SkeyeVSS视频共享融合赋能平台技术方案之AI视频智能分析中台子系统架构设计
原创SkeyeVSS视频共享融合赋能平台技术方案之AI视频智能分析中台子系统架构设计
原创
Openskeye
发布于 2023-05-11 13:59:54
发布于 2023-05-11 13:59:54
AI视频智能分析中台子系统解决方案
1.2 系统架构
1.2.1 平台设计思路
AI平台是专门提供人工智能视频分析服务的安全生产预警平台。由人工智能推理中心，算法市场，人工智能计算服务中心，预警中心构成，形成“1市场3中心”的结构化管理模式，做到算法丰富可拓展，场景秒级预警，高效部署，问题图像即时预警并查看的地步。
- AI平台分为四个部分：算法市场，人工智能推理中心，人工智能计算服务中心，预警中心。“一市场三中心”模块之间相辅相成共同构成AI平台，达到低耦合高内聚。
- 其中算法市场负责所有场景算法的管理。包含模型文件存储管理，版本管理，模型增加删除管理，场景模型权限管理等。是AI平台所有场景算法的模型管理模块。
- 人工智能推理中心负责算法调用，分析部署，开放API，场景识别数据输出，快速实现标准化AI视频分析和平台集成。
- 人工智能计算服务中心负责硬件资源和算法同意调度，对需要AI识别的摄像头做统一配置。对不同摄像头部署不同AI场景算法监测的统一配置。对输出识别数据做统一数据分析和计算的模块。
- 预警中心负责针对不同场景预警条件的定制，视频图像中预警画面区域配置。对报警图像保存，报警时刻视频保存。并将预警数据输出到不同系统平台。
1.2.2 总体架构
AI计算中心从视频监控平台调取需要AI能力介入的摄像头视频流，对图像进行解码和预处理。AI计算中心根据硬件算力，视频流数量，场景识别数量，从AI市场调取相应算法模型打包成的容器，统一部署至AI推理中心。AI推理中心进行目标识别，物体检测，语义分割等不同场景需要的AI推理，将输出数据输入到计算平台，计算平台通过目标大小判定，ROI区域判定，目标置信度筛选，多目标关联等数据分析后将最终识别结果输出到预警中心。预警中心根据用户预先设置的预警条件，向不同系统或平台发送报警信息，同时保存图像视频数据。
OpenSKEYE视频云在AI视频融合、分析领域深耕多年，已积累了相当多且成熟的场景AI算法模型。且经过市场验证，“一市场三中心”的架构使得AI平台整个环节各部分模块灵活可控，可根据具体场景高度个性化调整相关部分结构，更加适应场景多样高度定制化的需求。其中算法市场对算法模型精准管理，可实现一场景一模型的目的，能更加挺高AI识别准确率，更加适应现实环境。预警中心，计算中心和推理中心也分别在各自负责功能下，具备了互不干预，相辅相成的特性。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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