公开(公告)号：CN117319700A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311290654.8

申请日：2023-09-28

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 李清 ,  张媚 ,  李天宇 ,  江勇

IPC: H04N21/222 ,  H04N21/234 ,  H04N21/2343 ,  H04N21/262 ,  H04N21/44 ,  H04N21/4402 ,  H04N21/466

Abstract: 本发明公开了一种视频分析方法、装置、终端设备以及存储介质，通过获取目标视频的分析需求；基于目标视频的分析需求，确定的目标视频的共享程度和切分点；根据所述目标视频的共享程度和切分点，构建联合深度神经网络模型的共享及切分机制；基于所述联合深度神经网络模型的共享及切分机制，在若干个终端设备进行并发的视频分析，在边缘服务器进行独立的视频分析，通过深度神经网络模型的共享及切分机制，缓解了资源竞争的问题，以减少因资源不足导致的网络拥塞及延迟等问题，通过为视频分析任务选择合适的视频分析配置及资源分配方案，在确保用户体验的情况下，提高了系统整体的视频分析质量及效率，实现了视频分析质量和资源利用率之间的平衡。

公开(公告)号：CN117409301A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311295427.4

申请日：2023-10-07

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 李清 ,  李天宇 ,  张媚 ,  江勇

IPC: G06V10/94 ,  G06V20/40 ,  G06V10/778

Abstract: 本发明公开了一种边云协同视频分析方法、装置及计算机可读存储介质，其方法包括：响应于接收到的边缘设备发送的探测帧，基于所述教师模型获取所述探测帧中的第一视频信息对应的标签结果，其中，所述边缘设备基于第二视频信息以及对应的推理结果确定所述探测帧；基于所述推理结果以及所述标签结果，确定所述边缘设备对应的推理精度；若所述推理精度大于目标推理精度，则停止所述学习模块的持续学习过程。本发明提升了边云协同过程中持续学习系统运行的可靠性，使得视频分析任务可以根据使用者对于精度的需求和部署环境的实际情况自动启动持续学习过程，以及适应多变的带宽环境。