CN112860426B - 智能分析方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种智能分析方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：当检测到目标视频数据对应的智能分析算法由第一智能分析算法切换为第二智能分析算法时，解除目标解码处理通道与第一算法通道的绑定关系，并释放所述第一算法通道的通道资源；其中，所述目标解码处理通道用于对所述目标视频数据进行解码，所述第一算法通道用于基于所述第一智能分析算法进行智能分析；为所述目标解码处理通道分配第二算法通道，建立所述目标解码处理通道与第二算法通道的绑定关系，并加载所述第二算法通道的通道资源；其中，所述第二算法通道用于基于所述第二智能分析算法进行智能分析。该方法可以提高智能分析芯片的智能分析的灵活性。

Description

智能分析方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术，尤其涉及一种智能分析方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

智能分析是指计算机图像视觉分析技术，通过将监控场景中背景和目标分离进而分析并追踪在监控场景内出现的目标，如行人、车辆等。由于不同类型目标的特征信息存在差异，为了提高智能分析的准确率，对于不同类型的目标，可以使用不同的智能分析算法进行智能分析。

然而，由于智能分析算法的模型及相关库均存在差别，若同一个智能分析芯片同时加载多种智能分析算法，则需要将所有智能分析算法的资源全部加载。但是智能分析芯片的内存资源有限，且受限于CPU(Center Process Unit，中央处理单元)的处理性能，目前的智能分析芯片同时运行的智能分析算法的数量十分有限。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种智能分析方法、装置、电子设备及可读存储介质。

具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

根据本申请实施例的第一方面，提供一种智能分析方法，应用于智能分析芯片，该方法包括：

当检测到目标视频数据对应的智能分析算法由第一智能分析算法切换为第二智能分析算法时，解除目标解码处理通道与第一算法通道的绑定关系，并释放所述第一算法通道的通道资源；其中，所述目标解码处理通道用于对所述目标视频数据进行解码，所述第一算法通道用于基于所述第一智能分析算法进行智能分析；

为所述目标解码处理通道分配第二算法通道，建立所述目标解码处理通道与第二算法通道的绑定关系，并加载所述第二算法通道的通道资源；其中，所述第二算法通道用于基于所述第二智能分析算法进行智能分析。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种智能分析装置，应用于智能分析芯片，该装置包括：检测单元、关系维护单元以及资源管理单元；其中：

所述关系维护单元，用于当所述检测单元检测到目标视频数据对应的智能分析算法由第一智能分析算法切换为第二智能分析算法时，解除目标解码处理通道与第一算法通道的绑定关系；其中，所述目标解码处理通道用于对所述目标视频数据进行解码，所述第一算法通道用于基于所述第一智能分析算法进行智能分析；

所述资源管理单元，用于释放所述第一算法通道的通道资源；

所述资源管理单元，还用于为所述目标解码处理通道分配第二算法通道；其中，所述第二算法通道用于基于所述第二智能分析算法进行智能分析；

所述关系维护单元，用于建立所述目标解码处理通道与第二算法通道的绑定关系；

所述资源管理单元，还用于加载所述第二算法通道的通道资源。

根据本申请实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述智能分析方法。

根据本申请实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述智能分析方法。

本申请实施例的智能分析方法，当检测到目标视频数据对应的智能分析算法由第一智能分析算法切换为第二智能分析算法时，解除目标解码处理通道与第一算法通道的绑定关系，并释放第一算法通道的通道资源；为目标解码处理通道分配第二算法通道，建立目标解码处理通道与第二算法通道的绑定关系，并加载第二算法通道的通道资源，通过动态加载和释放算法通道资源，充分利用有限的资源，提高了智能分析芯片的智能分析的灵活性。

附图说明

图1为本申请一示例性实施例示出的一种智能分析方法的流程示意图；

图2为本申请一示例性实施例示出的一种算法资源加载示意图；

图3为本申请一示例性实施例示出的一种智能分析装置的结构示意图；

图4为本申请又一示例性实施例示出的另一种智能分析装置的结构示意图；

图5为本申请一示例性实施例示出的一种电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

为了使本领域技术人员更好地理解本申请实施例提供的技术方案，并使本申请实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本申请实施例中技术方案作进一步详细的说明。

请参见图1，为本申请实施例提供的一种智能分析方法的流程示意图，其中，该智能分析方法可以应用于具有智能分析功能的监控后端(可以称为智能分析设备，如消防分析仪)中的智能分析芯片，如图1所示，该智能分析方法可以包括以下步骤：

步骤S100、当检测到目标视频数据对应的智能分析算法由第一智能分析算法切换为第二智能分析算法时，解除目标解码处理通道与第一算法通道的绑定关系，并释放第一算法通道的资源；其中，目标解码处理通道用于对目标码流进行解码，第一算法通道用于基于第一智能分析算法进行智能分析。

本申请实施例中，第一智能分析算法和第二目标智能分析算法并不特指某两种固定的智能分析算法，而是可以指代智能分析芯片所支持的任意两种智能分析算法，本申请实施例后续不再复述。

本申请实施例中，智能分析芯片可以用于对监控前端的实时码流进行智能分析，也可以对录像码流进行智能分析。

目标视频数据可以包括指定监控前端(可以称为目标监控前端)的实时码流，或，指定存储区域(可以称为目标存储区域)中的录像数据；目标解码通道为用于对目标视频数据进行解码的解码通道。

示例性的，指定存储区域可以为指定录像存储设备、指定录像存储设备的指定硬盘、或指定录像存储设备的指定硬盘的指定分区等。

示例性的，用户(如管理员)可以通过Web客户端或其他方式设置用于对目标视频数据进行智能分析的智能分析算法。

本申请实施例中，当智能分析芯片检测到目标视频数据对应的智能分析算法(即用于对目标视频数据进行智能分析的智能分析算法)由第一智能分析算法切换为第二智能分析算法时，智能分析芯片可以解除目标解码处理通道与所绑定的基于第一智能分析算法进行智能分析的算法通道(本文中称为第一算法通道)之间的绑定关系，并释放第一算法通道的通道资源，如内存资源，避免该第一算法通道在不需要进行智能分析的情况下，占用通道资源。步骤S110、为目标解码处理通道分配第二算法通道，建立目标解码处理通道与第二算法通道的绑定关系，并加载第二算法通道的通道资源；其中，第二算法通道用于基于第二智能分析算法进行智能分析。

本申请实施例中，当检测到目标视频数据对应的的智能分析算法由第一智能分析算法切换为第二智能分析算法时，智能分析芯片可以为目标解码处理通道分配一个用于基于第二智能分析算法进行智能分析的算法通道(本文中称为第二算法通道)，建立目标解码处理通道与第二算法通道的绑定关系，并加载第二算法通道的通道资源，后续流程中，对于目标监控前端的码流，可以通过目标解码处理通道解码后，利用第二算法通的对解码得到的监控图像进行智能分析。

本申请实施例中，智能分析芯片完成上述处理后，可以将获取到的目标视频数据，通过目标解码处理通道进行解码，并根据第二算法通道的算法要求(如对进行智能分析的图像的格式和大小的要求)将解码得到的监控图像处理为与第二智能分析算法匹配的格式和大小，并利用第二算法通道进行智能分析。

可见，在图1所示方法实施例中，对于任一解码处理通道，根据该解码处理通道关联的视频数据的智能算法需求加载算法通道资源，在需要使用某个智能分析算法进行智能分析时，才加载对应的算法通道资源；对于已经加载算法通道资源的智能分析算法，当不需要使用该智能算法进行智能分析时，释放对应的算法通道资源，通过动态加载和释放算法通道资源，充分利用有限的资源，提高了智能分析芯片的智能分析的灵活性。

需要说明的是，在本申请实施例中，在资源充足的情况下，智能分析芯片也可以先为目标解码处理通道分配第二算法通道，建立目标解码处理通道与第二算法通道的绑定关系，并加载第二算法通道的通道资源，然后再解除目标解码处理通道与第一算法通道的绑定关系，并释放第一算法通道的通道资源；或者，也可以并行执行上述两个步骤的处理，其具体实现在此不做赘述。

在本申请其中一个实施例中，当检测到目标视频数据对应的智能分析算法由第一智能分析算法切换为第二智能分析算法时，上述智能分析方法还可以包括：

检测本地是否存在运行状态的第三算法通道；其中，第三算法通道用于基于第一智能分析算法进行智能分析，且第三算法通道与第一算法通道不同；

若不存在，则释放第一智能分析算法的算法资源。

在该实施例中，当检测到目标视频数据对应的智能分析算法由第一智能分析算法切换为第二智能分析算法时，智能分析芯片除了可以按照上述方式进行算法通道资源的释放和加载之外，还可以检测本地是否存在运行状态的其他基于第一智能分析算法进行智能分析的算法通道(本文中称为第三算法通道)。

示例性的，算法通道处于运行状态是指算法通道与任一解码处理通道处于绑定状态。

在该实施例中，若智能分析芯片检测到本地存在运行状态的第三算法通道(可以为一个或多个)，则智能分析芯片不对第一智能分析算法的算法资源进行释放。

若智能分析芯片检测到本地不存在运行状态的第三算法通道，则智能分析芯片可以释放第一智能分析算法的算法资源，如算法模型，以避免第一智能分析算法在不需要使用的情况下占用资源，提高资源利用率。

在本申请其中一个实施例中，上述为目标解码处理通道分配第二算法通道之前，还包括：

检测智能分析芯片是否已经加载第二智能分析算法的算法资源；

若是，则确定执行为目标解码处理通道分配第二算法通道的步骤；

否则，加载第二智能分析算法的算法资源，并确定执行为目标解码处理通道分配第二算法通道的步骤。

在该实施例中，考虑到算法通道基于智能分析算法进行智能分析时，需要保证该智能分析算法的算法资源(如算法模型)已经加载，因此，当智能分析芯片检测到目标视频数据对应的智能分析算法由第一智能分析算法切换为第二智能分析算法时，智能分析芯片在为目标解码处理通道分配第二算法通道之前，需要先检测本地是否已经加载第二智能分析算法的算法资源。

若智能分析芯片已经加载了第二智能分析算法的算法资源，则智能分析芯片可以为目标解码处理通道分配第二算法通道，建立目标解码处理通道与第二算法通道的绑定关系，并加载第二算法通道的通道资源。

若智能分析芯片未加载第二智能分析算法的算法资源，则智能分析芯片需要先加载第二智能分析算法的算法资源，然后，为目标解码处理通道分配第二算法通道，建立目标解码处理通道与第二算法通道的绑定关系，并加载第二算法通道的通道资源。

在一个示例中，上述检测智能分析芯片是否已经加载第二智能分析算法的算法资源，可以包括：

检测本地是否存在运行状态的第四算法通道；其中，该第四算法通道用于基于第二智能分析算法进行智能分析，且第四算法通道与第二算法通道不同。

在该示例中，为了节省资源，对于任一智能分析算法，智能分析芯片可以在首次分配基于该智能分析算法进行智能分析的算法通道时，加载该智能分析算法的算法资源，当后续再次分配基于该智能分析算法进行智能分析的算法通道时，不需要再次加载该智能分析算法的算法资源。

相应地，智能分析芯片可以通过检测本地是否存在运行状态的其他基于第二智能分析算法进行智能分析的算法通道(本文中称为第四算法通道)的方式，确定是否已经加载第二智能分析算法的算法资源。

若本地存在运行状态的第四算法通道(可以为一个或多个)，则确定已经加载第二智能分析算法的算法资源。

否则，即本地不存在运行状态的第四算法通道，则确定未加载第二智能分析算法的算法资源。

在本申请其中一个实施例中，上述智能分析方法还包括：

当智能分析芯片初始化运行时，基于智能分析芯片支持的智能分析算法，加载智能分析芯片支持的智能分析算法的共有资源。

在该实施例中，为了提高智能分析芯片的智能分析效率，当智能分析芯片初始化时，智能分析芯片可以基于本芯片支持的智能分析算法(包括但不限于上述第一智能分析算法和第二智能分析算法)，加载本芯片支持的智能分析算法的共有资源。

示例性的，该共有资源包括但不限于调度器。

示例性的，在智能分析芯片的可用资源允许的情况下，上述共有资源还可以包括各智能算法的算法模型，即智能分析芯片在初始化运行时，可以加载所支持的各智能分析算法的算法模型，后续流程中，当需要分配算法通道时，可以不再需要加载智能分析算法的算法模型，从而可以提高智能分析的效率。

本申请实施例中，考虑到同一视频数据可能会存在针对几种不同类型的目标的智能分析需求，为了提高智能分析的灵活性，并减少资源消耗，一个解码处理通道可以绑定多个不同的算法通道，该多个不同的算法通道可以分别基于不同的智能分析算法进行智能分析。

示例性的，解码处理通道与算法通道的绑定关系为一对一绑定或一对多绑定。

在一个示例中，上述加载第二算法通道的通道资源之后，还可以包括：

若目标解码处理通道绑定有多个不同算法通道，且多个不同算法通道用于基于不同的智能分析算法进行智能分析，则当获取到目标视频数据时，通过目标解码通道对目标视频数据进行解码；

基于目标解码处理通道绑定的多个不同算法通道，分别将解码得到的监控图像处理为与各算法通道对应的智能分析算法匹配的格式和大小后，并分别利用各算法通道进行智能分析；其中，该多个不同算法通道包括第二算法通道。

在该示例中，当目标解码处理通道绑定有多个基于不同智能分析算法进行智能分析的算法通道时，对于获取到的目标视频数据，智能分析芯片可以通过目标解码通道对该目标视频数据进行解码，并分别将解码得到的监控图像处理为与各算法通道对应的智能分析算法匹配的格式和大小。

举例来说，假设目标解码通道分别绑定了基于第二智能分析算法进行智能分析的第二算法通道，以及基于第三智能分析算法进行智能分析的算法通道(本文中称为第五算法通道)，则智能分析芯片可以通过解码处理通道分别将解码得到的监控图像处理为与第二智能分析算法匹配的格式和大小，以及与第三智能分析算法匹配的格式和大小。

在该示例中，智能分析芯片得到与各算法通道对应的智能分析算法匹配的格式和大小的监控图像后，可以分别利用各算法通道进行智能分析。

仍以上一实例为例，对于格式和大小与第二智能分析算法匹配的监控图像，可以发送给第二智能分析通道进行智能分析；对于格式和大小与第三智能分析算法匹配的监控图像，可以发送给第五算法通道进行智能分析。

在本申请其中一个实施例中，当智能分析芯片检测到新的监控终端接入时，可以为该监控终端分配解码处理通道，并基于该监控终端使用的智能分析算法，为该解码处理通道分配算法通道。

举例来说，假设该监控终端使用的智能分析算法为第三智能分析算法，则监控终端可以为该分配解码处理通道，并为该解码处理通道分配基于第三智能分析算法进行智能分析的算法通道(本文中可以称为第六算法通道)，建立该解码处理通道与该第六算法通道的绑定关系，并加载第六算法通道的通道资源，其具体实现可以参见上文中智能分析芯片为目标解码处理通道分配第二算法通道的相关实现，本申请实施例在此不做赘述。

在本申请其中一个实施例中，当智能分析芯片检测到监控终端退出(如下线)时，智能分析芯片可以解除该监控终端对应的解码处理通道与其绑定的算法通道(本文中可以称为第七算法通道，其可以包括一个或多个算法通道)的绑定关系，并释放第七算法通道的通道资源，其具体实现可以参见上文中智能分析芯片解除目标解码处理通道绑定的第一算法通道的绑定关系的相关实现，本申请实施例在此不做赘述。

需要说明的是，考虑到内存资源以及CPU性能限制，同时运行的算法同道的数量是有限的，因此，智能分析芯片在分配算法通道时，可以基于资源使用情况进行分配，避免出现资源不够的情况。

例如，可以基于智能分析芯片的可用资源预先设定运行状态的算法通道的最大数量，当进行算法通道分配时，若当前运行状态的算法通道达到最大数量时，拒绝分配算法通道。

为了使本领域技术人员更好地理解本申请实施例提供的技术方案，下面结合具体实例对本申请实施例提供的技术方案进行说明。

在该实施例中，以目标视频数据为监控设备的实时码流为例，假设智能分析芯片支持智能分析算法1和智能分析算法2，监控前端1～3需要使用智能分析算法1进行智能分析，监控前端4～6需要使用智能分析算法2进行智能分析。

在该实施例中，当智能分析芯片初始化运行时，智能分析芯片可以加载本芯片支持的智能分析算法的共有资源，如调度器。

假设智能分析芯片最先检测到监控前端1接入，由于监控前端1需要使用智能分析算法1进行智能分析，因此，智能分析芯片为监控前端1分配解码处理通道(假设为解码处理通道1)，并检测本芯片是否已加载智能分析算法1的算法资源(如算法模型)。

假设本芯片未加载智能分析算法1的算法资源，则智能分析芯片加载智能分析算法1的算法资源，并为解码处理通道1分配基于智能分析算法1进行智能分析的算法通道(假设为算法通道1)，并建立解码处理通道1与算法通道1的绑定关系，加载算法通道1的通道资源(如内存资源)。

当智能分析芯片接收到监控前端1的码流时，可以通过解码处理通道1进行解码，并将解码得到的监控图像处理为与智能分析算法1匹配的格式与大小后，通过算法通道1进行智能分析。

当智能分析芯片检测到监控前端2(或监控前端3)接入时，智能分析芯片为监控前端2分配解码处理通道(假设为解码处理通道2)(或为监控前端3分配解码处理通道(假设为解码处理通道3))，并检测本芯片是否已加载智能分析算法1的算法资源(如算法模型)。

此时，由于本地已存在运行状态的算法通道1，因此，智能分析芯片不需要再次加载智能分析算法1的算法资源。

智能分析芯片为解码处理通道2分配基于智能分析算法1进行智能分析的算法通道(假设为算法通道2)(或为解码处理通道3分配基于智能分析算法1进行智能分析的算法通道(假设为算法通道3))，并建立解码处理通道2与算法通道2的绑定关系，加载算法通道2的通道资源(或建立解码处理通道3与算法通道3的绑定关系，记载算法通道3的通道资源)。

当智能分析芯片接收到监控前端2(或监控前端3)的码流时，可以通过解码处理通道2(或解码处理通道3)进行解码，并将解码得到的监控图像处理为与智能分析算法1匹配的格式与大小后，通过算法通道2(算法通道3)进行智能分析。

同理，当智能分析芯片检测到监控前端3～5接入时，智能分析芯片的处理流程可以参见上述智能分析芯片针对监控前端1～3接入时的处理，在此不做赘述。

假设监控前端4对应的解码处理通道为解码处理通道3，绑定的算法通道为算法通道4。

监控前端5对应的解码处理通道为解码处理通道5，绑定的算法通道为算法通道5。

监控前端6对应的解码处理通道为解码处理通道5，绑定的算法通道为算法通道6。

其中，算法通道4～6用于基于智能分析算法2进行智能分析，其示意图可以如图2所示。

实施例一

当智能终端1将使用的智能分析算法由智能分析算法1切换为智能分析算法2时，智能分析芯片解除解码处理通道1与算法通道1的绑定关系，并释放算法通道1的通道资源。

智能分析芯片检测本地是否存在运行状态的基于智能分析算法2进行智能分析的算法通道。

由于算法通道4～6均基于智能分析算法2进行智能分析，因此当算法通道4～6任一算法通道在运行时，智能分析芯片可以检测到本地存在运行状态的基于智能分析算法2进行智能分析的算法通道。

此时，智能分析芯片可以不需要加载智能分析算法2的算法资源。智能分析芯片可以为解码处理通道1分配基于智能分析算法2进行智能分析的算法通道(假设为算法通道7)，建立解码处理通道1与算法通道7的绑定关系，并加载算法通道7的通道资源，实现了智能分析算法的动态切换。

实施例二

当智能终端2退出时，智能分析芯片解除解码处理通道2与算法通道2的绑定关系，并释放算法通道2的通道资源。

智能分析芯片可以检测本地是否存在其他运行状态的基于智能分析算法1进行智能分析的算法通道。

若存在(如算法通道3)，则智能分析芯片不对智能分析算法1的算法资源进行释放。

若不存在(假设监控前端1和3已经先退出了，或切换为使用智能分析算法2)，则智能分析芯片可以释放智能分析算法1的算法资源，以节省资源。

本申请实施例中，当检测到目标视频数据对应的智能分析算法由第一智能分析算法切换为第二智能分析算法时，解除目标解码处理通道与第一算法通道的绑定关系，并释放第一算法通道的通道资源；为目标解码处理通道分配第二算法通道，建立目标解码处理通道与第二算法通道的绑定关系，并加载第二算法通道的通道资源，通过动态加载和释放算法通道资源，充分利用有限的资源，提高了智能分析芯片的智能分析的灵活性。

以上对本申请提供的方法进行了描述。下面对本申请提供的装置进行描述：

请参见图3，为本申请实施例提供的一种智能分析装置的结构示意图，如图3所示，该智能分析装置可以包括：检测单元310、关系维护单元320以及资源管理单元330；其中：

所述关系维护单元320，用于当所述检测单元310检测到目标视频数据对应的的智能分析算法由第一智能分析算法切换为第二智能分析算法时，解除目标解码处理通道与第一算法通道的绑定关系；其中，所述目标解码处理通道用于对所述目标视频数据进行解码，所述第一算法通道用于基于所述第一智能分析算法进行智能分析；

所述资源管理单元330，用于释放所述第一算法通道的通道资源；

所述资源管理单元330，还用于为所述目标解码处理通道分配第二算法通道；其中，所述第二算法通道用于基于所述第二智能分析算法进行智能分析；

所述关系维护单元320，用于建立所述目标解码处理通道与第二算法通道的绑定关系；

所述资源管理单元330，还用于加载所述第二算法通道的通道资源。

在一种可选的实施方式中，所述检测单元310，还用于检测本地是否存在运行状态的第三算法通道；其中，所述第三算法通道用于基于所述第一智能分析算法进行智能分析，且所述第三算法通道与所述第一算法通道不同；

所述资源管理单元330，还用于若不存在运行状态的第三算法通道，则释放所述第一智能分析算法的算法资源。

在一种可选的实施方式中，所述检测单元310，还用于检测所述智能分析芯片是否已经加载所述第二智能分析算法的算法资源；

所述资源管理单元330，具体用于若所述智能分析芯片已经加载所述第二智能分析算法的算法资源，则为所述目标解码处理通道分配第二算法通道；

所述资源管理单元330，还用于若所述智能分析芯片未加载所述第二智能分析算法的算法资源，则加载所述第二智能分析算法的算法资源，并为所述目标解码处理通道分配第二算法通道。

在一种可选的实施方式中，所述检测单元310，还用于检测本地是否存在运行状态的第四算法通道；其中，所述第四算法通道用于基于所述第二智能分析算法进行智能分析，且所述第四算法通道与所述第二算法通道不同；若存在，则确定已经加载所述第二智能分析算法的算法资源；否则，确定未加载第二智能分析算法的算法资源。

在一种可选的实施方式中，所述资源管理单元330，还用于当所述智能分析芯片初始化运行时，基于所述智能分析芯片支持的智能分析算法，加载所述智能分析芯片支持的智能分析算法的共有资源。

在一种可选的实施方式中，解码处理通道与算法通道绑定关系为一对一绑定或一对多绑定。

在一种可选的实施方式中，如图4所示，所述装置还包括：解码单元340和智能分析单元350；其中：

所述解码单元340，用于若所述目标解码处理通道绑定有多个不同算法通道，且所述多个不同算法通道用于基于不同的智能分析算法进行智能分析，则当获取到目标视频数据时，通过所述目标解码通道对所述目标视频数据进行解码；

所述智能分析单元350，用于基于所述目标解码处理通道绑定的所述多个不同算法通道，分别将解码得到的监控图像处理为与各算法通道对应的智能分析算法匹配的格式和大小后，并分别利用各算法通道进行智能分析；其中，所述多个不同算法通道包括所述第二算法通道。

请参见图5，为本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。该电子设备可以包括处理器501、通信接口502、存储器503和通信总线504。处理器501、通信接口502以及存储器503通过通信总线504完成相互间的通信。其中，存储器503上存放有计算机程序；处理器501可以通过执行存储器503上所存放的程序，执行上文描述的智能分析方法。

本文中提到的存储器503可以是任何电子、磁性、光学或其它物理存储装置，可以包含或存储信息，如可执行指令、数据，等等。例如，存储器503可以是：RAM(Radom AccessMemory，随机存取存储器)、易失存储器、非易失性存储器、闪存、存储驱动器(如硬盘驱动器)、固态硬盘、任何类型的存储盘(如光盘、dvd等)，或者类似的存储介质，或者它们的组合。

本申请实施例还提供了一种存储有计算机程序的机器可读存储介质，例如图5中的存储器503，所述计算机程序可由图5所示电子设备中的处理器501执行以实现上文中描述的智能分析方法。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (16)

1.一种智能分析方法，应用于智能分析芯片，其特征在于，所述方法包括：

当检测到目标视频数据对应的智能分析算法由第一智能分析算法切换为第二智能分析算法时，解除目标解码处理通道与第一算法通道的绑定关系，并释放所述第一算法通道的通道资源；其中，所述目标解码处理通道用于对所述目标视频数据进行解码，所述第一算法通道用于基于所述第一智能分析算法进行智能分析；

为所述目标解码处理通道分配第二算法通道，建立所述目标解码处理通道与第二算法通道的绑定关系，并加载所述第二算法通道的通道资源；其中，所述第二算法通道用于基于所述第二智能分析算法进行智能分析。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当检测到目标视频数据对应的智能分析算法由第一智能分析算法切换为第二智能分析算法时，所述方法还包括：

检测本地是否存在运行状态的第三算法通道；其中，所述第三算法通道用于基于所述第一智能分析算法进行智能分析，且所述第三算法通道与所述第一算法通道不同；

若不存在，则释放所述第一智能分析算法的算法资源。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述为所述目标解码处理通道分配第二算法通道之前，还包括：

检测所述智能分析芯片是否已经加载所述第二智能分析算法的算法资源；

若是，则确定执行为所述目标解码处理通道分配第二算法通道的步骤；

否则，加载所述第二智能分析算法的算法资源，并确定执行为所述目标解码处理通道分配第二算法通道的步骤。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检测所述智能分析芯片是否已经加载所述第二智能分析算法的算法资源，包括：

检测本地是否存在运行状态的第四算法通道；其中，所述第四算法通道用于基于所述第二智能分析算法进行智能分析，且所述第四算法通道与所述第二算法通道不同；

若存在，则确定已经加载所述第二智能分析算法的算法资源；

否则，确定未加载第二智能分析算法的算法资源。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述智能分析芯片初始化运行时，基于所述智能分析芯片支持的智能分析算法，加载所述智能分析芯片支持的智能分析算法的共有资源。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，解码处理通道与算法通道的绑定关系为一对一绑定或一对多绑定。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述加载所述第二算法通道的通道资源之后，还包括：

若所述目标解码处理通道绑定有多个不同算法通道，且所述多个不同算法通道用于基于不同的智能分析算法进行智能分析，则当获取到目标视频数据时，通过所述目标解码通道对所述目标视频数据进行解码；

基于所述目标解码处理通道绑定的所述多个不同算法通道，分别将解码得到的监控图像处理为与各算法通道对应的智能分析算法匹配的格式和大小后，并分别利用各算法通道进行智能分析；其中，所述多个不同算法通道包括所述第二算法通道。

8.一种智能分析装置，应用于智能分析芯片，其特征在于，所述装置包括：检测单元、关系维护单元以及资源管理单元；其中：

所述关系维护单元，用于当所述检测单元检测到目标视频数据对应的智能分析算法由第一智能分析算法切换为第二智能分析算法时，解除目标解码处理通道与第一算法通道的绑定关系；其中，所述目标解码处理通道用于对所述目标视频数据进行解码，所述第一算法通道用于基于所述第一智能分析算法进行智能分析；

所述资源管理单元，用于释放所述第一算法通道的通道资源；

所述资源管理单元，还用于为所述目标解码处理通道分配第二算法通道；其中，所述第二算法通道用于基于所述第二智能分析算法进行智能分析；

所述关系维护单元，用于建立所述目标解码处理通道与第二算法通道的绑定关系；

所述资源管理单元，还用于加载所述第二算法通道的通道资源。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，

所述检测单元，还用于检测本地是否存在运行状态的第三算法通道；其中，所述第三算法通道用于基于所述第一智能分析算法进行智能分析，且所述第三算法通道与所述第一算法通道不同；

所述资源管理单元，还用于若不存在运行状态的第三算法通道，则释放所述第一智能分析算法的算法资源。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，

所述检测单元，还用于检测所述智能分析芯片是否已经加载所述第二智能分析算法的算法资源；

所述资源管理单元，具体用于若所述智能分析芯片已经加载所述第二智能分析算法的算法资源，则为所述目标解码处理通道分配第二算法通道；

所述资源管理单元，还用于若所述智能分析芯片未加载所述第二智能分析算法的算法资源，则加载所述第二智能分析算法的算法资源，并为所述目标解码处理通道分配第二算法通道。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，

所述检测单元，还用于检测本地是否存在运行状态的第四算法通道；其中，所述第四算法通道用于基于所述第二智能分析算法进行智能分析，且所述第四算法通道与所述第二算法通道不同；若存在，则确定已经加载所述第二智能分析算法的算法资源；否则，确定未加载第二智能分析算法的算法资源。

12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，

所述资源管理单元，还用于当所述智能分析芯片初始化运行时，基于所述智能分析芯片支持的智能分析算法，加载所述智能分析芯片支持的智能分析算法的共有资源。

13.根据权利要求8-12中任一所述的装置，其特征在于，解码处理通道与算法通道绑定关系为一对一绑定或一对多绑定。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：解码单元和智能分析单元；其中：

所述解码单元，用于若所述目标解码处理通道绑定有多个不同算法通道，且所述多个不同算法通道用于基于不同的智能分析算法进行智能分析，则当获取到目标视频数据时，通过所述目标解码通道对所述目标视频数据进行解码；

所述智能分析单元，用于基于所述目标解码处理通道绑定的所述多个不同算法通道，分别将解码得到的监控图像处理为与各算法通道对应的智能分析算法匹配的格式和大小后，并分别利用各算法通道进行智能分析；其中，所述多个不同算法通道包括所述第二算法通道。

15.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-7任一所述的方法。

16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的方法。