一种视频AI分析告警聚合方法及装置与流程

本发明属于视频分析，尤其涉及一种视频ai分析告警聚合方法及装置。

背景技术：

1、众所周知，城市大规模部署的摄像头及传输网络汇聚城市生活中的各个方面，为ai的发展提供了海量数据，视频ai分析近十余年发展迅速，在打造智慧城市，安防监控等领域得到广泛应用。深度学习等各类ai算法，大数据实现了城市的精准管控和最优决策。但由于视频的帧连续性，视频ai容易产生产生大量的，持续的冗余消息。海量的告警不仅影响精准决策，还占用了大量存储资源，无论从告警准确度还是将本增效的角度，去除重复告警都是ai分析所面临的重要环节。

技术实现思路

1、鉴于以上现有技术的不足，发明的目的在于提供一种视频ai分析告警聚合方法、装置、电子设备和存储介质，本发明通过在聚合算法中设定告警时间阈值和告警数量阈值，降低了告警频率，有效减少了重复告警，提高了告警的质量，同时重复告警的减少还降低了存储消耗。

2、本发明的第一方面，提出了一种视频ai分析告警聚合方法，包括：

3、获取ai告警图片；

4、对ai告警图片进行分组集合；

5、对每个集合，执行聚合算法得到多张告警聚合图片。

6、进一步地，上述一种视频ai分析告警聚合方法中，执行聚合算法得到多张告警聚合图片，包括：

7、确定当前集合的第一个实时图片告警；

8、记录第一个实时图片告警时间，重置当前集合聚合告警时间为初始值；

9、按照告警时间先后顺序将当前集合内的实时告警图片存入队列中并更新当前集合聚合告警时间；

10、若当前集合聚合告警时间大于第一预设阈值或队列中的图片数量大于第二预设阈值时发出告警得到多张告警聚合图片；

11、清空队列中多张告警聚合图片，等待当前集合内的第二轮告警；

12、其中，所述多张告警聚合图片为告警前队列中告警图片的聚合。

13、进一步地，上述一种视频ai分析告警聚合方法中，所述等待当前集合内的第二轮告警，包括：

14、若当前集合内产生新的实时图片告警，记录新的实时图片告警时间，重置当前集合聚合告警时间为初始值；

15、按照告警时间先后顺序将当前集合内的实时告警图片存入队列中并更新集合聚合告警时间；

16、若当前集合聚合告警时间大于所述第一预设阈值或队列中的图片大于所述第二预设阈值时发出告警得到多张告警聚合图片；

17、清空队列中多张告警聚合图片，等待当前集合内的第三轮告警；

18、其中，多张告警聚合图片为告警前队列中告警图片的聚合。

19、进一步地，上述一种视频ai分析告警聚合方法中，对ai告警图片进行分组集合，包括：

20、通过分组算法将不同目标划分到不同组集合。

21、进一步地，上述一种视频ai分析告警聚合方法中，对ai告警图片进行分组集合之前，还包括：

22、过滤ai告警图片。

23、进一步地，上述一种视频ai分析告警聚合方法中，执行聚合算法得到多张告警聚合图片后还包括：

24、根据多张告警聚合图片生成一张动图。

25、进一步地，上述一种视频ai分析告警聚合方法，还包括：

26、有序存储集合内的实时告警图片。

27、本发明的第二方面，还提出了一种视频ai方法分析告警聚合装置，包括：

28、获取模块：用于获取ai告警图片；

29、分组集合模块：用于对ai告警图片进行分组集合；

30、执行模块和得到模块：用于对每个集合，执行聚合算法得到多张告警聚合图片。

31、本发明的第三方面，还提出了一种电子设备，包括：处理器和存储器；

32、所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行如上所述任一项一种视频ai分析告警聚合方法。

33、本发明的第四方面，还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如上所述任一项一种视频ai分析告警聚合方法。

34、本发明的有益效果如下：本发明对ai告警图片进行分组集合是通过分组算法实现的，分组算法将不同的目标划分到不同组集合，聚合算法是将指定目标在连续时间内的空间位置移动聚合，从得到多张告警图片上，不仅可以观察到识别的目标，还可以观测到目标的空间时间位置移动，并且通过在聚合算法中设定告警时间阈值和告警数量阈值，降低了告警频率，有效减少了重复告警，提高了告警的质量，同时重复告警的减少还降低了存储消耗，通过将多张图片生成一张动图，不仅描述了告警的事件和目标，还可以描述目标的运动轨迹；通过有序存储集合内的实时告警图片，为用户后续查询、追溯图片提供了便利。

技术特征：

1.一种视频ai分析告警聚合方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种视频ai分析告警聚合方法，其特征在于，所述执行聚合算法得到多张告警聚合图片，包括：

3.据权利要求2所述的一种视频ai分析告警聚合方法，其特征在于，所述等待当前集合内的第二轮告警，包括：

4.根据权利要求1所述的一种视频ai分析告警聚合方法，其特征在于，所述对所述ai告警图片进行分组集合，包括：

5.根据权利要求1所述的一种视频ai分析告警聚合方法，其特征在于，所述对所述ai告警图片进行分组集合之前，还包括：

6.根据权利要求1所述的一种视频ai分析告警聚合方法，其特征在于，所述执行聚合算法得到多张告警聚合图片后还包括：

7.根据权利要求1所述的一种视频ai分析告警聚合方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种视频ai分析告警聚合装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如权利要求1至7任一项所述一种视频ai分析告警聚合方法。

技术总结本发明涉及一种视频AI分析告警聚合方法及装置，属于视频分析技术领域，该方法包括：获取AI告警图片；对AI告警图片进行分组集合；对每个集合，执行聚合算法得到多张告警聚合图片。本发明对AI告警图片进行分组集合是通过分组算法实现的，分组算法将不同的目标划分到不同组集合，聚合算法是将指定目标在连续时间内的空间位置移动聚合，从得到多张告警图片上，不仅可以观察到识别的目标，还可以观测到目标的空间时间位置移动，并且通过在聚合算法中设定告警时间阈值和告警数量阈值，降低了告警频率，有效减少了重复告警，提高了告警的质量，同时重复告警的减少还降低了存储消耗。技术研发人员：李雪萍,李志勇,李小飞受保护的技术使用者：天翼云科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/1