[發明專利]一種基于深度學習的互聯網攝像系統及其實現方法在審
| 申請號： | 201810355057.1 | 申請日： | 2018-04-19 |
| 公開（公告）號： | CN108712630A | 公開（公告）日： | 2018-10-26 |
| 發明（設計）人： | 王彥飛;張禎;胡勝發 | 申請（專利權）人： | 安凱（廣州）微電子技術有限公司 |
| 主分類號： | H04N7/18 | 分類號： | H04N7/18;G06K9/00;G06T7/10 |
| 代理公司： | 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205 | 代理人： | 胡輝 |
| 地址： | 510663 廣東省廣州市高新技術產業開發區科學城科*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 人工智能 視頻 芯片 預處理 前端芯片 智能分析 攝像系統 互聯網 圖像信息發送 原始圖像信息 產品領域 后續處理 內存帶寬 前端處理 圖像信息 網絡模型 系統成本 芯片連接 傳統的 占用率 學習 攝像 服務器 應用 | ||
1.一種基于深度學習的互聯網攝像系統，其特征在于：包括視頻前端芯片和人工智能芯片，
其中，所述視頻前端芯片，用于對原始圖像信息進行預處理、編碼和存儲；
所述人工智能芯片，用于采用深度學習方法對圖像進行智能分析；
所述視頻前端芯片還將智能分析的結果進行上傳；
所述視頻前端芯片通過USB接口與人工智能芯片連接。
2.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的互聯網攝像系統，其特征在于：所述人工智能芯片的數量為一個或多個。
3.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的互聯網攝像系統，其特征在于：所述視頻前端芯片包括：
圖像處理模塊，用于對原始圖像信息進行圖像前處理，然后進行圖像后處理；
微處理器，用于對圖像后處理得到的圖像進行分割處理；
編碼模塊，用于對分割處理得到的子圖像進行編碼處理；
第一存儲器，用于對編碼模塊的處理結果進行存儲；
第一USB控制器，用于將編碼模塊的處理結果傳輸到人工智能芯片；
網絡接口，用于實現視頻前端芯片與外部設備的數據通訊；
所述第一USB控制器與人工智能芯片連接。
4.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的互聯網攝像系統，其特征在于：所述人工智能芯片包括第二USB控制器，所述第二USB控制器，用于將人工智能芯片中的智能分析結果傳輸到視頻前端芯片，所述第二USB控制器與視頻前端芯片連接。
5.根據權利要求4所述的一種基于深度學習的互聯網攝像系統，其特征在于：所述人工智能芯片還包括：
解碼模塊，用于對視頻前端芯片發送的數據進行解碼處理；
深度學習網絡模塊，用于根據深度學習網絡模型，對解碼處理的結果進行智能分析；
第二存儲器，用于對深度學習網絡模塊的智能分析結果進行存儲。
6.一種基于深度學習的互聯網攝像系統的實現方法，其特征在于：包括以下步驟：
通過視頻前端芯片對原始圖像信息進行預處理，并通過USB接口將預處理后的圖像信息發送至人工智能芯片；
根據深度學習網絡模型，通過人工智能芯片對預處理后的圖像信息進行智能分析，所述智能分析包括人臉識別；
根據智能分析的結果，通過視頻前端芯片進行后續處理，所述后續處理包括將智能分析結果上傳。
7.根據權利要求6所述的一種基于深度學習的互聯網攝像系統的實現方法，其特征在于：所述人工智能芯片的數量為一個或多個。
8.根據權利要求6所述的一種基于深度學習的互聯網攝像系統的實現方法，其特征在于：所述通過視頻前端芯片對原始圖像信息進行預處理這一步驟，包括以下步驟：
對原始圖像信息進行圖像前處理，然后進行圖像后處理；
對圖像后處理得到的圖像進行分割處理；
對分割處理得到的子圖像進行編碼處理。
9.根據權利要求8所述的一種基于深度學習的互聯網攝像系統的實現方法，其特征在于：所述對圖像后處理得到的圖像進行分割處理這一步驟，具體為：
將原始圖像進行縱向分割或者橫向分割，得到多個子圖像；
或者，從原始圖像中提取多個包含對象的方框，并將每個方框切割成多個子圖像。
10.根據權利要求6所述的一種基于深度學習的互聯網攝像系統的實現方法，其特征在于：所述根據智能分析的結果，通過視頻前端芯片進行后續處理這一步驟，包括以下步驟：
通過視頻前端芯片對智能分析結果進行整合處理，得到完整圖像的智能分析結果；
根據完整圖像的智能分析結果，通過視頻前端芯片進行后續處理。
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