[发明专利]一种提升智能分析性能的方法和装置

说明书

本申请提供一种提升智能分析性能的方法和装置，该方法包括：GPU对输入的视频数据进行硬解码；所述GPU将硬解码后的视频数据存储在所述GPU的显存中；所述GPU将所述显存中存储的视频数据映射到DMA缓冲区；CPU从所述DMA缓冲区中获取到所述显存中存储的视频数据对应的显存地址，并利用所述显存地址访问所述GPU的显存；所述CPU对所述GPU的显存中存储的视频数据进行智能分析。通过本申请的技术方案，利用DMA缓冲区的内存缓冲机制，不需要将视频数据从GPU显存拷贝到CPU内存，避免视频数据的大量拷贝，实现GPU显存与CPU内存之间的视频数据零拷贝，减轻设备处理负担，提高设备处理性能，提升视频数据的智能分析性能。

技术领域

本申请涉及监控技术领域，尤其涉及一种提升智能分析性能的方法和装置。

背景技术

近年来，随着计算机、网络以及图像处理、传输技术的飞速发展，视频监控系统的普及化趋势越来越明显，视频监控系统正在逐步迈入高清化，智能化，视频监控系统可以应用于众多领域，如智能交通、智慧园区、平安城市等。

在视频监控系统中，为了解决性能问题，并同时满足多路智能分析的需求，DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)等高速处理器得到普及。而GPU与CPU(Central Processing Unit，中央处理器)的差别在于：GPU有更少的逻辑控制单元以及更多的算术运算单元，由于GPU在逻辑判断方面的弱势，从而导致GPU需要与CPU配合使用。

在智能分析算法中，目前实现为：GPU对输入的视频数据进行硬解码，并将解码完的视频数据存储在GPU的显存中，并将CPU需要的视频数据从GPU的显存拷贝到CPU的内存中，在CPU的内存中完成对视频数据的智能分析。

但是，针对将视频数据从GPU显存拷贝到CPU内存的过程，需要消耗大量性能，从而会降低设备的处理性能，并导致无法完成对视频数据的智能分析。

发明内容

本申请提供一种提升智能分析性能的方法，所述方法包括：

图形处理器GPU对输入的视频数据进行硬解码；

所述GPU将硬解码后的视频数据存储在所述GPU的显存中；

所述GPU将所述显存中存储的视频数据映射到直接内存访问DMA缓冲区；

中央处理器CPU从所述DMA缓冲区中获取到所述显存中存储的视频数据对应的显存地址，并利用所述显存地址访问所述GPU的显存；

所述CPU对所述GPU的显存中存储的视频数据进行智能分析。

所述CPU对所述GPU的显存中存储的视频数据进行智能分析的过程，具体包括：所述CPU对所述GPU的显存中存储的第N帧视频数据进行第一类处理，并利用所述显存地址将处理后的第N帧视频数据存储到所述GPU的显存中；

所述GPU对所述GPU的显存中存储的第(N-1)帧视频数据进行第二类处理，所述第(N-1)帧视频数据是所述CPU在上一个处理周期处理过的视频数据，并将处理后的第(N-1)帧视频数据存储到所述GPU的显存中；

所述CPU对所述GPU的显存中存储的视频数据进行智能分析。

所述CPU包括M核CPU，所述M为大于等于2的正整数，所述GPU包括单核GPU；在一个处理周期，所述CPU的每个核分别对所述GPU的显存中存储的第N帧视频数据进行第一类处理；所述单核GPU采用队列处理方式，依次对所述CPU的每个核在上一个处理周期处理过的第(N-1)帧视频数据进行第二类处理；所述第一类处理包括前景处理和/或特征检测；

所述第二类处理包括SSD处理。