基于边缘计算的多摄像头视频协同分析方法

• Published in: 通信学报 Vol. 44; no. 8; pp. 14 - 26
• Main Authors: 期治博, 杜磊, 霍如, 杨帆, 黄韬
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所,北京 100083%北京工业大学信息学部,北京 100124%北京工业大学信息学部,北京 100124 2023; 网络通信与安全紫金山实验室,江苏 南京 211111%北京邮电大学网络与交换国家重点实验室,北京 100876; 网络通信与安全紫金山实验室,江苏 南京 211111; 北京邮电大学网络与交换国家重点实验室,北京 100876
• Subjects: association between cameras; 视频协同分析; 机器学习; 边缘计算; edge computing; 多摄像头关联性; video collaborative analysis; region of interest annotation; 感兴趣区域标注; machine learning
• ISSN: 1000-436X
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2023150

TN919.85; 为了减少智慧城市场景下多摄像头实时视频数据的处理量,提出了基于机器学习算法的边缘端视频协同分析方法.首先,针对各摄像头检测到的重要目标物体,设计了不同的关键窗口来筛选视频的感兴趣区域,缩减视频数据量并提取其特征.然后,根据提取的数据特征,对不同摄像头视频中的相同目标物体进行标注,并设计了摄像头之间关联程度值的计算策略,用于进一步缩减视频数据量.最后,提出了基于图卷积网络和重识别技术的 GC-ReID 算法,旨在实现多摄像头视频协同分析.实验结果表明,与现有的视频分析方法相比,所提方法能够有效降低系统时延和提高视频压缩率,并保证较高的准确率.