(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210676243.1 (22)申请日 2022.06.15 (71)申请人 中科弘云科技 （北京） 有限公司 地址 100089 北京市海淀区海淀镇西大街 68号1幢二层204 (72)发明人 曹连雨　 (74)专利代理 机构 北京维正专利代理有限公司 11508 专利代理师 秦溪 (51)Int.Cl. H04N 7/18(2006.01) H04N 21/234(2011.01) H04N 21/44(2011.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 基于边云协同的视频分析方法、 装置、 电子 设备及介质 (57)摘要 本申请涉及计算机、 人工智能技术的领域， 尤其是涉及基于边云协同的视频分析方法、 装 置、 电子设备及介质。 方法包括： 获取通过目标摄 像头采集到的监控视频流； 基于获取到的目标摄 像头对应的算法配置信息对监控视频流进行抽 帧， 获取多个当前帧； 将每个当前帧分别与已获 取到的误预警图片集进行相似度对比， 生成每个 当前帧各自对应的相似度值； 将各个相似度值分 别与误预警阈值进行比较， 将相似度值大于等于 误预警阈值的图片作为相似帧， 将相似度值小于 误预警阈值的图片作为非相似帧； 将非相似帧输 入至算法配置信息对应的智能算法模 型， 生成识 别结果， 将相似帧过滤。 本申请具有提高预警系 统预警准确度的效果。 权利要求书2页 说明书18页 附图4页 CN 115103157 A 2022.09.23 CN 115103157 A 1.一种基于边云协同的视频分析 方法， 其特 征在于， 包括： 获取通过目标摄 像头采集到的监控视频流； 基于获取到的所述目标摄像头对应的算法配置信 息对所述监控视频流进行抽帧， 获取 多个当前帧； 将每个所述当前帧分别与已获取到的误预警图片集进行相似度对比， 生成每个所述当 前帧各自对应的相似度值； 将各个相似度值分别与误预警阈值进行比较， 将相似度值大于等于所述误预警阈值的 图片作为相似帧， 将相似度值小于所述 误预警阈值的图片作为非相似帧； 将所述非相似帧输入至所述算法配置信息对应的智能算法模型， 生成识别结果， 将所 述相似帧过 滤。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将任一当前帧与已获取到的误预警图片集 进行相似度对比， 生成所述任一当前帧对应的相似度值， 包括： 所述误预警图片集包括至少一个图片组， 所述图片组中包 含被标记的核心误报图片； 将任一当前帧分别与每个所述图片组进行相似度对比， 生成各个第一相似度值， 将数 值最大的所述第一相似度值作为所述任一当前帧对应的相似度值； 其中， 将所述任一当前帧与任一图片组进行相似度对比， 生成第一相似度值， 包括： 若所述图片组中包含与核心误报图片相关的关联图片， 则根据 所述任一当前帧生成推 理图片组， 所述推理图片组中包 含与各个所述关联图片对应的衍 生图片； 将所述推理图片组与 所述任一图片组进行相似度对比， 生成所述任一当前帧与所述任 一图片组之间的第一相似度值。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 根据所述任一当前帧生成推理图片组， 包 括： 确定所述核心误报图片的第一时间戳， 以及所述任一当前帧的第二时间戳； 确定所述第一时间戳与所述第二时间戳之间的时间差； 获取每个所述关联图片的时间戳； 根据每个关联图片的时间戳以及所述 时间差， 确定每个关联图片各自对应的采集 时间 点； 根据每个所述采集时间点在所述 监控视频流中抽取 各个图片作为各个衍 生图片； 根据所述任一当前帧以及每 个所述衍生图片， 生成所述推理图片组。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述将所述推理图片组与 所述任一图片组 进行相似度对比， 生成所述任一当前帧与所述任一图片组之间的第一相似度值， 包括： 确定所述任一当前帧与所述核心误报图片之间的第一相似度； 确定每个所述关联图片与每 个所述关联图片各自对应的衍 生图片之间的第二相似度； 根据所述第 一相似度以及各个所述第 二相似度， 生成所述任一当前帧与所述任一图片 组之间的第一相似度值。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于获取到的目标摄像头对应的算法 配置信息对所述 监控视频流进行抽帧， 获取多个当前帧， 包括： 对视频传输协议 解封装， 生成h264或者h26 5格式的所述 监控视频流； 对所述监控视频流进行解码得到RGB颜色空间或者YUV颜色空间的图片帧信息；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115103157 A 2按获取到的抽帧间隔定时抽取帧数据； 对所述帧数据进行伸缩操作， 得到设定的分辨 率图片； 对伸缩操作后的图片进行编码以获取多个当前帧。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将所述非相似帧输入至所述算法配置信 息 对应的目标算法模型， 生成识别结果， 之后还 包括： 若所述识别结果表征异常， 则将异常识别结果发送至云端服务器， 并存储所述异常识 别结果； 若所述异常识别结果的个数大于等于一， 则搜寻待通信终端， 所述待通信终端为能够 与边缘设备进行通信的终端； 若在设定的感应范围内检测到待通信终端， 则将所述异常识别结果发送至所述待通信 终端。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述将异常识别结果发送至所述待通信终 端， 之后还 包括： 若获取到所述待通信终端发出的基于任一所述异常识别结果的回复指令， 则将已存储 的所述任一异常识别结果删除， 生成处 理标识； 将所述处理标识至所述云端服务器， 根据 所述处理标识对所述云端服务器中的所述任 一异常识别结果进行 标记。 8.一种基于边云协同的视频分析装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取通过目标摄 像头采集到的监控视频流； 抽帧模块， 用于基于获取到的所述目标摄像头对应的算法配置信 息对所述监控视频流 进行抽帧， 获取多个当前帧； 比对模块， 用于将每个所述当前帧分别与已获取到的误预警图片集进行相似度对比， 生成每个所述当前帧各自对应的相似度值； 筛选模块， 用于将各个相似度值分别与误预警阈值进行比较， 将相似度值大于等于所 述误预警阈值的图片作为相似帧， 将相似度值小于所述 误预警阈值的图片作为非相似帧； 识别模块， 用于将所述非相似帧输入至所述算法配置信息对应的智能算法模型， 生成 识别结果， 将所述相似帧过 滤。 9.一种电子设备， 包括存储器和 处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115103157 A 3