(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210621368.4 (22)申请日 2022.06.02 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114708643 A (43)申请公布日 2022.07.05 (73)专利权人 杭州智诺科技股份有限公司 地址 310000 浙江省杭州市余杭区仓前街 道文一西路1217号3幢20 01室 (72)发明人 苏衣福　张杭伟　王增锹　俞先印　 (74)专利代理 机构 杭州创智卓英知识产权代理 事务所(普通 合伙) 33324 专利代理师 刘宏全 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 40/20(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06F 9/451(2018.01)H04L 67/10(2022.01) (56)对比文件 US 202109691 1 A1,2021.04.01 CN 110474790 A,2019.1 1.19 WO 20210 09155 A1,2021.01.21 CN 113711243 A,2021.1 1.26 CN 113590336 A,2021.1 1.02 陈鸣 等.面向智慧高速网络节点 边缘处理 器的资源配 置优化. 《无线电通信技 术》 .2021,第 48卷(第1期),全 文. 杨铮 等.面向实时视频流分析的边 缘计算 技术. 《中国科 学: 信息科 学》 .2022,第52卷(第1 期),全文. Jiasi Chen 等.De ep Learn ing With Edge Computing: A Review. 《Proce edings of the IEEE》 .2019,第107 卷(第8期),全文. 审查员 李浩 (54)发明名称 边缘视频分析装置的算力提升方法及边缘 视频分析装置 (57)摘要 本发明涉及一种边缘视频分析装置的算力 提升方法及边缘视频分析装置， 本发 明实施例提 供的边缘视频分析装置包括两个以上的算力模 块， 两个以上的算力模块通过内部网络实现级 联； 本发明通过获取每一算力模块的配置信息， 然后根据配置信息控制相应的模块运行指定的 算法模型； 再让不同的算力模块按照其运行的算 法模型对视频流或图片流进行分析。 本发明的方 法和装置通过在视频分析装置中增加的算力模 块中预置多种算法模型， 然后根据配置信息中不 同的视觉任务来调用相应的模块， 从而达到提高 缘计算设备算力的效果， 并且实现同一边缘计算 设备同时运行多个算法网络模型的功能。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 114708643 B 2022.09.13 CN 114708643 B 1.一种边缘视频分析装置的算力提升方法， 其特征在于， 包括主控模块和两个以上的 算力模块， 所述主控模块与每一所述算力模块通过私有协议进行数据 交互， 所述两个以上 的算力模块通过内部网络实现级联； 所述主控模块接入外设数据源， 并通过网络通信与上 层平台进行交 互， 所述方法包括： 通过所述主控模块获取每一所述算力模块的第 一配置信 息， 并将所述第 一配置信 息发 送给人机交互界面以供用户进行 更改， 获得第二配置信息； 通过所述主控模块将所述第 二配置信 息发送到对应的算力模块， 以便所述算力模块根 据所述第二配置信息运行相应的算法模型； 根据所述第 二配置信 息获取视频流或图片流并发送给所述算力模块， 以便所述算力模 块按照其 运行的算法模型对所述视频流或图片流进行分析； 每一所述算力模块预置了多种算法模型， 配置信 息包括每一所述算力模块的视频通道 信息、 算法模型信息和算法参数； 所述视频通道信 息为所述算力模块获取所述视频流或图片流的取流信 息； 所述算法模 型信息包括算法模型 的类型和版本， 所述算法模型包括人脸识别、 行为分析和目标检测三 种类型； 所述 算法参数包括 监测区域、 灵敏度阈值、 时间阈值、 任务状态和目标类型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 将所述第二配置信息下发到所述 算力模块中进行运行验证； 获取每一所述算力模块反馈的验证信 息， 所述验证信 息是所述算力模块根据 所述第二 配置信息进行符合性验证后反馈的结果； 若 所述的配置信息不符合所述算力模块的运行条 件， 则所述验证信息包括验证结果和错 误信息； 根据所述验证信息提 示用户对所述配置信息进行修改。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述主控模块通过私有协议与 所述算力模 块进行数据交互、 通过公用协议与外设数据源和上层平台进行 数据交互； 所述根据所述第二配置信息获取视频流或图片流并发送给 所述算力模块， 包括： 从所述第二配置信息中提取出每一所述算力模块的视频通道信息和其外设数据源的 设备ID； 根据所述设备ID获取 该外设数据源的视频流或图片流； 将所述视频流或图片流 通过所述视频通道信息传输给相应的算力模块。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述算力模块根据 所述第二配置信 息运行 相应的算法模型， 包括： 从所述第二配置信 息中提取出每一所述算力模块所要执行的算法模型； 所述算力模块 根据所述 算法模型调取相应的算法并开始运行。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述算力模块按照其运行的算法模型对所 述视频流或图片流进行分析， 包括： 从所述第二配置信息中提取 出每一所述 算力模块所要执 行的算法参数； 所述算力模块依据所述算法参数对接收到的视频流或图片流的每一帧图像进行分析 判断； 当所述视频流或图片流中有图像符合所述算法参数时， 则将分析判断结果反馈给用 户。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114708643 B 26.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取算法升级文件， 并从所述算法升级文件中提取算法模型信 息来判断所要升级的算 法模型的类型和升级参数； 根据所述类型将相应的算法模型按照所述升级参数进行升级； 在每一所述算法模型升级完成后， 将每一算力模块的算法模型的类型及版本信 息反馈 给用户。 7.一种边缘视频分析装置， 其特征在于， 包括主控模块和两个以上的算力模块， 所述主 控模块与每一所述算力模块通过私有协 议进行数据交互， 两个以上的算力模块通过内部网 络实现级联； 所述主控 模块接入外设数据源， 并通过网络通信与上层平台进行交 互， 其中， 所述主控模块用于获取每一所述算力模块的第 一配置信 息， 并将所述第 一配置信 息发 送给人机交互界面以供用户进行更改， 获得第二配置信息； 将所述第二配置信息发送到对 应的算力模块； 并根据所述第二配置信息获取视频流或图片流并发送给 所述算力模块； 所述算力模块用于根据 所述第二配置信 息运行相应的算法模型， 并按照 其运行的算法 模型对所述视频流或图片流进行分析； 每一所述算力模块预置了多种算法模型， 配置信 息包括每一所述算力模块的视频通道 信息、 算法模型信息和算法参数； 所述视频通道信 息为所述算力模块获取所述视频流或图片流的取流信 息； 所述算法模 型信息包括算法模型 的类型和版本， 所述算法模型包括人脸识别、 行为分析和目标检测三 种类型； 所述 算法参数包括 监测区域、 灵敏度阈值、 时间阈值、 任务状态和目标类型。 8.一种电子设备， 包括存储器和处理器， 其特征在于， 所述存储器中存储有计算机程 序， 所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至6中任一项 所述的边缘视 频分析装置的算力提升方法。 9.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质中存储有计算机程序， 其中， 所述计算机 程序被设置为运行时执行权利要求1至6中任一项所述的边缘视频分析装置的算力提升方 法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114708643 B 3