基于任务紧急度的视频目标检测调度方法及系统与流程

本发明涉及图像识别，尤其涉及基于任务紧急度的视频目标检测调度方法及系统。

背景技术：

1、随着智慧园区、城市治理、工业安防等场景的视频监控规模扩大，多摄像头持续产生大量图像数据。视频目标检测和图像识别技术可对人员、车辆、烟火及设备状态进行自动识别，为实时监测、事件发现和资源调度提供基础。

2、现有系统通常由平台接入多路摄像头视频流，对各路视频按照预设周期、巡检任务或报警触发条件抽取视频帧，并调用人员、车辆、烟火、设备状态等目标检测模型进行图像识别，输出目标类别、置信度、检测框位置、目标出现时间及报警结果。视频巡检类系统还会结合摄像头点位、任务类型、实时运行数据、巡检计划或事件等级生成任务优先级或调度顺序，并根据该调度顺序安排不同检测任务进入推理队列，以完成多路视频目标检测和巡检任务执行。

3、例如公告号为：cn120198785b的中国发明专利公开的一种融合实时数据的视频巡检任务优先级调度系统，包括：在不同的监控区域内布设摄像头和传感器；将视频帧和传感数据与所处区域编号关联存储；基于多模态异常检测模型根据输入的视频帧生成异常摘要信息；根据视频任务巡检优先级对监控区域的视频帧进行轮询巡检；当出现传感数据异常时，获得当前监控区域视频帧的异常摘要信息，根据异常摘要信息的生成频率触发调取关联监控区域中关联监测目标的视频帧，利用监测目标特征抽取模块提取关联异常摘要信息；根据异常摘要信息和关联异常摘要信息的生成频率分别调整对应监控区域的视频巡检任务优先级。

4、上述技术至少存在如下技术问题：

5、现有技术中，多摄像头视频监控平台仅按任务名称、人工风险等级或固定优先级排队，难以将同一类事件在区域等级、目标运动速度、连续出现帧数、置信度波动和队列等待时间不同情况下的漏检风险，确定可用于调度的任务最迟处理时间，导致任务进入推理队列的依据不准确。同时，队列拥塞时若采用固定抽帧或统一降帧，容易破坏不同事件所需的有效检测帧覆盖，例如烟雾或火焰随时间变化的图像、人员接近并跨越警戒区域前后的图像、车辆停留状态变化过程中的图像或设备状态发生局部变化时的图像被被跳过，进而使连续帧数、目标变化率和置信度波动等状态数据失真，最终造成调度依据偏差、关键变化帧覆盖不足和推理资源占用不合理。

技术实现思路

1、为了解决现有技术存在的调度依据偏差、关键变化帧覆盖不足和推理资源占用不合理的技术问题，本发明实施例提供了基于任务紧急度的视频目标检测调度方法及系统。技术方案如下：

2、一方面，提供了基于任务紧急度的视频目标检测调度方法，包括：

3、根据每个检测任务的检测任务状态数据，形成当前证据序列、队列等待时长和视频帧到达间隔；根据当前证据序列、检测任务状态数据和历史报警记录提取相似证据延续段，得到历史片段剩余确认时长和历史片段剩余有效帧数；基于历史片段剩余确认时长、队列等待时长和视频帧到达间隔生成剩余可等待时长和最迟开始推理时刻；基于剩余可等待时长、历史片段剩余有效帧数和已到达帧对应的时间戳生成下一待送检帧和下一帧抽取截止时刻；基于下一待送检帧、最迟开始推理时刻、检测任务状态数据和当前推理队列生成本轮推理执行序列；按本轮推理执行序列调用检测模型，对下一待送检帧进行检测并写入检测结果。

4、另一方面，提供了基于任务紧急度的视频目标检测调度系统，包括证据序列形成模块、相似片段提取模块、等待时长生成模块、抽帧时刻生成模块、推理序列生成模块、检测结果写入模块。

5、其中，证据序列形成模块，用于根据每个检测任务的检测任务状态数据，形成当前证据序列、队列等待时长和视频帧到达间隔。

6、相似片段提取模块，用于根据当前证据序列、检测任务状态数据和历史报警记录提取相似证据延续段，得到历史片段剩余确认时长和历史片段剩余有效帧数。

7、等待时长生成模块，用于基于历史片段剩余确认时长、队列等待时长和视频帧到达间隔生成剩余可等待时长和最迟开始推理时刻。

8、抽帧时刻生成模块，用于基于剩余可等待时长、历史片段剩余有效帧数和已到达帧对应的时间戳生成下一待送检帧和下一帧抽取截止时刻。

9、推理序列生成模块，用于基于下一待送检帧、最迟开始推理时刻、检测任务状态数据和当前推理队列生成本轮推理执行序列。

10、检测结果写入模块，用于按本轮推理执行序列调用检测模型，对下一待送检帧进行检测并写入检测结果。

11、本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

12、1、本发明提供的基于任务紧急度的视频目标检测调度方法，通过根据每个检测任务的检测任务状态数据形成当前证据序列，并结合历史报警记录、队列等待时长和视频帧到达间隔，得到历史片段剩余确认时长、剩余可等待时长及最迟开始推理时刻，从而将多摄像头视频监控平台中不同视频状态下的任务紧急程度转化为可用于推理的时间参数，进而按目标事件实际延迟风险安排检测任务执行顺序，有效解决了现有技术中仅按固定优先级排队，难以反映同类事件漏检风险变化的问题。

13、2、本发明通过生成下一待送检帧及下一帧抽取截止时刻，并结合当前推理队列得到本轮推理执行序列，从而使不同检测任务按照其历史相似事件所需的有效检测帧数确定抽帧节奏，进而在边缘推理资源受限时保持关键变化帧覆盖，有效解决了现有技术中固定抽帧或统一降帧导致高风险事件关键帧被跳过、低风险任务占用推理算力的问题。

14、3、本发明通过将当前证据序列与历史报警记录中的相似证据延续段进行匹配，并同时提取历史片段剩余确认时长和历史片段剩余有效帧数，对当前任务未来演化趋势进行量化评估，使任务排队时间和抽帧节奏由相似事件的发展过程共同约束，为检测任务的优先级排序和抽帧策略制定提供依据，增强了推理调度与视频事件时序变化之间的对应关系，降低因等待时间过长或抽帧不足导致的事件漏检和报警延迟风险。

1.基于任务紧急度的视频目标检测调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述基于任务紧急度的视频目标检测调度方法，其特征在于，包括：

3.如权利要求1所述基于任务紧急度的视频目标检测调度方法，其特征在于，所述提取相似证据延续段，包括：

4.如权利要求1所述基于任务紧急度的视频目标检测调度方法，其特征在于，所述得到历史片段剩余确认时长和历史片段剩余有效帧数，包括：

5.如权利要求1所述基于任务紧急度的视频目标检测调度方法，其特征在于，所述生成剩余可等待时长和最迟开始推理时刻，包括：

6.如权利要求1所述基于任务紧急度的视频目标检测调度方法，其特征在于，所述生成下一待送检帧和下一帧抽取截止时刻，包括：

7.如权利要求1所述基于任务紧急度的视频目标检测调度方法，其特征在于，所述生成本轮推理执行序列，包括：

8.如权利要求7所述基于任务紧急度的视频目标检测调度方法，其特征在于，所述生成本轮推理执行序列，还包括：

9.如权利要求1所述基于任务紧急度的视频目标检测调度方法，其特征在于，所述进行检测并写入检测结果，包括：

10.应用如权利要求1-9中任意一项所述基于任务紧急度的视频目标检测调度方法的系统，其特征在于，包括：证据序列形成模块、相似片段提取模块、等待时长生成模块、抽帧时刻生成模块、推理序列生成模块、检测结果写入模块；