[发明专利]一种基于多目标库图像识别的视频共享系统

说明书

本发明公开了一种基于多目标库图像识别的视频共享系统，其中系统包括图像识别应用模块、图像识别管理平台模块、消息中间件模块、数据库模块、内存数据库模块、终端视频分析仪模块。系统支持多目标库设置，支持同一个目标对象在多个目标库中同时存在，每个图像识别应用可单独设置自己的目标库，所述目标库是目标对象组成的集合，目标对象即特定的摄像机要监控的对象；所述系统不限制图像识别应用的数量，可以实现动态的图像识别应用注册，按需共享视频资源，并且支持图像识别匹配命中和未匹配命中的统一结果格式以及每个图像识别应用的图像识别结果数据的隔离存储。

技术领域

本发明涉及一种基于多目标库图像识别的视频共享系统。

背景技术

图像识别是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。简单来说，图像识别就是计算机如何像人一样读懂图片的内容。借助图像识别技术，不仅可以通过图片搜索更快的获取信息，还可以产生一种新的与外部世界交互的方式，甚至会让外部世界更加智能的运行。

图像识别中，应用比较广泛的是人脸识别，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别采用深度学习技术，依据多层神经网络模型，对千万张人脸图片进行样本训练，最终学习出人脸检测、特征计算等人脸识别相关的模型，用于人脸图像的智能身份识别。

人脸识别广泛应用于实时视频流的智能分析中，用于对人进行无感知抓拍、自动识别身份，进而应用于门禁、考勤、签到、身份核验、轨迹分析等各种各样业务场景。因此，人脸识别系统通常是指通过摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸特征点提取、人脸聚类、人脸比对等达到识别不同人身份的目的，是一种非接触式、非配合式，具有友好性的动态人脸识别系统。

目前主流的图像识别系统架构图如图1所示，图像识别管理平台用于根据图像识别应用的需求管理识别目标对象、目标库，以及目标库与终端视频分析仪的对应关系，同时借助消息中间件进行数据的缓存，借助数据库进行数据的持久化存储；终端视频分析仪用于获取摄像机的视频流进行图像识别，并将识别的结果上报图像识别管理平台；摄像机用于实时采集监控视频流，可以是网络摄像机，也可以是集成在终端设备中的摄像头；图像识别应用从图像识别管理平台获取识别结果数据进行分析、统计、可视化展示等。

以下描述现有技术的缺点：

(1)图像识别进行目标匹配时，不支持多目标库

由于图像识别管理平台仅承担管理的职责，不参与图像识别相关的任何计算，因此它需要将目标对象的照片下发到终端视频分析仪中进行处理，尽管图像识别管理平台具备管理多目标库的能力，但是最终下发给终端视频分析仪的全部是目标对象照片，如果有多个目标库对应同一个终端视频分析仪，那么最终这些目标库中的目标对象会合并到一起，这也就意味着，终端视频分析仪始终只有一个目标库，而图像识别管理平台中的白名单库和黑名单库，最终将以对象标签的形式转移到目标对象上，因此尽管支持白名单和黑名单识别，但本质上，它们仍处于一个目标库中，只能匹配一次，无法支持多目标库的个性化识别需求；

(2)图像识别进行目标匹配时，同一时间只能为其中一个应用服务

由于不同的图像识别应用要监控的目标对象不一样，因此它们需要各自独立的与终端视频分析仪进行关联，但由于现在终端视频分析仪只支持一个目标库，当多个应用下发目标对象时，这些对象会汇总到一起，导致所有的应用无法正常工作，因此同一时刻只能为其中一个应用服务，如果要切换为其它应用服务，必须先清空上一个应用下发的目标对象，然后下发当前应用的目标对象，无法实现同一路视频的多应用共享，只能通过为每个应用单独分配一个终端视频分析仪来解决，十分浪费资源；

(3)图像识别的结果与应用孤立