一种基于场景分级与动态权重的多摄像头差异化轮询视频识别方法与流程

本技术属于计算机，具体涉及一种基于场景分级与动态权重的多摄像头差异化轮询视频识别方法。

背景技术：

1、随着视频监控技术的快速发展和智能城市建设进程的不断推进，多摄像头系统在智能交通、安防监控、工业检测等众多领域得到了广泛应用。这些系统通过部署大量摄像头设备对目标区域进行实时监控，并借助视频识别技术对采集的图像数据进行智能分析，从而实现交通流量监测、异常事件检测、人员行为识别等多种功能。在实际应用场景中，单一监控区域往往需要部署多个摄像头以实现全方位覆盖，而大规模监控网络则可能包含成百上千个摄像头节点，如何高效地组织和管理这些摄像头设备所采集的海量视频流数据，成为当前视频监控领域面临的核心技术挑战之一。

2、其中，多摄像头视频流的轮询识别技术作为优化计算资源分配和提升识别效率的关键手段，在视频监控系统中发挥着重要作用。该技术通过协调调度多个摄像头的访问顺序和识别任务分配，使系统能够在有限计算资源的约束下实现对多个视频源的均衡覆盖和高效处理。随着应用场景复杂度的不断提升和应用需求的日益多样化，传统的均匀轮询方式已难以满足实际应用中对重点区域进行优先监控和差异化处理的需求，亟需引入更加智能化的轮询策略以提升系统的整体效能。

3、现有技术针对多摄像头视频流的轮询识别已开展了一定研究并提出了相应的解决方案。例如公开号为cn121861462a的专利技术通过获取各个摄像头采集的视频流数据并存储至视频资源池，在达到轮询时间时从视频资源池中获取未轮询视频流数据，并按照预设的第一时间间隔对多个不同的视频识别算法进行轮询识别，然而该方案中轮询策略采用固定时间间隔的均匀轮询方式，未能根据不同监控场景的实际需求和重要程度进行差异化处理，导致在复杂多变的实际应用场景中难以实现资源的最优分配和识别效率的最大化；此外该方案仅实现了对不同视频识别算法的轮询，而未涉及对不同摄像头进行优先级划分和动态权重调整，局限性较为明显。又如公开号为cn115482667a的专利技术通过将多个图像采集装置分组建立多组轮询队列，依次提取各组视频数据并进行识别以实现稀疏路网交通状态的粗粒度评估，然而该方案中虽然对摄像头进行了分组，但分组策略相对固定，未能根据道路区域的重要性、时段特征、突发事件等动态因素进行灵活调整，同时该方案采用均匀的轮询方式，各组摄像头被访问的频率相同，缺乏对重点区域和高优先级场景的差异化关注机制，难以满足实际交通管理中对重点路段、拥堵区域等进行重点监控的需求。上述现有技术方案存在的种种不足表明，当前多摄像头视频识别轮询方法在场景适应性、资源优化分配、识别效率提升等方面仍存在较为显著的技术缺陷，亟待通过技术创新提出一种能够实现场景分级与动态权重调整的多摄像头差异化轮询视频识别方法，以满足实际应用中对不同优先级摄像头进行差异化轮询、提高重点区域识别频次和响应速度、优化计算资源分配、提升整体系统识别效率和监控效果的迫切需求。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于场景分级与动态权重的多摄像头差异化轮询视频识别方法，可以有效解决上述背景技术中的问题。

2、为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：一种基于场景分级与动态权重的多摄像头差异化轮询视频识别方法，包括以下具体步骤：步骤1摄像头网络初始化，获取多摄像头系统中各个摄像头的部署位置、覆盖区域范围、分辨率参数以及帧率参数，建立完整的摄像头节点信息列表；步骤2场景分级评估，基于各个摄像头的覆盖区域特征，进行地理重要性评分、时段特征评分和事件频率评分，计算综合场景优先级评分并将摄像头划分为高优先级、中优先级和低优先级三个等级；步骤3动态权重计算，基于所述场景优先级等级，结合实时态势数据和环境修正因子，计算各个摄像头的动态轮询权重值；步骤4差异化轮询调度，基于所述动态权重值，按照加权公平调度算法构建优先级轮询队列，实现对不同优先级摄像头的差异化轮询访问；步骤5视频识别执行，对当前轮询到的摄像头采集的视频流进行目标检测、异常识别或特征提取等视频识别处理；步骤6自适应反馈更新，基于视频识别处理结果和系统运行状态指标，动态更新场景分级评分和动态权重参数，形成闭环反馈调节机制。

3、优选的，所述步骤2中场景分级评估的具体方式包括：地理重要性评分根据摄像头的监控覆盖区域与重要设施的距离、与主干道路和交通枢纽的关联度进行空间分析计算，生成地理重要性量化评分；时段特征评分根据历史数据统计分析得到各时段的车流量和人流量分布规律，生成时段重要性量化评分；事件频率评分根据各摄像头在过去统计周期内检测到的异常事件发生频次进行评估，生成事件频率量化评分；所述综合场景优先级评分通过加权求和方式计算，各评估维度的权重分别设为预设的地理重要性权重、时段特征权重和事件频率权重。

4、优选的，所述步骤3中动态权重计算的具体方式包括：基础权重根据步骤2中摄像头所属的优先级等级确定，各优先级摄像头分别设定对应的预设基础权重值；时间衰减因子根据距离上次轮询的时间长度进行计算，采用预设衰减系数的指数形式，时间越长衰减越大；环境修正因子根据实时态势数据和环境监测数据进行动态调整，在不同场景态势下分别设定对应的预设修正因子；最终动态权重值为基础权重、时间衰减因子和环境修正因子的乘积。

5、优选的，所述步骤4中差异化轮询调度的具体方式包括：优先级轮询队列按照加权公平调度算法构建，高优先级队列、中优先级队列和低优先级队列分别维护各自的摄像头节点列表和最近轮询时间戳；每次轮询选择时，计算当前时刻与各摄像头最近轮询时间的时间差，结合其动态权重值计算优先级分数，选择优先级分数最高的摄像头进行轮询访问；不同优先级摄像头的轮询间隔分别按预设比例进行调整，高优先级摄像头的基础轮询间隔按第一预设比例缩短，中优先级摄像头的基础轮询间隔保持标准值，低优先级摄像头的基础轮询间隔按第二预设比例延长。

6、优选的，所述步骤5中视频识别执行的具体方式包括：视频流数据从轮询到的摄像头实时采集并进行预处理，包括图像去噪、亮度校正和尺寸归一化处理；目标检测采用深度学习模型对视频流中的车辆、行人、非机动车等目标进行识别和定位；异常识别对检测到的目标进行行为分析，识别逆行、闯入、徘徊、遗留物等异常事件类型；特征提取对视频帧进行结构化特征提取，生成包含目标类别、位置、尺寸和置信度的结构化数据；识别结果关联摄像头标识、时间戳和识别类型后存入识别结果数据库。

7、优选的，所述步骤6中自适应反馈更新的具体方式包括：系统持续监控识别准确率、漏报率、误报率和响应延迟等运行状态指标；根据运行状态指标计算场景分级的修正系数，当识别准确率下降时自动提高对应摄像头的场景优先级评分，当误报率上升时适当降低权重值；采用强化学习算法优化权重调整策略，以识别准确率为正向奖励、误报率为负向惩罚，计算得到最优的权重调整参数；修正后的场景分级和权重参数在下一个轮询周期生效，形成持续优化的闭环反馈机制。

8、优选的，还包括识别结果存储与查询模块，所述识别结果存储模块采用时序数据库存储识别结果数据，保留预设时间周期的历史记录，支持按摄像头标识、时间范围和识别类型进行多条件组合查询，查询结果返回对应时段的识别统计汇总信息。

9、优选的，还包括异常事件告警模块，所述异常事件告警模块根据步骤5中识别的异常事件类型和严重程度生成对应告警信息，异常类型包括安全事故、群体聚集、遗留物品、可疑徘徊等；告警优先级根据异常严重程度和摄像头权重综合计算，严重程度越高的异常生成越高优先级的告警；高优先级告警触发后自动提升对应摄像头的下一轮轮询权重和缩短轮询间隔，实现对重点区域的快速响应。

10、优选的，还包括计算资源动态分配模块，所述计算资源动态分配模块根据视频识别任务的计算负载和系统资源使用情况，动态调整分配给各摄像头视频识别任务的计算资源配额；资源监控指标包括中央处理器使用率、内存占用率和图形处理器负载率；负载均衡算法根据各摄像头当前任务的计算需求和资源使用率进行加权分配，确保高优先级摄像头获得充足的计算资源；当资源使用率超过预设阈值时自动触发资源回收机制，优先回收分配给低优先级摄像头和非活跃任务的计算资源。

11、优选的，还包括历史数据统计模块，所述历史数据统计模块采用滑动窗口机制统计各摄像头在预设统计周期内的识别频次、异常事件数量和误报率等关键指标；统计结果用于动态调整各摄像头的场景分级评分和权重参数，识别频次较高的摄像头自动提升优先级权重；历史数据同时用于生成各区域的监控态势报表，为视频监控网络的优化部署提供数据支撑。

12、优选的，所述识别结果的质量控制采用置信度过滤机制，置信度大于预设置信度阈值的识别结果判定为有效识别结果并正常处理，置信度小于预设置信度阈值的识别结果标记为低置信度结果并在权重计算时降低其影响系数；低置信度结果同时用于触发摄像头状态检测，当单个摄像头在短时间窗口内连续产生低置信度结果的次数超过预设次数阈值时，生成设备故障预警信息。

13、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

14、1.精准的场景分级能力：通过建立地理重要性、时段特征和事件频率三维评估体系，实现了摄像头监控场景的精细化分级，突破了现有技术中缺乏差异化优先级划分机制的局限，使高价值监控区域的识别资源投入得到显著增加。

15、2.灵活的动态权重调整：通过时间衰减因子和环境修正因子的协同作用，实现了轮询权重的实时动态调整，突破了现有技术中轮询策略固定不变的局限，使系统能够根据监控场景的实时态势变化灵活调整资源分配。

16、3.高效的差异化轮询：通过加权公平调度算法构建优先级轮询队列，实现了不同优先级摄像头的差异化轮询访问，突破了现有技术中均匀轮询导致资源利用效率低下的局限，使高优先级区域的轮询频率得到大幅提升。

17、4.智能的自适应优化：通过强化学习算法驱动的闭环反馈机制，实现了场景分级评分和权重参数的持续优化，突破了现有技术中缺乏自我调节能力的局限，使系统识别准确率随运行时间持续提升。