问卷生成方法、装置、设备和存储介质
US9639532B2 (en) Context-based analysis of multimedia content items using signatures of multimedia elements and matching concepts
WO2018203920A1 (en) Summarizing video content
CN105323601A (zh) 基于多屏用户行为数据的人员属性标识方法
EP3852007B1 (en) Method, apparatus, electronic device, readable storage medium and program for classifying video
Tao et al. Real-time personalized content catering via viewer sentiment feedback: a QoE perspective
CN112579822A (zh) 一种视频数据的推送方法、装置、计算机设备和存储介质
GB2574431A (en) Systems and method for automated boxing data collection and analytics platform
CN117197722B (zh) 基于移动互联网视频的用户感知与分析系统
WO2022060598A1 (en) Method and system for log based issue prediction using svm+rnn artificial intelligence model on customer-premises equipment
US11620327B2 (en) System and method for determining a contextual insight and generating an interface with recommendations based thereon
CN117177012B (zh) 视频播出监测方法、系统、设备及存储介质
CN103220555B (zh) 一种数字电视用户的分类方法、装置及系统
CN110347597B (zh) 图片服务器的接口测试方法、装置、存储介质与移动终端
CN116610531A (zh) 一种基于代码探针采集及请求图片上传的数据埋点方法
CN111818364B (zh) 视频融合方法、系统、设备及介质
CN111327943B (zh) 信息管理方法及装置、系统、计算机设备、存储介质
CN115484474A (zh) 视频剪辑处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN111143688A (zh) 一种基于移动新闻客户端的评估方法及其系统
CN110248198A (zh) 媒体信息汇聚方法、装置和系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20240531

Address after: Unit C-021, Unit 501, 5th Floor, No. 700 Liyuan Road, Huangpu District, Shanghai, 200001

Patentee after: Jia Wei Yun Information Technology (Shanghai) Co.,Ltd.

Country or region after: China

Address before: Room 2602-2605, 288 Jiujiang Road, Huangpu District, Shanghai

Patentee before: Shanghai yilueming Digital Technology Co.,Ltd.

Country or region before: China