CN117492989A - 一种ai算力可调的智能视频分析*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种AI算力可调的智能视频分析***，涉及电子技术领域，该AI算力可调的智能视频分析***，算力能力调控单元通过监控、调度和管理计算资源，可以帮助提高***的性能和效率，并确保***的稳定运行，算力能力调控单元可以实时监测计算资源的使用情况，通过监控***的负载情况，可以及时发现资源瓶颈或空闲，从而进行相应的调整和优化。基于资源监控的结果，算力能力调控单元能够根据预设的策略和算法，动态地对计算资源进行调度和分配。它可以根据任务的优先级、资源需求和负载状况，合理地分配计算资源，以提高整个***的性能和效率。算力能力调控单元还能够实现负载均衡的功能，避免资源的浪费和瓶颈。
Description
技术领域
本发明涉及电子技术领域，具体为一种AI算力可调的智能视频分析***。
背景技术
视频分析***广泛应用于视频监控、智能交通、视频搜索、人机交互等领域，为用户提供更智能、高效的视频处理和分析服务。目前的技术大多固定分配算力能力用于不同应用场景，而某些场地所需算力需求远低于固定分配算力能力，导致算力的低效使用和成本浪费。而目前还没有实现根据不同的算力需求来动态调整算力能力，以适应不同的应用场景的需求，并降低成本浪费。因此，本发明提出了一种AI算力可调的智能视频分析***以解决上述问题。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种AI算力可调的智能视频分析***，解决了现有视频分析***固定分配算力能力用于不同应用场景，无法实现根据不同的算力需求来动态调整算力能力以适应不同应用场景需求，导致算力低效使用和成本浪费的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种AI算力可调的智能视频分析***，包括处理器、信息复杂度判断单元、算力能力调控单元、算力单元、分析结果显示模块、显示屏、视频调取单元、电源模块、视频储存模块、视频处理单元和视频输入端口，所述处理器的输出端分别算力能力调控单元、视频调取单元的输入端相连接，所述处理器和信息复杂度判断单元之间实现双向连接，所述电源模块和视频储存模块的输出端和处理器的输入端相连接，所述视频储存模块的输出端分别和信息复杂度判断单元、视频调取单元的输入端相连接，所述视频处理单元的输出端和视频储存模块的输入端相连接，所述视频输入端口的输出端和视频处理单元的输入端相连接，所述视频调取单元和算力能力调控单元的输出端均和算力单元的输入端相连接，所述算力单元的输出端和分析结果显示模块的输入端相连接，所述分析结果显示模块的输出端和显示屏的输入端相连接。
进一步的，所述信息复杂度判断单元包括视频信息整理模块、复杂度识别模块、复杂度分析模块和结果输出模块，所述视频信息整理模块的输出端和复杂度识别模块的输入端相连接，所述复杂度识别模块的输出端和复杂度分析模块的输入端相连接，所述复杂度分析模块的输出端和结果输出模块的输入端相连接。
进一步的，所述复杂度识别模块包括图像处理模块、特征提取模块和目标检测模块。
进一步的，所述算力能力调控单元包括资源监控模块、资源调度模块、负载均衡模块和故障处理模块。
进一步的，所述算力单元由N个算力模块构成。
进一步的，所述视频调取单元包括视频解码模块、视频获取模块和视频传输模块，所述视频解码模块的输出端和视频获取模块的输入端相连接，所述视频获取模块的输出端和视频传输模块的输入端相连接。
进一步的，所述视频处理单元包括视频编码模块、视频分析模块、视频效果处理模块和视频合成与转换模块。
进一步的，所述视频编码模块的输出端和视频分析模块的输入端相连接，所述视频分析模块的输出端和视频效果处理模块的输入端相连接，所述视频效果处理模块的输出端和视频合成与转换模块的输入端相连接。
有益效果
本发明提供了一种AI算力可调的智能视频分析***。与现有技术相比具备以下有益效果：
1、一种AI算力可调的智能视频分析***，通过处理器的输出端分别算力能力调控单元、视频调取单元的输入端相连接，处理器和信息复杂度判断单元之间实现双向连接，电源模块和视频储存模块的输出端和处理器的输入端相连接，视频储存模块的输出端分别和信息复杂度判断单元、视频调取单元的输入端相连接，视频处理单元的输出端和视频储存模块的输入端相连接，视频输入端口的输出端和视频处理单元的输入端相连接，视频调取单元和算力能力调控单元的输出端均和算力单元的输入端相连接，算力单元的输出端和分析结果显示模块的输入端相连接，分析结果显示模块的输出端和显示屏的输入端相连接，解决了现有视频分析***固定分配算力能力用于不同应用场景，无法实现根据不同的算力需求来动态调整算力能力以适应不同应用场景需求，导致算力低效使用和成本浪费的问题。
2、一种AI算力可调的智能视频分析***，算力能力调控单元通过监控、调度和管理计算资源，可以帮助提高***的性能和效率，并确保***的稳定运行，算力能力调控单元可以实时监测计算资源的使用情况，通过监控***的负载情况，可以及时发现资源瓶颈或空闲，从而进行相应的调整和优化。基于资源监控的结果，算力能力调控单元能够根据预设的策略和算法，动态地对计算资源进行调度和分配。它可以根据任务的优先级、资源需求和负载状况，合理地分配计算资源，以提高整个***的性能和效率。算力能力调控单元还能够实现负载均衡的功能，通过监控不同节点或设备的负载情况，它可以将任务动态地分配给最空闲的节点或设备，以实现负载的均衡，避免资源的浪费和瓶颈；其次，如果***中的某个节点或设备出现故障，算力能力调控单元能够及时检测到故障并进行相应的处理；再者，它可以将任务从故障节点转移到其他可用节点上，以确保整个***的连续运行和稳定性。
3、一种AI算力可调的智能视频分析***，通过对输入的视频利用信息复杂度判断单元对其内容复杂度进行判断分析，从而能够将复杂度判断结果传递给算力能力调控单元，从而能够根据视频内容情况选择合适数量的算力模块参与工作，从而能够充分利用***算力能力，以保证资源的合理分配，避免资源的浪费。
附图说明
图1为本发明结构原理框图；
图2为本发明信息复杂度判断单元结构原理框图；
图3为本发明算力能力调控单元结构原理框图；
图4为本发明视频调取单元结构原理框图；
图5为本发明视频处理单元结构原理框图。
图中：1、处理器；2、信息复杂度判断单元；21、视频信息整理模块；22、复杂度识别模块；221、图像处理模块；222、特征提取模块；223、目标检测模块；23、复杂度分析模块；24、结果输出模块；3、算力能力调控单元；31、资源监控模块；32、资源调度模块；33、负载均衡模块；34、故障处理模块；4、算力单元；41、算力模块；5、分析结果显示模块；6、显示屏；7、视频调取单元；71、视频解码模块；72、视频获取模块；73、视频传输模块；8、电源模块；9、视频储存模块；10、视频处理单元；101、视频编码模块；102、视频分析模块；103、视频效果处理模块；104、视频合成与转换模块；11、视频输入端口。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1-5，本发明实施例提供了一种技术方案：一种AI算力可调的智能视频分析***，包括处理器1、信息复杂度判断单元2、算力能力调控单元3、算力单元4、分析结果显示模块5、显示屏6、视频调取单元7、电源模块8、视频储存模块9、视频处理单元10和视频输入端口11，视频输入端口11和外部视频输入设备相连接，以传输视频，视频处理单元对初步输入的视频进行降噪、滤波处理，以便于后续对视频的分析工作，处理器1用于发送工作指令，控制和协调各种硬件和软件资源的运行，算力能力调控单元3可以根据不同的应用场景和需求进行灵活配置和调整，以实现处理器的功耗和性能的平衡，通过处理器1发送的指令对输入的视频经过信息复杂度判断单元2判断识别后，将判断结果发送给处理器，处理器1控制算力能力调控单元3对算力单元4进行调控，根据视频内容复杂程度调控参与工作的算力模块41数量，与此同时，视频调取单元7接受处理器1的指令调取上述储存在视频储存模块9中的视频到算力单元4中，从而实现快速高效的视频分析工作，分析结果通过显示模块5和显示屏6展示，处理器1的输出端分别算力能力调控单元3、视频调取单元7的输入端相连接，处理器1和信息复杂度判断单元2之间实现双向连接，电源模块8和视频储存模块9的输出端和处理器1的输入端相连接，视频储存模块9的输出端分别和信息复杂度判断单元2、视频调取单元7的输入端相连接，视频处理单元10的输出端和视频储存模块9的输入端相连接，视频输入端口11的输出端和视频处理单元10的输入端相连接，视频调取单元7和算力能力调控单元3的输出端均和算力单元4的输入端相连接，算力单元4的输出端和分析结果显示模块5的输入端相连接，分析结果显示模块5的输出端和显示屏6的输入端相连接。
信息复杂度判断单元2包括视频信息整理模块21、复杂度识别模块22、复杂度分析模块23和结果输出模块24，视频信息整理模块21的输出端和复杂度识别模块22的输入端相连接，复杂度识别模块22的输出端和复杂度分析模块23的输入端相连接，复杂度分析模块23的输出端和结果输出模块24的输入端相连接。
复杂度识别模块22包括图像处理模块221、特征提取模块222和目标检测模块223，图像处理模块221利用图像处理算法对视频进行预处理，提取图像的边缘、纹理、颜色等特征。常用的图像处理算法包括边缘检测、纹理分析、颜色直方图等。这些特征能够反映图像的细节丰富程度和变化频率，从而粗略地评估视频内容信息的复杂程度。
特征提取模块222利用特征提取算法针对视频中的每一帧图像，可以采用特征提取算法，提取图像的局部特征或全局特征。常用的特征提取算法包括SIFT、SURF、HOG等。这些特征能够表示图像中的关键结构和纹理信息，用于判断视频内容的复杂度。目标检测模块223利用目标检测算法可以识别视频中的不同目标，如人、车、动物等，以及它们的位置和动态变化。常用的目标检测算法包括YOLO、Faster R-CNN等。通过分析视频中的目标数量和种类，可以评估视频内容信息的复杂程度。
算力能力调控单元3包括资源监控模块31、资源调度模块32、负载均衡模块33和故障处理模块34，资源监控模块31可以实时监测计算资源的使用情况，包括CPU、GPU、内存等。通过监控***的负载情况，可以及时发现资源瓶颈或空闲，从而进行相应的调整和优化。资源调度模块32能够根据预设的策略和算法，动态地对计算资源进行调度和分配。它可以根据任务的优先级、资源需求和负载状况，合理地分配计算资源，以提高整个***的性能和效率。负载均衡模块33能够实现负载均衡的功能。通过监控不同节点或设备的负载情况，它可以将任务动态地分配给最空闲的节点或设备，以实现负载的均衡，避免资源的浪费和瓶颈。故障处理模块34能够及时检测到故障并进行相应的处理。它可以将任务从故障节点转移到其他可用节点上，以确保整个***的连续运行和稳定性。
算力单元4由N个算力模块41构成，算力能力调控单元3通过监控、调度和管理计算资源，可以帮助提高***的性能和效率，并确保***的稳定运行，算力能力调控单元可以实时监测计算资源的使用情况，通过监控***的负载情况，可以及时发现资源瓶颈或空闲，从而进行相应的调整和优化。基于资源监控的结果，算力能力调控单元3能够根据预设的策略和算法，动态地对计算资源进行调度和分配。它可以根据任务的优先级、资源需求和负载状况，合理地分配计算资源，以提高整个***的性能和效率。算力能力调控单元还能够实现负载均衡的功能，通过监控不同节点或设备的负载情况，它可以将任务动态地分配给最空闲的节点或设备，以实现负载的均衡，避免资源的浪费和瓶颈；其次，如果***中的某个节点或设备出现故障，算力能力调控单元能够及时检测到故障并进行相应的处理；再者，它可以将任务从故障节点转移到其他可用节点上，以确保整个***的连续运行和稳定性
视频调取单元7包括视频解码模块71、视频获取模块72和视频传输模块73，视频解码模块71的输出端和视频获取模块72的输入端相连接，视频获取模块72的输出端和视频传输模块73的输入端相连接。
视频处理单元10包括视频编码模块101、视频分析模块102、视频效果处理模块103和视频合成与转换模块104，视频编码模块101的输出端和视频分析模块102的输入端相连接，视频分析模块102的输出端和视频效果处理模块103的输入端相连接，视频效果处理模块103的输出端和视频合成与转换模块104的输入端相连接。视频编码模块101可以对采集到的视频信号进行编码。编码过程将视频信号转换为压缩格式，以减小存储空间和传输带宽。视频解码模块71则将压缩的视频信号解码为可显示的图像。常见的视频编码标准包括H.264、H.265等。视频分析模块102可以进行各种视频分析和处理操作。例如，它可以进行视频滤波、图像噪声消除、运动检测、目标跟踪、人脸识别等。这些分析操作可以用于视频监控、视频编辑、虚拟现实等应用领域。视频效果处理模块103可以应用各种视频效果处理算法，如图像增强、调色、去抖动、旋转、缩放等。这些效果处理能够改变视频的外观和视觉效果，提供更好的观看体验。视频合成与转换模块104可以进行视频的合成和转换。它可以将多个视频流合成为一个视频流，或将一个视频流拆分为多个视频流。此外，它可以将视频转换为不同的分辨率、格式或编码，以适应不同的应用需求和设备要求。
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。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.一种AI算力可调的智能视频分析***，其特征在于：包括处理器(1)、信息复杂度判断单元(2)、算力能力调控单元(3)、算力单元(4)、分析结果显示模块(5)、显示屏(6)、视频调取单元(7)、电源模块(8)、视频储存模块(9)、视频处理单元(10)和视频输入端口(11)，所述处理器(1)的输出端分别算力能力调控单元(3)、视频调取单元(7)的输入端相连接，所述处理器(1)和信息复杂度判断单元(2)之间实现双向连接，所述电源模块(8)和视频储存模块(9)的输出端和处理器(1)的输入端相连接，所述视频储存模块(9)的输出端分别和信息复杂度判断单元(2)、视频调取单元(7)的输入端相连接，所述视频处理单元(10)的输出端和视频储存模块(9)的输入端相连接，所述视频输入端口(11)的输出端和视频处理单元(10)的输入端相连接，所述视频调取单元(7)和算力能力调控单元(3)的输出端均和算力单元(4)的输入端相连接，所述算力单元(4)的输出端和分析结果显示模块(5)的输入端相连接，所述分析结果显示模块(5)的输出端和显示屏(6)的输入端相连接。
2.根据权利要求1所述的一种AI算力可调的智能视频分析***，其特征在于：所述信息复杂度判断单元(2)包括视频信息整理模块(21)、复杂度识别模块(22)、复杂度分析模块(23)和结果输出模块(24)，所述视频信息整理模块(21)的输出端和复杂度识别模块(22)的输入端相连接，所述复杂度识别模块(22)的输出端和复杂度分析模块(23)的输入端相连接，所述复杂度分析模块(23)的输出端和结果输出模块(24)的输入端相连接。
3.根据权利要求2所述的一种AI算力可调的智能视频分析***，其特征在于：所述复杂度识别模块(22)包括图像处理模块(221)、特征提取模块(222)和目标检测模块(223)。
4.根据权利要求1所述的一种AI算力可调的智能视频分析***，其特征在于：所述算力能力调控单元(3)包括资源监控模块(31)、资源调度模块(32)、负载均衡模块(33)和故障处理模块(34)。
5.根据权利要求1所述的一种AI算力可调的智能视频分析***，其特征在于：所述算力单元(4)由N个算力模块(41)构成。
6.根据权利要求1所述的一种AI算力可调的智能视频分析***，其特征在于：所述视频调取单元(7)包括视频解码模块(71)、视频获取模块(72)和视频传输模块(73)，所述视频解码模块(71)的输出端和视频获取模块(72)的输入端相连接，所述视频获取模块(72)的输出端和视频传输模块(73)的输入端相连接。
7.根据权利要求1所述的一种AI算力可调的智能视频分析***，其特征在于：所述视频处理单元(10)包括视频编码模块(101)、视频分析模块(102)、视频效果处理模块(103)和视频合成与转换模块(104)。
8.根据权利要求7所述的一种AI算力可调的智能视频分析***，其特征在于：所述视频编码模块(101)的输出端和视频分析模块(102)的输入端相连接，所述视频分析模块(102)的输出端和视频效果处理模块(103)的输入端相连接，所述视频效果处理模块(103)的输出端和视频合成与转换模块(104)的输入端相连接。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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