CN110971880A - 一种河道视频监控场景下多种违法行为模型实时调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种河道视频监控场景下多种违法行为模型实时调度方法，包括以下步骤：步骤S1：通过rtsp流或者设备厂商sdk获取河道上摄像头的实时视频流；步骤S2：把获取的实时视频流进行解码，取出视频帧，并把视频帧从0开始计数，并把计数后的视频帧保存在缓存队列里；步骤S3：为每种河道违法行为的AI模型配置调度视频帧的调用间隔；步骤S4：依次从队列中取出一帧视频，把当前的视频帧计数和各个模型的调用间隔求余数，选取余数为0所对应的AI模型，并执行该AI模型；步骤S5：如果执行AI模型有输出结果，则取对应帧作为取证结果，发送给有关机构。本发明具有改造工程量小、稳定性强、同时监测多种违法行为等特点。
Description
技术领域
本发明涉及智能监控技术领域，特别是一种河道视频监控场景下多种违法行为模型实时调度方法。
背景技术
目前很多地方河道存在违法建筑、乱倒垃圾、河道采砂、河道现象等违法行为，造成水域面积逐年减少，防洪排涝能力下降，防洪安全隐患严重，水生态环境恶化。
现有技术中多采取群众举报、视频监控等措施来发现上述行为，但该方法存在发现不及时、违法行为监控不全面、以及发现过程很被动等问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提出，利用河道边已建的摄像头，实时调用多种违法行为的AI模型，实时监控违法行为上报给监管部门，辅助他们快速制止河道违法行为。具有改造工程量小、稳定性强、同时监测多种违法行为等特点。
本发明采用以下方案实现：一种河道视频监控场景下多种违法行为模型实时调度方法，包括以下步骤：
步骤S1：通过rtsp流或者设备厂商sdk获取河道上摄像头的实时视频流；
步骤S2：把获取的实时视频流进行解码，取出视频帧，并把视频帧从0开始计数(后面每帧加1)，并把计数后的视频帧保存在缓存队列里；
步骤S3：为每种河道违法行为的AI模型(可以利用现有技术中已经存在的或者线下利用已知数据预训练的抛物识别模型、游泳识别、漂浮物识别模型)配置调度视频帧的调用间隔；如，每2帧执行一次，则配置的帧间隔为2，每30分钟执行一次，则配置的帧间隔为：Fps*60*30；
步骤S4：依次从队列中取出一帧视频，把当前的视频帧计数和各个模型的调用间隔求余数，选取余数为0所对应的AI模型，并执行该AI模型；
步骤S5：如果执行AI模型有输出结果，则取对应帧作为取证结果，发送给有关机构。
进一步地，步骤S3中，所述调用帧间隔为：Fps*T，其中T为预设的时间间隔，Fps为帧率。
进一步地，步骤S4中，对每一帧视频，计算：
式中，i为帧的计数；Fps*T为模型的调用帧间隔，其中T为预设的时间间隔，Fps为帧率，T根据不同的模型有相同或不同的设置；
当D＝0时，说明当前帧i满足当前预设的T所对应的AI模型的调用帧间隔，则执行当前T所对应的AI模型，如此遍历队列中的每一帧。
进一步地，在执行步骤S4与步骤S5的过程中，如果视频掉线或出现异常，采用指数递增的时间间隔重新连接视频，即假设C为当前重连的次数，重连的时间间隔按照2C分钟进行重连。
与现有技术相比，本发明有以下有益效果：本发明利用河道边已建的摄像头，实时调用多种违法行为的AI模型，实时监控违法行为上报给监管部门，辅助他们快速制止河道违法行为。具有改造工程量小、稳定性强、同时监测多种违法行为等特点。
附图说明
图1为本发明实施例的方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
如图1所示，本实施例提供了一种河道视频监控场景下多种违法行为模型实时调度方法，包括以下步骤：
步骤S1：通过rtsp流或者设备厂商sdk获取河道上摄像头的实时视频流；
步骤S2：把获取的实时视频流进行解码，取出视频帧，并把视频帧从0开始计数(后面每帧加1)，并把计数后的视频帧保存在缓存队列里；
步骤S3：为每种河道违法行为的AI模型(可以利用现有技术中已经存在的或者线下利用已知数据预训练的抛物识别模型、游泳识别、漂浮物识别模型)配置调度视频帧的调用间隔；如，每2帧执行一次，则配置的帧间隔为2，每30分钟执行一次，则配置的帧间隔为：Fps*60*30；
步骤S4：依次从队列中取出一帧视频，把当前的视频帧计数和各个模型的调用间隔求余数，选取余数为0所对应的AI模型，并执行该AI模型；
步骤S5：如果执行AI模型有输出结果，则取对应帧作为取证结果，发送给有关机构。
在本实施例中，步骤S3中，所述调用帧间隔为：Fps*T，其中T为预设的时间间隔，Fps为帧率。
在本实施例中，步骤S4中，对每一帧视频，计算：
式中，i为帧的计数；Fps*T为模型的调用帧间隔，其中T为预设的时间间隔，Fps为帧率，T根据不同的模型有相同或不同的设置；
当D＝0时，说明当前帧i满足当前预设的T所对应的AI模型的调用帧间隔，则执行当前T所对应的AI模型，如此遍历队列中的每一帧。
在本实施例中，在执行步骤S4与步骤S5的过程中，如果视频掉线或出现异常，采用指数递增的时间间隔重新连接视频，即假设C为当前重连的次数，重连的时间间隔按照2C分钟进行重连。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (4)
1.一种河道视频监控场景下多种违法行为模型实时调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：通过rtsp流或者设备厂商sdk获取河道上摄像头的实时视频流；
步骤S2：把获取的实时视频流进行解码，取出视频帧，并把视频帧从0开始计数，并把计数后的视频帧保存在缓存队列里；
步骤S3：为每种河道违法行为的AI模型配置调度视频帧的调用间隔；
步骤S4：依次从队列中取出一帧视频，把当前的视频帧计数和各个模型的调用间隔求余数，选取余数为0所对应的AI模型，并执行该AI模型；
步骤S5：如果执行AI模型有输出结果，则取对应帧作为取证结果，发送给有关机构。
2.根据权利要求1所述的一种河道视频监控场景下多种违法行为模型实时调度方法，其特征在于，步骤S3中，所述调用帧间隔为：Fps*T，其中T为预设的时间间隔，Fps为帧率。
3.根据权利要求1所述的一种河道视频监控场景下多种违法行为模型实时调度方法，其特征在于，步骤S4中，对每一帧视频，计算：
式中，i为帧的计数；Fps*T为模型的调用帧间隔，其中T为预设的时间间隔，Fps为帧率，T根据不同的模型有相同或不同的设置；
当D＝0时，执行当前T所对应的AI模型，如此遍历队列中的每一帧。
4.根据权利要求1所述的一种河道视频监控场景下多种违法行为模型实时调度方法，其特征在于，在执行步骤S4与步骤S5的过程中，如果视频掉线或出现异常，采用指数递增的时间间隔重新连接视频，即假设C为当前重连的次数，重连的时间间隔按照2C分钟进行重连。
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