一种基于注意力机制的视频监控图像自动标注方法

    公开(公告)号:CN116310964A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310168124.X

    申请日:2023-02-27

    Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域,具体涉及一种基于注意力机制的视频监控图像自动标注方法,运用Encoder‑Decoder模型框架,编码器选择使用卷积神经网络来提取视频监控图像中的视觉特征并编码为一组向量,解码器选择使用神经网络语言模型对编码器输出的这组向量进行分析,最后输出成一段对于视频监控图像完整表述的文本信息,发明先运用了迁移学习的方法引入公开数据集先对模型进行预训练再用实际监控场景数据实现模型参数微调,通过自动化标注的方式可以排除由不同人员标注产生的主观因素影响,能够形成客观的标注标准,并且可以在大批量数据集需要标注时节省大量的人力物力,提升视频监控图像数据集整体标注效果。

    一种异构服务器下的分布式视频监控架构方法

    公开(公告)号:CN116320300A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310177178.2

    申请日:2023-02-28

    Abstract: 本发明涉及视频监控和分析技术领域,具体涉及一种异构服务器下的分布式视频监控架构方法,针对原有视频监控分析服务器接入相机路数多运行压力大,存储系统写多读少和数据切片化程度高等特点,应用分布式系统架构实现服务器集群的配置,具体通过结合负载均衡静态和动态算法实现视频监控系统从部署到稳定运行期间资源合理分配策略,静态负载均衡算法应用于系统部署算法初级阶段,根据系统所需运行资源先将系统模块分类并部署至各服务器,再应用动态负载均衡算法中最小连接数加权轮询算法在系统运行时更新集群中各服务器的运行参数、负载状态,并根据各服务器运行变化调整服务器负载量,达到相对均衡状态,提高整体视频监控系统性能。

Patent Agency Ranking