[发明专利]基于边缘计算的视频实时目标追踪方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种基于边缘计算的视频实时目标追踪方法及装置，该方法包括：按预设规则从采集的视频帧中选取待校准帧发送至边缘端，以用于边缘端接收到待校准帧后，对所述待校准帧进行目标识别；若接收到边缘端发送的待校准帧目标位置的识别结果，则根据所述识别结果，确定当前帧的目标位置，并基于最新确定的当前帧目标位置进行目标追踪。从采集的视频帧中选取待校准帧发送至边缘端，以用于边缘端接收到待校准帧后，对所述待校准帧进行目标识别，解决了基于云端进行校准带来的延时问题。

技术领域

本发明涉及边缘计算领域，尤其涉及一种基于边缘计算的视频实时目标追踪方法及装置。

背景技术

移动端实时视频分析处理，指在手机、增强现实头显等移动设备上，实时的对摄像头采集的视频进行分析，比如目标检测与追踪、语义分割等。是诸如智能家居、增强现实、智能监控等应用所需的关键技术。

这些任务往往对实时性要求较高，较高的延迟会严重影响用户的使用体验，甚至造成安全隐患。移动端设备由于自身计算能力和内存资源不足，难以直接实时运行基于深度学习的目标检测算法。而由于云端和设备端较远的物理距离，两者间的通信具有较大延迟。因此，直接将模型计算任务分流到云端，也难以满足应用对实时性的需求。

发明内容

为了解决上述问题，本发明实施例提供一种基于边缘计算的视频实时目标追踪方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供一种基于边缘计算的视频实时目标追踪方法，包括：按预设规则持续从采集的视频帧中选取待校准帧发送至边缘端，以用于边缘端接收到待校准帧后，对所述待校准帧进行目标识别；若接收到边缘端发送的待校准帧目标位置的识别结果，则根据所述识别结果，确定当前帧的目标位置，并基于最新确定的当前帧目标位置进行目标追踪。

进一步地，按预设规则从采集的视频帧中选取待校准帧发送至边缘端之后，还包括：从待校准帧开始直至当前帧，对视频帧进行存储；相应地，根据所述识别结果，确定当前帧的目标位置，包括：根据存储的待校准帧和接收的识别结果，从待校准帧开始逐帧追踪到当前帧的目标位置。

进一步地，边缘端接收到待校准帧后，还包括将所述待校准帧发送至云服务器进行目标识别，相应地：若边缘端将待校准帧发送至云服务器后，未收到云服务器的校准结果，则所述识别结果为边缘端进行本地目标追踪后发出；若边缘端收到云服务器对待校准帧的校准结果，则所述识别结果为边缘端根据云服务器的校准结果进行校准后发出。

第二方面，本发明实施例提供一种基于边缘计算的视频实时目标追踪方法，包括：若接收到移动终端发送的待校准帧，则对所述待校准帧进行目标识别，得到待校准帧的识别结果；将本地计算的识别结果发送至移动终端，以用于移动终端根据所述识别结果，确定当前帧的目标位置，并基于最新确定的当前帧目标位置进行目标追踪。

进一步地，接收到移动终端发送的待校准帧之后，还包括：将所述待校准帧发送至云服务器，若接收到云服务器返回的待校准帧的校准结果，则根据接收的校准结果更新本地的目标追踪结果。

进一步地，所述将计算的识别结果发送至移动终端，包括：将待校准帧的目标追踪结果和用于目标追踪的特征点，发送至移动终端。

第三方面，本发明实施例提供一种基于边缘计算的视频实时目标追踪装置，包括：获取模块，用于按预设规则持续从采集的视频帧中选取待校准帧发送至边缘端，以用于边缘端接收到待校准帧后，对所述待校准帧进行目标识别；处理模块，用于若接收到边缘端发送的待校准帧目标位置的识别结果，则根据所述识别结果，确定当前帧的目标位置，并基于最新确定的当前帧目标位置进行目标追踪。