一种云端视频分析系统的制作方法

本发明涉及视频内容识别，尤其涉及一种云端视频分析系统。

背景技术：

1、视频内容识别技术领域涉及使用算法自动检测、分析和分类视频流中的内容，包括面部识别、场景理解、对象识别以及行为模式识别等。视频内容识别的核心技术包括机器学习、深度学习、计算机视觉和人工智能，这些技术能够处理和解析大量的视频数据，从而实现自动化的视频编辑、内容标签生成、以及安全监控等应用。该技术还广泛应用于广告投放、版权监控、媒体库管理等领域，通过精确分析视频内容，提供更为个性化和安全的视频服务。

2、其中，云端视频分析系统是一种基于云计算平台的视频内容识别系统，主要用途是利用云端资源对视频数据进行实时或批量的分析和处理。该系统能够高效地处理大规模视频数据，并提供面部识别、行为分析、场景解析等功能。云端系统的主要优势在于其可扩展性、灵活性和成本效率，使得用户无需在本地部署重量级的硬件设施，系统广泛应用于公共安全、交通监控、市场营销分析以及在线内容监管等领域，帮助企业和机构提高运营效率。

3、传统分析系统依赖于固定的硬件资源和预设的处理流程，缺乏对资源使用的动态调整能力，导致在面临大量或复杂的视频处理任务时，传统系统会出现资源瓶颈，影响处理速度和效率。例如，在突发公共安全事件中，传统分析系统回因为资源分配不足而延迟处理关键视频内容，影响事件的及时响应。此外，传统系统在视频特征提取和分析方面较少考虑用户反馈需求，导致生成的内容标签缺乏针对性和准确性。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种云端视频分析系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种云端视频分析系统，所述系统包括：

3、资源预测调配模块基于历史云端资源使用数据，结合当前视频处理任务队列，通过资源需求趋势分析，进行未来时段的云端服务器资源使用需求预测，动态调整资源分配，平衡视频分析处理的成本和效率，得到优化配置参数；

4、任务优先级调整模块基于所述优化配置参数，进行视频分析任务的类型和紧急度分析，对每个视频处理任务，制定匹配的处理优先级，调整资源分配，优先处理关键任务，得到任务优先级列表；

5、视频帧特征分析模块基于所述任务优先级列表，对视频数据进行动作和表情的连续帧分析，识别关键帧位置，提取关键帧的视觉特征，分析特征识别视频中的动作序列和情绪状态，得到特征数据集；

6、标签生成优化模块基于所述特征数据集，进行特征权重调整，通过计算和比较差异化特征的影响力，结合用户反馈，制定对应标签权重，优化标签的准确性和相关性，并对每个视频标记匹配的视频标签，生成优化后标签。

7、本发明改进有，所述资源使用需求预测的方法为：

8、根据历史云端资源使用数据，计算差异化时间段的资源使用率均值，对每个时间段内的使用数据进行归一化处理，将数据标准化至同一量级，得到标准化数据；

9、基于所述标准化数据，结合当前视频处理任务队列，通过公式：

10、t(t)＝α·t+β

11、预测未来时间段的任务量增减趋势，得到预测的任务量；

12、其中，t(t)表示预测的任务量，α为斜率参数，β为截距参数，t表示时间变量；

13、通过资源需求趋势分析，将历史资源使用率均值与所述预测的任务量结合，通过资源使用需求预测公式：

14、r(t)＝γ·μ+δ·t(t)+∈·log(t+1)

15、进行未来时段的云端服务器资源使用需求预测，得到资源使用需求预测值；

16、其中，r(t)为资源使用需求预测值，μ代表历史时间段内的平均资源使用率，γ为资源权重系数，δ为预测权重系数，∈为调整因子。

17、本发明改进有，所述优化配置参数的获取步骤为：

18、收集当前视频处理任务的需求，包括处理的视频数量和每个视频处理所需的计算资源，得到需求矩阵n；

19、将所述资源使用需求预测值r(t)与当前任务需求矩阵n进行对比，计算每种资源类型的供需差异，根据供需差异调整资源分配策略，通过公式：

20、c＝κ·r(t)+λ·(n-r(t))+ξ·sgn(n-r(t))

21、动态调整资源分配，得到优化配置参数；

22、其中，c为优化配置参数，n为需求矩阵，表示当前视频处理任务对计算资源的需求，r(t)为资源使用需求预测值，表示预测的资源需求，κ、λ和ξ为权重因子，sgn为符号函数。

23、本发明改进有，所述任务优先级列表的获取步骤为：

24、分析每个视频处理任务的类型和紧急度，根据每个任务的内容特性，包括视频大小、预期处理时间和用户指定的截止时间，对每个任务赋予类型指数ptype和紧急度指数uurgency；

25、结合所述优化配置参数c，分析每个任务对资源的实际需求，设定每个任务的资源需求指数rtask；

26、根据所述类型指数ptype、紧急度指数uurgency和资源需求指数rtask，通过公式：

27、

28、计算每个任务优先级值ptask，并根据任务优先级值ptask从高到低顺序，生成任务优先级列表；

29、其中，ptype为类型指数，uurgency为紧急度指数，rtask为资源需求指数，σ、ρ和τ为权重系数，pmax、umax和rmax为指数的最大理论值，ptask为任务优先级值。

30、本发明改进有，所述识别关键帧位置的方法为：

31、根据所述任务优先级列表，选择视频处理任务，读取视频流并缓存连续帧，对每帧进行视觉分析，检测帧间变化，通过公式：

32、

33、计算每两帧之间的视觉差异，得到视觉差异度d；

34、其中，δp为像素强度差，δh为颜色直方图差，δe为边缘检测强度差，ω、μ和ν为权重系数，pavg、havg和eavg代表对应差值的统计平均值，d视觉差异度；

35、根据所述视觉差异度d，设置判断阈值t，将视觉差异度d与判断阈值t进行对比，将超过判断阈值t的帧标记为关键帧。

36、本发明改进有，所述特征数据集的获取步骤为：

37、基于所述关键帧，提取包括边缘信息、颜色分布和纹理特征的视觉特征，特征通过对每个关键帧应用特征提取函数获得，参照公式：

38、

39、其中，e表示边缘检测结果，c表示颜色直方图，t表示纹理分析结果，α、β和γ是差异化特征在总特征向量中的权重，emax、cmax和tmax是对应特征的最大值，f为特征提取函数；

40、根据提取的视觉特征，运用特征比较逻辑：

41、l＝δ·faction+∈·femotion

42、识别和分类视频中的动作和情绪，并对分析结果进行汇总，结合关键帧的特征提取结果，构建特征数据集；

43、其中，faction和femotion分别代表从特征数据中分离出的动作和情绪关联的特征子集，δ和∈为权重系数，l为特征分析逻辑。

44、本发明改进有，所述制定对应标签权重的方法为：

45、根据所述特征数据集，提取差异化特征的统计数据，包括每个特征对视频内容识别的贡献度，使用特征影响力评估函数：

46、

47、计算每个特征的影响力，得到特征影响力评估结果；

48、其中，i为特征影响力评估函数，计算每个特征的相对重要性，sfeature为特征的统计得分，smax为特征得分的最大值，η为影响力的缩放系数，r为特征的稳定性评分，θ为稳定性的权重因子；

49、根据所述特征影响力评估结果，收集用户对自动标记结果的反馈，包括正面和负面反馈，统计每个标签的正确率和错误率，通过公式：

50、w＝ξ·i+λ·fpositive-μ·fnegative

51、计算标签权重，并将标签权重应用于对应的视频标签；

52、其中，fpositive和fnegative分别为根据用户反馈得到的正面和负面调整因子，ξ、λ和μ是权重调整系数，w为标签权重。

53、本发明改进有，所述优化后标签的获取步骤为：

54、基于所述标签权重w，对于每个视频，通过公式：

55、

56、计算标签匹配得分l；

57、其中，wi为第i个特征的权重，fi为视频的第i个特征，fmax为特征值中的最大值，k为归一化调整系数，l为标签匹配得分，n为特征总数：

58、根据所述标签匹配得分l，将标签匹配得分l与预设的标签分数阈值进行比较，若标签匹配得分l超过预设阈值，则将对应的视频标签分配给视频，得到优化后标签。

59、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

60、本发明中，通过对历史资源使用数据的分析和实时视频处理任务队列的考虑，能够预测未来的资源需求并动态调整资源分配，显著提高了云端视频分析的成本效率与操作灵活性，通过对任务类型和紧急度的智能分析，能够确保关键任务获得优先处理，从而在紧急情况下迅速响应，增强了应急处理能力，对视频帧的连续分析可以精确地识别并提取关键帧，使得动作序列和情绪状态的识别更为准确，提高了视频分析的质量，增强了后续内容标签生成的相关性和精准度，且通过对特征权重的调整和用户反馈的结合，优化了标签生成的针对性和准确性。