專利名稱：一種基于開放式Web Service架構(gòu)的分布式視覺計(jì)算方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種分布式計(jì)算機(jī)視覺計(jì)算的方法，尤其是基于開放式WebService 架構(gòu)的分布式視覺計(jì)算方法。
背景技術(shù)：
基于視覺的生物特征識別技術(shù)是公共安全領(lǐng)域的重要內(nèi)容之一，經(jīng)過較長時(shí)間的發(fā)展，所有的基于視覺的識別系統(tǒng)都可以按照統(tǒng)一的框架實(shí)現(xiàn)，即按照目標(biāo)檢測、圖像預(yù)處理、特征提取和目標(biāo)識別四個(gè)步驟來進(jìn)行。目標(biāo)檢測主要完成圖像中是否存在目標(biāo)的判斷以及初步定位；預(yù)處理通常包括精確定位、尺度和亮度的歸一化，以便提取到有效的特征； 特征提取根據(jù)最終的識別目的是提取最有利于識別的信息；目標(biāo)識別則是選取合適的分類器實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識別和分類。在本發(fā)明以前，基于視覺的生物特征識別系統(tǒng)通常采用單一計(jì)算機(jī)的方式進(jìn)行工作，以最為典型的人臉身份識別為例，Cognitec公司利用多階高斯導(dǎo)數(shù)濾波特征開發(fā)的 FaceVACS-SDK產(chǎn)品，Identix公司的基于Rockfeller大學(xué)開發(fā)得LFA算法的FaceIt產(chǎn)品， Never Vision公司的基于Gabor特征的人臉識別產(chǎn)品等都是采用了這樣的實(shí)現(xiàn)方式，這樣使得識別系統(tǒng)的效率和數(shù)據(jù)庫容量在很大程度上受到了處理器性能的限制。單一計(jì)算機(jī)機(jī)架構(gòu)的另外一種發(fā)展形式是采用C/S架構(gòu)，能夠?qū)⑷炕蛘咧饕挠?jì)算任務(wù)從視頻采集前端轉(zhuǎn)移到服務(wù)器端，降低了前端設(shè)備的性能要求，同時(shí)也實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程識別。但是，由于計(jì)算過程的完成還是在服務(wù)器一臺機(jī)器上進(jìn)行，所以與單一計(jì)算機(jī)方式并無本質(zhì)區(qū)別。隨著實(shí)際應(yīng)用中對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的迫切需求，這種基于單一計(jì)算機(jī)的計(jì)算模式難以滿足實(shí)際需求。盡管出現(xiàn)了諸如TH-ID i^ace等運(yùn)用分布式計(jì)算的大型人臉身份識別系統(tǒng)，但是這些識別系統(tǒng)僅僅利用分布式提高計(jì)算的并行度和系統(tǒng)性能，沒有充分考慮跨平臺應(yīng)用、與其他系統(tǒng)兼容等實(shí)用性問題，依然不能滿足公共安防的實(shí)際應(yīng)用需求。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就是要克服上述缺陷，研制一種基于開放式ffeb Service架構(gòu)的分布式視覺計(jì)算方法。本發(fā)明的技術(shù)方案是一種基于開放式ffeb Service架構(gòu)的分布式視覺計(jì)算方法，包括以下步驟采用嵌入式視頻采集前端采集被識別目標(biāo)的視頻圖像，經(jīng)過壓縮編碼后通過網(wǎng)絡(luò)組播的方式發(fā)送回?cái)?shù)據(jù)中心；數(shù)據(jù)中心由一臺控制服務(wù)器和多臺計(jì)算服務(wù)器組成，控制服務(wù)器將計(jì)算任務(wù)自動分配給計(jì)算服務(wù)器完成，計(jì)算服務(wù)器進(jìn)行視頻數(shù)據(jù)的解壓縮、目標(biāo)檢測、圖像預(yù)處理、特征提取、識別分類和結(jié)果繪制；將計(jì)算服務(wù)器的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行綜合后與視頻圖像一起分發(fā)到用戶的監(jiān)控工作站、 平板電腦、智能手機(jī)的觀察終端。
本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和效果體現(xiàn)在以下幾方面(1)采用嵌入式視頻采集前端采集被識別目標(biāo)的視頻圖像并通過網(wǎng)絡(luò)組播的方式發(fā)送回?cái)?shù)據(jù)中心的服務(wù)器組。其中，服務(wù)器組由一臺控制服務(wù)器和多臺計(jì)算服務(wù)器組成，在控制服務(wù)器的統(tǒng)一調(diào)度下將目標(biāo)檢測、圖像預(yù)處理、特征提取(多種特征)和目標(biāo)分類(多個(gè)分類器)的計(jì)算任務(wù)自動分配到不同的計(jì)算服務(wù)器上進(jìn)行，將結(jié)果繪制到視頻上并通過壓縮后發(fā)送到監(jiān)控工作站、平板電腦、智能手機(jī)(含警務(wù)通等專用設(shè)備)等不同類型的終端。嵌入式視頻采集前端的成本低，適合大量部署；分布式處理方式保證了系統(tǒng)的處理性能并且能夠根據(jù)需要靈活安排計(jì)算能力和進(jìn)行算法的在線升級；接入觀察終端的種類多樣， 適合各種形式的應(yīng)用。(2)運(yùn)行于同一臺計(jì)算服務(wù)器的子計(jì)算任務(wù)采取基于共享內(nèi)存的多線程并行處理加速計(jì)算。在計(jì)算任務(wù)協(xié)同進(jìn)程的控制下，同一個(gè)計(jì)算任務(wù)的各子計(jì)算任務(wù)能夠并行的或者按照先后順序進(jìn)行運(yùn)行，并將數(shù)據(jù)直接存儲到指定內(nèi)存區(qū)域供其他進(jìn)程讀取，從而減少了不必要的數(shù)據(jù)傳輸。計(jì)算進(jìn)程和共享內(nèi)存區(qū)域采用進(jìn)程池和內(nèi)存池進(jìn)行管理，減少了不必要的銷毀和新建操作。共享內(nèi)存區(qū)域和進(jìn)程池、內(nèi)存池的使用提升了系統(tǒng)運(yùn)行的性能。(3)多臺計(jì)算服務(wù)器之間或者應(yīng)終端和其他外部系統(tǒng)的要求傳輸中間結(jié)果時(shí)采用 Web Service的方式，既保證了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃裕质沟脭?shù)據(jù)能夠被最廣范圍的外部系統(tǒng) (可能需要簡單升級)接受，獲得了開放性和跨平臺的特性。同樣的，包括數(shù)據(jù)庫在內(nèi)的其他外部系統(tǒng)對本發(fā)明所述的系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù)時(shí)同樣采用Web Service方式，使得能夠兼容絕大部分的數(shù)據(jù)庫和經(jīng)過簡單升級后的外部系統(tǒng)。(4)采用組播方式傳輸經(jīng)過壓縮的視頻圖像，當(dāng)由于網(wǎng)絡(luò)配置等原因無法采用組播時(shí)則在采用視頻壓縮的基礎(chǔ)上進(jìn)一步采用基于內(nèi)容的視頻圖像壓縮，從而在很大程度上減少了視頻數(shù)據(jù)傳輸所占用的帶寬，便于大規(guī)模使用。(5)采用分組方式實(shí)現(xiàn)對于身份證等大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的識別計(jì)算，在分組策略中綜合考慮了數(shù)據(jù)庫自身具有的地域分組、群體分組等特性和算法要求，結(jié)合分組匹配的策略能夠避免大量不必要的匹配計(jì)算，提升了系統(tǒng)的整體性能。同時(shí)對于數(shù)據(jù)的提供采用了 Web Service的方式，不需要改動現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫的類型、數(shù)據(jù)格式和存儲方式，并且能夠權(quán)限管理， 僅按需提供數(shù)據(jù)，較好地解決了這些數(shù)據(jù)庫的實(shí)際應(yīng)用存在的問題。本發(fā)明上述方法的技術(shù)方案，一方面使得現(xiàn)有安防系統(tǒng)和平臺的監(jiān)控設(shè)備都能夠簡易升級并兼容到系統(tǒng)中，同時(shí)具有開放性和跨平臺的特性，使得各類終端都可以按需獲取相應(yīng)的分析結(jié)果；另一方面，本發(fā)明上述方法的技術(shù)方案采用分組的方式實(shí)現(xiàn)了對于大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的識別計(jì)算并在分組策略考慮了身份證等數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)，在數(shù)據(jù)提供方式上考慮并解決了其接入系統(tǒng)可能存在的問題?；谝陨蟽牲c(diǎn)，本發(fā)明面向安防實(shí)際應(yīng)用需求解決了大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的識別問題和與其它系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享兼容問題，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。


圖1——本發(fā)明的架構(gòu)示意圖。圖2——本發(fā)明的流程示圖。圖3——用戶發(fā)起對特定前端視頻進(jìn)行分析的響應(yīng)過程示意圖。圖4——計(jì)算任務(wù)及子計(jì)算任務(wù)劃分示意圖。
圖5——控制服務(wù)器的進(jìn)程劃分及表單構(gòu)成示意圖。圖6——控制服務(wù)器自動分配計(jì)算任務(wù)流程圖。圖7——計(jì)算服務(wù)器的進(jìn)程劃分及表單構(gòu)成示意圖。圖8——計(jì)算服務(wù)器的計(jì)算進(jìn)程和共享內(nèi)存管理流程圖，其中，a是分配計(jì)算進(jìn)程和共享內(nèi)存的流程圖，b是銷毀計(jì)算進(jìn)程和共享內(nèi)存的流程圖。圖9——Web Service方式傳輸中間結(jié)果及獲取外部系統(tǒng)數(shù)據(jù)的流程圖，其中，a 是計(jì)算服務(wù)器之間傳輸中間結(jié)果以及對終端或外部系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)的流程圖，b是數(shù)據(jù)庫等外部系統(tǒng)對系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)的流程圖。圖10——基于內(nèi)容的視頻數(shù)據(jù)壓縮辦法示意圖。圖11——大規(guī)模數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)分組流程圖。圖12——大規(guī)模數(shù)據(jù)集分組識別的系統(tǒng)架構(gòu)示意圖。圖13——大規(guī)模數(shù)據(jù)集分組識別的系統(tǒng)流程示意圖。圖14——本發(fā)明可行應(yīng)用示意圖。
具體實(shí)施例方式如圖1所示本發(fā)明整套系統(tǒng)由嵌入式視頻采集前端、數(shù)據(jù)中心、多種觀察終端以及傳輸網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。嵌入式視頻采集前端采集被識別目標(biāo)的視頻圖像并通過網(wǎng)絡(luò)組播的方式發(fā)送回?cái)?shù)據(jù)中心；嵌入式采集前端的形式可以是多樣的，具體包括直接基于嵌入式處理器開發(fā)的IP攝像機(jī)、模擬或數(shù)字?jǐn)z像機(jī)通過網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)器接入、其他視頻采集設(shè)備通過具有聯(lián)網(wǎng)能力的設(shè)備接入等；采用嵌入式采集前端能夠獲得較低的成本，從而方便大規(guī)模部屬和應(yīng)用。在本發(fā)明的實(shí)施例中，具體采用的是基于海思Hi3510處理器的IP攝像機(jī)作為嵌入式視頻采集前端。數(shù)據(jù)中心由一臺控制服務(wù)器和多臺計(jì)算服務(wù)器組成，在控制服務(wù)器的統(tǒng)一調(diào)度下將計(jì)算任務(wù)自動分配到不同的計(jì)算服務(wù)器上進(jìn)行，并將結(jié)果繪制到視頻上發(fā)送到等不同類型的終端。在本發(fā)明的實(shí)施例中，具體要實(shí)現(xiàn)的計(jì)算分析內(nèi)容是對目標(biāo)進(jìn)行人臉身份識別和面部表情分類。多種觀察終端具體包括監(jiān)控工作站、通用電腦(臺式機(jī)、筆記本、平板電腦)、智能手機(jī)、警務(wù)通等專用移動設(shè)備，能夠適用于各種場合的不同應(yīng)用需求。在本發(fā)明的實(shí)施例中，具體采用的終端為筆記本電腦和智能手機(jī)兩種。傳輸網(wǎng)絡(luò)可以為公共的hternet網(wǎng)絡(luò)、警務(wù)專用網(wǎng)絡(luò)等有線介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，也可以為 3G網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星通信等無線網(wǎng)絡(luò)，從而使得本系統(tǒng)能夠便利的部署和應(yīng)用，也可以應(yīng)對突發(fā)情況采用無線方式應(yīng)急使用。在本發(fā)明的具體實(shí)施例中具體采用的傳輸網(wǎng)絡(luò)是以太網(wǎng)和WIFI 無線網(wǎng)絡(luò)兩種。如圖2所示本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)流程圖從大的層面，首先由視頻采集前端捕獲視頻數(shù)據(jù)并傳送回?cái)?shù)據(jù)中心，然后由數(shù)據(jù)中心進(jìn)行分布式視覺計(jì)算處理，最后數(shù)據(jù)中心將分析結(jié)果繪制到視頻中并發(fā)送給多種終端顯示，其中數(shù)據(jù)中心進(jìn)行分布式視覺計(jì)算處理又可以細(xì)分為視頻解壓縮、目標(biāo)檢測、圖像預(yù)處理、特征提取、識別分類和結(jié)果繪制六個(gè)步驟。嵌入式視頻采集前端傳送給計(jì)算服務(wù)器的視頻數(shù)據(jù)是經(jīng)過壓縮編碼的，所以計(jì)算服務(wù)器進(jìn)行的第一個(gè)步驟為視頻解壓縮，在本發(fā)明的實(shí)施例中視頻的分辨率為640*480像素，視頻壓縮采用的是H. 264算法。目標(biāo)檢測步驟的目的是判斷視頻圖像中是否存在目標(biāo)并給出目標(biāo)的位置和大小信息，目標(biāo)檢測的算法一般有兩種思路實(shí)現(xiàn)，一種是基于傳統(tǒng)的視頻處理和分析檢測目標(biāo)的位置，另一種則是通過統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的辦法利用大量的正樣本和負(fù)樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練并實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測，兩種辦法都是可行的。在本發(fā)明的實(shí)施例中目標(biāo)檢測需要實(shí)現(xiàn)對人臉的檢測，采用的是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)方式，具體的是基于簡單矩形特征的Adaboost算法，能夠達(dá)到 95%以上的檢測準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)檢測的效果。應(yīng)當(dāng)指出，本發(fā)明目標(biāo)檢測步驟以及后續(xù)的特征提取和識別分類步驟具體算法是與最終要完成的分析任務(wù)密切相關(guān)的，應(yīng)該根據(jù)具體內(nèi)容具體選擇合適的算法，并且同一個(gè)步驟通常存在多種不同的算法，而本發(fā)明對于這些算法具有普適性，任何算法都能夠在本發(fā)明的方案下實(shí)現(xiàn)，而本發(fā)明的創(chuàng)新之處和優(yōu)點(diǎn)也并不體現(xiàn)在這些算法上，故下面的描述僅作為本發(fā)明實(shí)施例的一種具體形式，并不用以限制本發(fā)明。圖像預(yù)處理步驟需要將檢測到的人臉圖像截取出來并進(jìn)行尺度和光照兩個(gè)方面的歸一化。對于人臉圖像的尺度歸一化是通過旋轉(zhuǎn)、尺度和平移三種仿射變化將人臉圖像的兩個(gè)眼睛對齊到相同的位置實(shí)現(xiàn)的。對于眼睛的定位可以通過眼睛檢測的辦法實(shí)現(xiàn)，也可以通過特征點(diǎn)對準(zhǔn)算法來實(shí)現(xiàn)。眼睛檢測屬于目標(biāo)檢測的一種，實(shí)現(xiàn)方式不再闡述。特征點(diǎn)對準(zhǔn)算法是通過統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的辦法實(shí)現(xiàn)將預(yù)先定義的各特征點(diǎn)精確定位到目標(biāo)的各位置(主要為目標(biāo)和目標(biāo)內(nèi)部各子部件的邊緣、關(guān)鍵點(diǎn)等)，目前普遍使用的算法有主動形狀模型ASM和主動表觀模型AAM即兩者的改進(jìn)算法。本發(fā)明的實(shí)施例中，從后續(xù)特征提取的角度采用了特征點(diǎn)對準(zhǔn)的辦法實(shí)現(xiàn)人臉圖像的尺度歸一化，具體的是采用ASM算法精確定位人臉的輪廓、眉毛眼睛等器官的輪廓共計(jì)87個(gè)特征點(diǎn)，再將人臉縮放到64*64大小，并將兩眼固定于(16，16)和08，16)兩個(gè)固定的坐標(biāo)，還進(jìn)一步將人臉輪廓以外的部分設(shè)置為 0，排除非人臉圖像對于后續(xù)特征提取和識別分類的影響。對于光照的歸一化是為了剔出光照變化對于系統(tǒng)的影響，本發(fā)明的實(shí)施例中采用了直方圖均衡化的辦法實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。特征提取和識別分類是針對每一個(gè)檢測到的目標(biāo)并行進(jìn)行的，并且可以采用多種特征、多個(gè)分類器的算法并行進(jìn)行，還可以同步完成對于多種需求的分析，如本發(fā)明的實(shí)時(shí)例中就是同步識別身份和表情等。在本發(fā)明的實(shí)施例中，特征提取步驟的具體做法是綜合利用Gabor小波和幾何特征兩種類型的特征，并經(jīng)過PCA降維處理進(jìn)一步減少特征數(shù)據(jù)的冗余，提高后續(xù)識別分類的效率。在本發(fā)明的實(shí)施例中，進(jìn)行Gabor小波變換時(shí)采用了 5個(gè)尺度6個(gè)方向并將歸一化后的圖像進(jìn)行變換得到的模值作為特征，共計(jì)64*64*5*6 = 12觀80維特征，幾何特征則直接將87個(gè)特征點(diǎn)的坐標(biāo)作為特征，共計(jì)87 = 174維特征，進(jìn)行降維操作時(shí)采取了保留特征90%的模式變換的準(zhǔn)則進(jìn)行，一方面降低了數(shù)據(jù)維數(shù)，減少計(jì)算量，另一方面在一定程度上避免了數(shù)據(jù)噪聲對于系統(tǒng)的影響。在本發(fā)明的實(shí)施例中識別分類步驟需要實(shí)現(xiàn)人臉身份識別和表情分類，具體的， 進(jìn)行身份識別采用基于主成份分析的最小化重構(gòu)誤差來實(shí)現(xiàn)，進(jìn)行表情分類則采用帶有多類擴(kuò)展的SVM分類器進(jìn)行6類表情的分類。結(jié)果繪制步驟則將識別分類的結(jié)果繪制到視頻中，經(jīng)過視頻壓縮后發(fā)送給終端設(shè)備用于顯示。當(dāng)用戶提交中間數(shù)據(jù)繪制請求時(shí)，目標(biāo)檢測、特征點(diǎn)對準(zhǔn)等中間結(jié)果需要一并繪制到視頻中。在本發(fā)明的實(shí)施例中，結(jié)果繪制采用DirectDraw進(jìn)行加速，繪制后的視頻壓縮仍然采用H. 264壓縮。如圖3所示為用戶發(fā)起對特定前端視頻進(jìn)行分析的響應(yīng)過程示意圖，當(dāng)用戶發(fā)起一次分析請求并由數(shù)據(jù)中心完成相應(yīng)的功能和做出響應(yīng)可以細(xì)分為如下步驟①戶從終端登錄并獲取設(shè)備清單，其中設(shè)備清單是由控制服務(wù)器自動進(jìn)行維護(hù)的，當(dāng)增加前端設(shè)備或者前端設(shè)備故障不能正常使用，設(shè)備清單自動增減；②控制服務(wù)器返回設(shè)備清單；③用戶從終端選擇要求預(yù)覽的前端視頻采集設(shè)備；④控制服務(wù)器添加終端IP地址到前端組播范圍；⑤前端分發(fā)視頻到終端實(shí)現(xiàn)圖像預(yù)覽，前① ⑤步驟用戶完成了前端視頻的選擇，下面的分析請求則是針對用戶選擇的視頻進(jìn)行；⑥用戶從終端請求對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；⑦控制服務(wù)器分配計(jì)算任務(wù)給計(jì)算服務(wù)器并添加計(jì)算服務(wù)器IP地址到前端組播范圍；⑧前端分發(fā)視頻數(shù)據(jù)到計(jì)算服務(wù)器；⑨計(jì)算服務(wù)器完成計(jì)算任務(wù)，該步驟可能是由一臺計(jì)算服務(wù)器的多個(gè)計(jì)算進(jìn)程完成的，也可能是由多臺計(jì)算服務(wù)器協(xié)同完成的；⑩繪制分析結(jié)果到視頻并發(fā)送給終端顯示查看，整個(gè)響應(yīng)過程完成。如圖3-6所示計(jì)算任務(wù)是由控制服務(wù)器自動分配到多臺計(jì)算服務(wù)器完成的。具體實(shí)現(xiàn)方式如下參考圖4，對于一幀視頻圖像的處理為一個(gè)計(jì)算任務(wù)，其中處理的各步驟(即對一幀視頻圖像解壓縮、目標(biāo)檢測、圖像預(yù)處理、特征提取、識別分類和結(jié)果繪制)為一個(gè)子計(jì)算任務(wù)，當(dāng)一幀視頻圖像內(nèi)存在多個(gè)目標(biāo)或者采用多種特征提取算法和多種分類器時(shí)，則對于不同目標(biāo)的處理操作或者對于同一個(gè)目標(biāo)的不同的特征提取和識別分類計(jì)算亦被認(rèn)為是不同的子計(jì)算任務(wù)，子計(jì)算任務(wù)可以根據(jù)算法細(xì)節(jié)劃分為更小的子任務(wù)。參考圖5，控制服務(wù)器內(nèi)運(yùn)行對外響應(yīng)進(jìn)程、用戶權(quán)限認(rèn)證進(jìn)程、前端管理進(jìn)程、計(jì)算任務(wù)分配進(jìn)程和若干已分配計(jì)算任務(wù)的協(xié)同進(jìn)程，并建立用戶權(quán)限表單、前端設(shè)備表單和計(jì)算任務(wù)資源需求表單分別為用戶權(quán)限認(rèn)證進(jìn)程、前端管理進(jìn)程和計(jì)算任務(wù)分配進(jìn)程提供數(shù)據(jù)；用戶通過控制服務(wù)器對外響應(yīng)進(jìn)程提供的接口經(jīng)過權(quán)限認(rèn)證后完成獲取設(shè)備表單和發(fā)起指定計(jì)算任務(wù)的請求交互操作；前段管理進(jìn)程自動維護(hù)和對用戶提供設(shè)備表單；計(jì)算任務(wù)分配進(jìn)程完成計(jì)算任務(wù)的分配，并建立協(xié)同進(jìn)程協(xié)同計(jì)算任務(wù)的運(yùn)行。參考圖6，用戶發(fā)起某個(gè)計(jì)算任務(wù)的請求后，控制服務(wù)器首先自動獲取各計(jì)算服務(wù)器的資源占用情況(主要為CPU占用情況和內(nèi)存占用情況)，并優(yōu)先將該計(jì)算任務(wù)的全部子任務(wù)分配到同一臺資源充足的服務(wù)器，當(dāng)各計(jì)算服務(wù)器都已經(jīng)在運(yùn)行計(jì)算任務(wù)單臺服務(wù)器
9剩余資源不足以完成新的計(jì)算任務(wù)則將各子計(jì)算任務(wù)分配到多臺計(jì)算服務(wù)器，分配計(jì)算任務(wù)的同時(shí)控制服務(wù)器建立與該計(jì)算任務(wù)對應(yīng)的協(xié)同進(jìn)程協(xié)調(diào)各子計(jì)算任務(wù)的運(yùn)行直至任務(wù)運(yùn)行結(jié)束。在本發(fā)明的實(shí)施例中，采用了一臺控制服務(wù)器和兩臺計(jì)算服務(wù)器來實(shí)現(xiàn)計(jì)算任務(wù)的自動分配，其中控制服務(wù)器為普通PC機(jī)，配置為四核3. OGHz處理器，4GB內(nèi)存，用來完成計(jì)算任務(wù)的分配合協(xié)同。如圖3，7，8所示計(jì)算服務(wù)器內(nèi)運(yùn)行若干個(gè)子計(jì)算任務(wù)，并且這些子計(jì)算任務(wù)可以根據(jù)所屬的計(jì)算任務(wù)分組和采用基于內(nèi)存共享的多線程并行處理方法加速計(jì)算，具體按照如下方式實(shí)現(xiàn)參考圖7，一個(gè)計(jì)算任務(wù)被劃分為若干子計(jì)算任務(wù)，具體包括視頻圖像解壓縮計(jì)算、目標(biāo)檢測計(jì)算、圖像預(yù)處理計(jì)算、特征提取計(jì)算、識別分類計(jì)算和結(jié)果繪制計(jì)算，這些子計(jì)算任務(wù)在計(jì)算服務(wù)器中分別對應(yīng)一個(gè)視頻圖像解壓縮進(jìn)程、目標(biāo)檢測進(jìn)程、圖像預(yù)處理進(jìn)程、特征提取進(jìn)程、識別分類進(jìn)程、結(jié)果繪制進(jìn)程；同一個(gè)計(jì)算任務(wù)對應(yīng)的這些計(jì)算進(jìn)程形成一個(gè)計(jì)算進(jìn)程組；參考圖7，與每個(gè)計(jì)算進(jìn)程組對應(yīng)一個(gè)共享內(nèi)存區(qū)域，用于存儲各計(jì)算進(jìn)程的輸入輸出數(shù)據(jù)，具體可以劃分為解壓縮視頻圖像數(shù)據(jù)存儲區(qū)域、目標(biāo)檢測結(jié)果數(shù)據(jù)存儲區(qū)域、圖像預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)存儲區(qū)域、特征提取結(jié)果數(shù)據(jù)存儲區(qū)域和識別分類結(jié)果數(shù)據(jù)存儲區(qū)域， 其中目標(biāo)檢測結(jié)果數(shù)據(jù)存儲區(qū)域、圖像預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)存儲區(qū)域、特征提取結(jié)果數(shù)據(jù)存儲區(qū)域和識別分類結(jié)果數(shù)據(jù)存儲區(qū)域是按照程序設(shè)定的最大目標(biāo)數(shù)分配空間大小的，能夠保存程序設(shè)定的最大目標(biāo)數(shù)量的結(jié)果，若超出則不處理；參考圖7，視頻圖像解壓縮進(jìn)程對視頻采集前端發(fā)送回的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行解壓縮計(jì)算并輸出解壓縮視頻圖像數(shù)據(jù)，目標(biāo)檢測進(jìn)程對解壓縮視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測并輸出目標(biāo)檢測結(jié)果(包括數(shù)量和各目標(biāo)的位置、大小信息)數(shù)據(jù)，圖像預(yù)處理進(jìn)程根據(jù)目標(biāo)檢測結(jié)果從解壓縮視頻圖像數(shù)據(jù)中截取局部圖像進(jìn)行進(jìn)預(yù)處理計(jì)算(進(jìn)一步精確定位目標(biāo)并進(jìn)行尺度、光照的歸一化)并輸出圖像預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)，特征提取在預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)提取適合識別分類的特征經(jīng)過特征降維后保存有效特征為特征提取結(jié)果數(shù)據(jù)，識別分類進(jìn)程輸入有效特征數(shù)據(jù)經(jīng)過特定算法的計(jì)算輸出識別分類的結(jié)果，結(jié)果繪制進(jìn)程將識別分類的結(jié)果繪制到視頻圖像上、根據(jù)設(shè)定決定是否繪制中間結(jié)果到圖像，并經(jīng)過壓縮后發(fā)送給各種類型的觀察終端；參考圖7，當(dāng)控制服務(wù)器分配計(jì)算任務(wù)到計(jì)算服務(wù)器時(shí)，相應(yīng)的計(jì)算進(jìn)程的建立和共享內(nèi)存區(qū)域的分配是由運(yùn)行于該計(jì)算服務(wù)器的代理進(jìn)程進(jìn)行的，當(dāng)計(jì)算任務(wù)完成后計(jì)算進(jìn)程和共享內(nèi)存區(qū)域的回收也是由代理進(jìn)程進(jìn)行的，代理進(jìn)程由服務(wù)器資源表單為其提供數(shù)據(jù)；參考圖7，同一個(gè)計(jì)算任務(wù)的不同子計(jì)算任務(wù)的運(yùn)行有先后順序要求，子計(jì)算任務(wù)的運(yùn)行順序協(xié)調(diào)是由控制服務(wù)器的計(jì)算任務(wù)協(xié)同進(jìn)程控制計(jì)算任務(wù)所涉及各計(jì)算服務(wù)器的代理進(jìn)程完成的，具體的子計(jì)算任務(wù)的先后順序?yàn)橐曨l圖像解壓縮進(jìn)程最先運(yùn)行，其次運(yùn)行目標(biāo)檢測進(jìn)程，其三運(yùn)行圖像預(yù)處理進(jìn)程，其四運(yùn)行特征提取進(jìn)程，其五運(yùn)行識別分類進(jìn)程，最后運(yùn)行結(jié)果繪制進(jìn)程；對于檢測到的多個(gè)目標(biāo)的后續(xù)處理可以并行進(jìn)行；對于采用多種特征提取算法和識別分類算法的，不同算法對應(yīng)的特征提取進(jìn)程和識別分類進(jìn)程可以并行進(jìn)行；參考圖8，計(jì)算服務(wù)器對于各步驟的計(jì)算進(jìn)程和共享內(nèi)存區(qū)域的回收不是采用銷毀和新建的方式，而是采用計(jì)算進(jìn)程池和共享內(nèi)存池的方式。具體的說，參考圖8_a代理進(jìn)程收到新的計(jì)算任務(wù)時(shí)不是直接建立相應(yīng)的計(jì)算進(jìn)程和共享內(nèi)存區(qū)域，而是查詢是否存在閑置的計(jì)算進(jìn)程和共享內(nèi)存區(qū)域(由前面的計(jì)算任務(wù)使用后留下的)，若存在則直接設(shè)置空閑進(jìn)程和共享內(nèi)存區(qū)域的標(biāo)識符為該計(jì)算任務(wù)使用，否則建立新的計(jì)算進(jìn)程并分配共享內(nèi)存區(qū)域；參考圖8-b，當(dāng)不再使用該計(jì)算服務(wù)器(即由控制服務(wù)器命令銷毀該計(jì)算服務(wù)器的代理進(jìn)程)則由代理服務(wù)器銷毀全部計(jì)算進(jìn)程以及共享內(nèi)存區(qū)域。在本發(fā)明的實(shí)施例中，每臺計(jì)算服務(wù)器的配置為雙路四核至強(qiáng)處理器，運(yùn)算主頻 3. 0GHz，內(nèi)存32GB，每臺服務(wù)器設(shè)定允許的最大計(jì)算線程數(shù)量為14，其中一個(gè)內(nèi)核完全用來運(yùn)行代理進(jìn)程，保證其實(shí)時(shí)響應(yīng)，其余每個(gè)內(nèi)核最多綁定兩個(gè)計(jì)算進(jìn)程。如圖3，7，9所示參考圖7，當(dāng)一個(gè)計(jì)算任務(wù)的不同子計(jì)算任務(wù)運(yùn)行于同一臺計(jì)算服務(wù)器時(shí)，各計(jì)算進(jìn)程直接從對應(yīng)的內(nèi)存區(qū)域讀取運(yùn)行需要的數(shù)據(jù)，不需要拷貝或者傳輸；參考圖3和圖9_a，當(dāng)一個(gè)計(jì)算任務(wù)的不同子計(jì)算任務(wù)運(yùn)行于多臺計(jì)算服務(wù)器時(shí)， 或者觀察終端以及存在其他外部系統(tǒng)要求獲得計(jì)算中間結(jié)果時(shí)，需要進(jìn)行子計(jì)算任務(wù)的計(jì)算結(jié)果傳輸，則由所在計(jì)算服務(wù)器的代理進(jìn)程采用Web Service方式進(jìn)行。Web Service是上世紀(jì)90年代企業(yè)信息化過程中解決信息孤島問題產(chǎn)生的技術(shù)， 其核心思想是采用簡單對象訪問協(xié)議(SOAP)來完成數(shù)據(jù)的傳輸，具體的說就是采用XML方式將數(shù)據(jù)進(jìn)行串行化以便在網(wǎng)絡(luò)中傳輸，同時(shí)不光提供數(shù)據(jù)的內(nèi)容還通過自描述或者外置數(shù)據(jù)描述文件的方式提供數(shù)據(jù)格式的說明，由于XML本身是開放的適用于任何平臺的，所以ffeb Service同樣具有開放性和跨平臺的特性，并且在企業(yè)信息化的實(shí)際應(yīng)用中得到了很好的體現(xiàn)。本發(fā)明采用WebService的方式傳輸計(jì)算結(jié)果，使得計(jì)算結(jié)果能夠被本系統(tǒng)以外的其他系統(tǒng)或者平臺接受和利用，獲得了跨平臺和兼容性的優(yōu)良特性。參考圖9-b，本發(fā)明中ffeb Service的方式同樣應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫等外部系統(tǒng)對本發(fā)明所述德系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)，對于外部系統(tǒng)的數(shù)據(jù)格式和存儲方式是無要求的，僅需要按照 SOAP協(xié)議將數(shù)據(jù)打包后提供，該方式能夠被幾乎全部主流數(shù)據(jù)庫所支持，其他外部系統(tǒng)可能需要通過簡單升級的方式實(shí)現(xiàn)；同時(shí)按需傳輸所需要的數(shù)據(jù)，適合對于不同的權(quán)限開放不同的數(shù)據(jù)內(nèi)容，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的局部開放和權(quán)限管理。在本發(fā)明的實(shí)施例中具體實(shí)施了計(jì)算服務(wù)器之間數(shù)據(jù)交換、終端要求提供中間計(jì)算結(jié)果、外部數(shù)據(jù)庫向系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)的操作。在傳輸SOAP打包的數(shù)據(jù)時(shí)是采用自描述的方式將數(shù)據(jù)內(nèi)容和格式描述一起傳輸?shù)?。如圖3，10所示參考圖3，本發(fā)明中傳輸視頻數(shù)據(jù)時(shí)是不采用ffeb Service方式的，而是直接采用視頻組播的方式傳輸經(jīng)過壓縮的視頻數(shù)據(jù)。該方案是經(jīng)過實(shí)驗(yàn)對比的，由于采用Web Service方式傳輸時(shí)不僅僅傳輸數(shù)據(jù)內(nèi)容，還需要進(jìn)一步傳輸XML的格式和數(shù)據(jù)格式描述等內(nèi)容，這樣傳輸?shù)娜哂嘈畔⒋蟠笤黾?，使得在傳輸視頻數(shù)據(jù)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率變得很低，所以直接采用視頻組播的方式傳輸經(jīng)過壓縮的視頻數(shù)據(jù)是更加有效的辦法。參考圖10，當(dāng)由于網(wǎng)絡(luò)配置等原因不能采取組播方式傳輸視頻數(shù)據(jù)時(shí)則在普通視頻壓縮的基礎(chǔ)上進(jìn)一步采取基于內(nèi)容的視頻圖像壓縮辦法，其步驟為對輸入的視頻圖像序列進(jìn)行目標(biāo)檢測計(jì)算；抽取存在目標(biāo)的視頻圖像幀并按照檢測結(jié)果剪裁，僅保留存在目標(biāo)的圖像范圍；將剪裁后的圖像重新組成序列并經(jīng)過壓縮后傳輸。在本發(fā)明的實(shí)施例中驗(yàn)證了該基于內(nèi)容的視頻圖像壓縮辦法。如圖11-13所示對于大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的識別計(jì)算是采用分組方式進(jìn)行的，具體實(shí)現(xiàn)方式如下參考圖11，對于數(shù)據(jù)庫的分組可以按照兩個(gè)策略進(jìn)行，首先是根據(jù)數(shù)據(jù)庫本身的地域分組、群體分組等特性自然分組(如身份證數(shù)據(jù)庫可以按照持有人所在地區(qū)劃分為若干組，而流動人口數(shù)據(jù)庫則可以按照人員的來源、來本地目的、有無需要特殊注意的條目等進(jìn)行分組)，然后是將數(shù)據(jù)庫按照適合算法計(jì)算的尺度分為若干組。兩種策略是綜合利用的，將數(shù)據(jù)分成尺度合適的若干最小分組，然后再按照數(shù)據(jù)相近的原則聚合小的分組為高層次的分組，從而最終形成樹狀結(jié)構(gòu)。參考圖12，數(shù)據(jù)庫的一個(gè)最小分組對應(yīng)于一個(gè)服務(wù)器組，若干個(gè)服務(wù)器組與一臺分組管理服務(wù)器形成一個(gè)服務(wù)器分組，若干個(gè)服務(wù)器分組與一臺更高層次的分組管理服務(wù)器形成一個(gè)更高層次的服務(wù)器分組，從而最終形成多個(gè)層次的樹狀分組結(jié)構(gòu)；參考圖13，進(jìn)行識別計(jì)算的分組匹配按照一定的步驟進(jìn)行首先在所在服務(wù)器組進(jìn)行匹配計(jì)算；若匹配成功則直接輸出結(jié)果，否則依據(jù)是否有其他先驗(yàn)分組信息(如事先知道是外地人員及其所在地)則決定是否直接選定分組進(jìn)行匹配；若選定分組匹配成功則輸出結(jié)果，若不存在先驗(yàn)分組信息或者選定分組匹配失敗則發(fā)送匹配請求到分組管理服務(wù)器，在本組的其他服務(wù)器組進(jìn)行匹配；當(dāng)任意一臺服務(wù)器返回匹配成功結(jié)果時(shí)則終止其他服務(wù)器的匹配計(jì)算并輸出結(jié)果；當(dāng)分組內(nèi)全部匹配計(jì)算完成仍無結(jié)果則向更高層次的分組發(fā)送匹配請求，擴(kuò)大范圍進(jìn)行新的匹配計(jì)算；當(dāng)完成最大范圍匹配計(jì)算仍無結(jié)果則分組匹配失敗，輸出匹配失敗信息。在本發(fā)明的實(shí)施例中，采用國際FERET數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分組(虛擬方式提供數(shù)據(jù)的自然分組特性)并實(shí)施了分組識別的操作。如圖14所示視頻采集前端可以兼容現(xiàn)有的各種監(jiān)控?cái)z像機(jī)以有線或無線的方式接入網(wǎng)絡(luò)，甚至可以通過筆記本電腦和攝像頭方式架設(shè)臨時(shí)終端應(yīng)對突發(fā)性應(yīng)用，帶有攝像頭的警務(wù)通、智能手機(jī)等移動終端也可以作為視頻采集設(shè)備使用；多個(gè)計(jì)算服務(wù)器集群通過專用網(wǎng)絡(luò)連接身份證數(shù)據(jù)庫、暫住人口數(shù)據(jù)庫等，避免外部直接訪問敏感數(shù)據(jù)，確保安全；計(jì)算服務(wù)器集群采用多層次分組的方式工作，提高運(yùn)行效率，并且專門設(shè)置算法升級服務(wù)器組，進(jìn)行匹配算法的動態(tài)升級；公安、交警、邊防等業(yè)務(wù)平臺采用Web Service方式簡易升級即可融入到整個(gè)系統(tǒng)中并獲取相應(yīng)的功能。以上所述僅為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，故凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換等，都應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種基于開放式Web Service架構(gòu)的分布式視覺計(jì)算方法，其步驟在于采用嵌入式視頻采集前端采集被識別目標(biāo)的視頻圖像，經(jīng)過壓縮編碼后通過網(wǎng)絡(luò)組播的方式發(fā)送回?cái)?shù)據(jù)中心；數(shù)據(jù)中心由一臺控制服務(wù)器和多臺計(jì)算服務(wù)器組成，控制服務(wù)器將計(jì)算任務(wù)自動分配給計(jì)算服務(wù)器完成，計(jì)算服務(wù)器進(jìn)行視頻數(shù)據(jù)的解壓縮、目標(biāo)檢測、圖像預(yù)處理、特征提取、 識別分類和結(jié)果繪制；將計(jì)算服務(wù)器的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行綜合后與視頻圖像一起分發(fā)到用戶的監(jiān)控工作站、平板電腦、智能手機(jī)的觀察終端。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于開放式WebService架構(gòu)的分布式視覺計(jì)算方法， 其特征在于控制服務(wù)器對計(jì)算任務(wù)自動分配到各計(jì)算服務(wù)器運(yùn)行，具體實(shí)現(xiàn)方式如下對于一幀視頻圖像的處理為一個(gè)計(jì)算任務(wù)，其中處理的各步驟(即對一幀視頻圖像解壓縮、目標(biāo)檢測、圖像預(yù)處理、特征提取、識別分類和結(jié)果繪制)為一個(gè)子計(jì)算任務(wù)，當(dāng)一幀視頻圖像內(nèi)存在多個(gè)目標(biāo)或者采用多種特征提取算法和多種分類器時(shí)，則對于不同目標(biāo)的處理操作或者對于同一個(gè)目標(biāo)的不同的特征提取和識別分類計(jì)算亦被認(rèn)為是不同的子計(jì)算任務(wù)，子計(jì)算任務(wù)可以根據(jù)算法細(xì)節(jié)劃分為更小的子任務(wù)；控制服務(wù)器內(nèi)運(yùn)行對外響應(yīng)進(jìn)程、用戶權(quán)限認(rèn)證進(jìn)程、前端管理進(jìn)程、計(jì)算任務(wù)分配進(jìn)程和若干已分配計(jì)算任務(wù)的協(xié)同進(jìn)程，并建立用戶權(quán)限表單、前端設(shè)備表單和計(jì)算任務(wù)資源需求表單分別為用戶權(quán)限認(rèn)證進(jìn)程、前端管理進(jìn)程和計(jì)算任務(wù)分配進(jìn)程提供數(shù)據(jù)；用戶通過控制服務(wù)器對外響應(yīng)進(jìn)程提供的接口經(jīng)過權(quán)限認(rèn)證后完成獲取設(shè)備表單和發(fā)起指定計(jì)算任務(wù)的請求交互操作；用戶發(fā)起某個(gè)計(jì)算任務(wù)的請求后，控制服務(wù)器自動獲取各計(jì)算服務(wù)器的資源占用情況 (主要為CPU占用情況和內(nèi)存占用情況)，并優(yōu)先將該計(jì)算任務(wù)的全部子任務(wù)分配到同一臺資源充足的服務(wù)器，當(dāng)各計(jì)算服務(wù)器都已經(jīng)在運(yùn)行計(jì)算任務(wù)單臺服務(wù)器剩余資源不足以完成新的計(jì)算任務(wù)則將各子計(jì)算任務(wù)分配到多臺計(jì)算服務(wù)器，分配計(jì)算任務(wù)的同時(shí)控制服務(wù)器建立與該計(jì)算任務(wù)對應(yīng)的協(xié)同進(jìn)程協(xié)調(diào)各子計(jì)算任務(wù)的運(yùn)行直至任務(wù)運(yùn)行結(jié)束。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于開放式WebService架構(gòu)的分布式視覺計(jì)算方法， 其特征在計(jì)算服務(wù)器內(nèi)運(yùn)行若干個(gè)子計(jì)算任務(wù)，并且這些子計(jì)算任務(wù)可以根據(jù)所屬的計(jì)算任務(wù)分組和采用基于內(nèi)存共享的多線程并行處理方法加速計(jì)算，具體實(shí)現(xiàn)方式如下一個(gè)計(jì)算任務(wù)被劃分為若干子計(jì)算任務(wù)，具體包括視頻圖像解壓縮計(jì)算、目標(biāo)檢測計(jì)算、圖像預(yù)處理計(jì)算、特征提取計(jì)算、識別分類計(jì)算和結(jié)果繪制計(jì)算，這些子計(jì)算任務(wù)在計(jì)算服務(wù)器中分別對應(yīng)一個(gè)視頻圖像解壓縮進(jìn)程、目標(biāo)檢測進(jìn)程、圖像預(yù)處理進(jìn)程、特征提取進(jìn)程、識別分類進(jìn)程、結(jié)果繪制進(jìn)程；同一個(gè)計(jì)算任務(wù)對應(yīng)的這些計(jì)算進(jìn)程形成一個(gè)計(jì)算進(jìn)程組；與每個(gè)計(jì)算進(jìn)程組對應(yīng)一個(gè)共享內(nèi)存區(qū)域，用于存儲各計(jì)算進(jìn)程的輸入輸出數(shù)據(jù)，具體可以劃分為解壓縮視頻圖像數(shù)據(jù)存儲區(qū)域、目標(biāo)檢測結(jié)果數(shù)據(jù)存儲區(qū)域、圖像預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)存儲區(qū)域、特征提取結(jié)果數(shù)據(jù)存儲區(qū)域和識別分類結(jié)果數(shù)據(jù)存儲區(qū)域，其中目標(biāo)檢測結(jié)果數(shù)據(jù)存儲區(qū)域、圖像預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)存儲區(qū)域、特征提取結(jié)果數(shù)據(jù)存儲區(qū)域和識別分類結(jié)果數(shù)據(jù)存儲區(qū)域是按照程序設(shè)定的最大目標(biāo)數(shù)分配空間大小的，能夠保存程序設(shè)定的最大目標(biāo)數(shù)量的結(jié)果，若超出則不處理；視頻圖像解壓縮進(jìn)程對視頻采集前端發(fā)送回的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行解壓縮計(jì)算并輸出解壓縮視頻圖像數(shù)據(jù)，目標(biāo)檢測進(jìn)程對解壓縮視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測并輸出目標(biāo)檢測結(jié)果 (包括數(shù)量和各目標(biāo)的位置、大小信息)數(shù)據(jù)，圖像預(yù)處理進(jìn)程根據(jù)目標(biāo)檢測結(jié)果從解壓縮視頻圖像數(shù)據(jù)中截取局部圖像進(jìn)行進(jìn)預(yù)處理計(jì)算(進(jìn)一步精確定位目標(biāo)并進(jìn)行尺度、光照的歸一化)并輸出圖像預(yù)處理結(jié)果數(shù)據(jù)，特征提取在預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)提取適合識別分類的特征經(jīng)過特征降維后保存有效特征為特征提取結(jié)果數(shù)據(jù)，識別分類進(jìn)程輸入有效特征數(shù)據(jù)經(jīng)過特定算法的計(jì)算輸出識別分類的結(jié)果，結(jié)果繪制進(jìn)程將識別分類的結(jié)果繪制到視頻圖像上、根據(jù)設(shè)定決定是否繪制中間結(jié)果到圖像，并經(jīng)過壓縮后發(fā)送給各種類型的觀察終端；當(dāng)控制服務(wù)器分配計(jì)算任務(wù)到計(jì)算服務(wù)器時(shí)，相應(yīng)的計(jì)算進(jìn)程的建立和共享內(nèi)存區(qū)域的分配是由運(yùn)行于該計(jì)算服務(wù)器的代理進(jìn)程進(jìn)行的，當(dāng)計(jì)算任務(wù)完成后計(jì)算進(jìn)程和共享內(nèi)存區(qū)域的回收也是由代理進(jìn)程進(jìn)行的，代理進(jìn)程由服務(wù)器資源表單為其提供數(shù)據(jù)；同一個(gè)計(jì)算任務(wù)的不同子計(jì)算任務(wù)的運(yùn)行有先后順序要求，子計(jì)算任務(wù)的運(yùn)行順序協(xié)調(diào)是由控制服務(wù)器的計(jì)算任務(wù)協(xié)同進(jìn)程控制計(jì)算任務(wù)所涉及各計(jì)算服務(wù)器的代理進(jìn)程完成的，具體的子計(jì)算任務(wù)的先后順序?yàn)橐曨l圖像解壓縮進(jìn)程最先運(yùn)行，其次運(yùn)行目標(biāo)檢測進(jìn)程，其三運(yùn)行圖像預(yù)處理進(jìn)程，其四運(yùn)行特征提取進(jìn)程，其五運(yùn)行識別分類進(jìn)程，最后運(yùn)行結(jié)果繪制進(jìn)程；對于檢測到的多個(gè)目標(biāo)的后續(xù)處理可以并行進(jìn)行；對于采用多種特征提取算法和識別分類算法的，不同算法對應(yīng)的特征提取進(jìn)程和識別分類進(jìn)程可以并行進(jìn)行；計(jì)算服務(wù)器對于各步驟的計(jì)算進(jìn)程和共享內(nèi)存區(qū)域的回收不是采用銷毀和新建的方式，而是采用進(jìn)程池和內(nèi)存池的方式，具體的說，代理進(jìn)程收到新的計(jì)算任務(wù)時(shí)不是直接建立相應(yīng)的計(jì)算進(jìn)程和共享內(nèi)存區(qū)域，而是查詢是否存在閑置的進(jìn)程和共享內(nèi)存區(qū)域(由前面的計(jì)算任務(wù)使用后留下的)，若存在則直接設(shè)置空閑進(jìn)程和共享內(nèi)存區(qū)域的標(biāo)識符為該計(jì)算任務(wù)使用，若不存在則建立新的計(jì)算進(jìn)程并分配共享內(nèi)存區(qū)域，當(dāng)不在使用該計(jì)算服務(wù)器(即由控制服務(wù)器命令銷毀該計(jì)算服務(wù)器的代理進(jìn)程)則由代理服務(wù)器銷毀全部計(jì)算進(jìn)程以及共享內(nèi)存區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于開放式ffebService架構(gòu)的分布式視覺計(jì)算方法， 其特征在于當(dāng)一個(gè)計(jì)算任務(wù)的不同子計(jì)算任務(wù)運(yùn)行于同一臺計(jì)算服務(wù)器時(shí)，各計(jì)算進(jìn)程直接從對應(yīng)的內(nèi)存區(qū)域讀取運(yùn)行需要的數(shù)據(jù)，不需要拷貝或者傳輸；當(dāng)一個(gè)計(jì)算任務(wù)的不同子計(jì)算任務(wù)運(yùn)行于多臺計(jì)算服務(wù)器時(shí)，或者觀察終端以及存在其他外部系統(tǒng)要求獲得計(jì)算中間結(jié)果時(shí)，需要進(jìn)行子計(jì)算任務(wù)的計(jì)算結(jié)果傳輸，則由所在計(jì)算服務(wù)器的代理進(jìn)程采用 Web Service方式(即按照SOAP協(xié)議將數(shù)據(jù)打包后傳輸)，從而獲得數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃砸约癢feb Service架構(gòu)的開放性、跨平臺等特性。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于開放式ffebService架構(gòu)的分布式視覺計(jì)算方法， 其特征在于Web Service的方式同樣應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫等外部系統(tǒng)對本發(fā)明所述德系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)，對于外部系統(tǒng)的數(shù)據(jù)格式和存儲方式是無要求的，僅需要按照SOAP協(xié)議將數(shù)據(jù)打包后提供，該方式能夠被幾乎全部主流數(shù)據(jù)庫所支持，其他外部系統(tǒng)可能需要通過簡單升級的方式實(shí)現(xiàn)；同時(shí)按需傳輸所需要的數(shù)據(jù)，適合對于不同的權(quán)限開放不同的數(shù)據(jù)內(nèi)容，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的局部開放和權(quán)限管理。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于開放式ffebService架構(gòu)的分布式視覺計(jì)算方法，其特征在于視頻數(shù)據(jù)采集前端發(fā)送視頻數(shù)據(jù)到各計(jì)算服務(wù)器以及計(jì)算服務(wù)器完成計(jì)算任務(wù)處理后發(fā)送繪制有結(jié)果的視頻數(shù)據(jù)到各種類型的觀察終端都是經(jīng)過視頻壓縮后采用組播的方式同步發(fā)送的，當(dāng)由于網(wǎng)絡(luò)配置等原因不能采取組播方式傳輸視頻數(shù)據(jù)時(shí)則在普通視頻壓縮的基礎(chǔ)上進(jìn)一步采取基于內(nèi)容的視頻圖像壓縮辦法，其步驟為對輸入的視頻圖像序列進(jìn)行目標(biāo)檢測計(jì)算；抽取存在目標(biāo)的視頻圖像幀并按照檢測結(jié)果剪裁，僅保留存在目標(biāo)的圖像范圍；將剪裁后的圖像重新組成序列并經(jīng)過壓縮后傳輸。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于開放式WebService架構(gòu)的分布式視覺計(jì)算方法， 其特征在于對于大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的識別是采用分組方式進(jìn)行的，具體分組的實(shí)現(xiàn)方式如下對于數(shù)據(jù)庫的分組可以按照兩個(gè)策略進(jìn)行，其一是根據(jù)數(shù)據(jù)庫本身的地域分組、群體分組等特性自然分組(如身份證數(shù)據(jù)庫可以按照持有人所在地區(qū)劃分為若干組，而流動人口數(shù)據(jù)庫則可以按照人員的來源、來本地目的、有無需要特殊注意的條目等進(jìn)行分組)，其二是將數(shù)據(jù)庫按照適合算法計(jì)算的尺度分為若干組，兩種策略是綜合利用的；數(shù)據(jù)庫的一個(gè)最小分組對應(yīng)于一個(gè)服務(wù)器組，若干個(gè)服務(wù)器組與一臺分組管理服務(wù)器形成一個(gè)服務(wù)器分組，若干個(gè)服務(wù)器分組與一臺更高層次的分組管理服務(wù)器形成一個(gè)更高層次的服務(wù)器分組，從而最終形成多個(gè)層次的樹狀分組結(jié)構(gòu)；
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于開放式ffebService架構(gòu)的分布式視覺計(jì)算方法， 其特征在于進(jìn)行分組識別計(jì)算時(shí)的分組匹配按照一定的步驟進(jìn)行首先在所在服務(wù)器組進(jìn)行匹配計(jì)算；若匹配成功則直接輸出結(jié)果，否則依據(jù)是否有其他先驗(yàn)分組信息(如事先知道是外地人員及其所在地)則決定是否直接選定分組進(jìn)行匹配；若選定分組匹配成功則輸出結(jié)果，若不存在先驗(yàn)分組信息或者選定分組匹配失敗則發(fā)送匹配請求到分組管理服務(wù)器，在本組的其他服務(wù)器組進(jìn)行匹配；當(dāng)任意一臺服務(wù)器返回匹配成功結(jié)果時(shí)則終止其他服務(wù)器的匹配計(jì)算并輸出結(jié)果；當(dāng)分組內(nèi)全部匹配計(jì)算完成仍無結(jié)果則向更高層次的分組發(fā)送匹配請求，擴(kuò)大范圍進(jìn)行新的匹配計(jì)算；當(dāng)完成最大范圍匹配計(jì)算仍無結(jié)果則分組匹配失敗，輸出匹配失敗信息。
全文摘要
本發(fā)明涉及基于開放式Web Service架構(gòu)的分布式視覺計(jì)算方法。本發(fā)明技術(shù)方案是采用嵌入式視頻采集前端采集被識別目標(biāo)的視頻圖像，通過網(wǎng)絡(luò)組播的方式發(fā)送回?cái)?shù)據(jù)中心；數(shù)據(jù)中心的控制服務(wù)器將計(jì)算任務(wù)給計(jì)算服務(wù)器完成，并進(jìn)行視頻數(shù)據(jù)的解壓縮、目標(biāo)檢測、圖像預(yù)處理、特征提取、識別分類和結(jié)果繪制；將計(jì)算結(jié)果進(jìn)行綜合。本發(fā)明解決了與其他系統(tǒng)兼容難的缺陷。本發(fā)明在控制服務(wù)器的統(tǒng)一調(diào)度下，避免大量不必要的匹配計(jì)算，提升了系統(tǒng)運(yùn)行的性能，能夠兼容絕大部分的數(shù)據(jù)庫和經(jīng)過簡單升級后的外部系統(tǒng)，采用分組方式實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的識別計(jì)算。
文檔編號G06K9/00GK102222213SQ20101024012
公開日2011年10月19日 申請日期2010年7月29日 優(yōu)先權(quán)日2010年7月29日
發(fā)明者王春茂, 鄭文明 申請人:鄭文明