一種提升智能分析性能的方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供本一種提升智能分析性能的方法和裝置，該方法包括：步驟A、支持快速硬解碼和硬編碼技術(shù)的GPU對(duì)輸入的壓縮編碼視頻碼流硬解碼為第一分辨率的視頻碼流，并且將該第一分辨率的視頻碼流壓縮編碼為第二分辨率的視頻碼流，所述編碼后的第二分辨率的視頻碼流存儲(chǔ)于所述GPU的顯存中，該第二分辨率小于第一分辨率；步驟B、將所述第二分辨率的視頻碼流從所述顯存復(fù)制到內(nèi)存中，以供CPU對(duì)該內(nèi)存中的視頻碼流進(jìn)行智能分析。通過(guò)本發(fā)明的技術(shù)方案，有效的降低了CPU的性能消耗。
【專利說(shuō)明】一種提升智能分析性能的方法和裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種提升智能分析性能的方法和裝置?！颈尘凹夹g(shù)】
[0002]隨著視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)的廣泛應(yīng)用，監(jiān)控視頻的智能分析已經(jīng)越來(lái)越成熟，包括虛擬絆線檢測(cè)，運(yùn)動(dòng)量檢測(cè)，人臉?lè)治?，丟包檢測(cè)(檢測(cè)在一個(gè)區(qū)域內(nèi)，物體突然消失的一種智能分析)，人員密集檢測(cè)等等。但監(jiān)控領(lǐng)域完整的智能分析流程不僅包括了智能分析算法，同時(shí)它還包括視頻流的解碼性能。隨著目前視頻監(jiān)控領(lǐng)域視頻攝像機(jī)分辨率的提升，如1080P分辨率為1920X 1080，其解碼后的1080P YUV數(shù)據(jù)約700Mbps，即使i73770處理器也只能滿負(fù)荷并行分析6路幀率為30幀，分辨率為1080P的H264的視頻碼流，對(duì)CPU性能消耗極大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]有鑒于此，本發(fā)明提供一種提升智能分析性能的方法，該方法包括:步驟A、支持快速硬解碼和硬編碼技術(shù)的GPU對(duì)輸入的壓縮編碼視頻碼流硬解碼為第一分辨率的視頻碼流，并且將該第一分辨率的視頻碼流壓縮編碼為第二分辨率的視頻碼流，所述編碼后的第二分辨率的視頻碼流存儲(chǔ)于所述GPU的顯存中，該第二分辨率小于第一分辨率；步驟B、將所述第二分辨率的視頻碼流從所述顯存復(fù)制到內(nèi)存中，以供CPU對(duì)該內(nèi)存中的視頻碼流進(jìn)行智能分析。
[0004]基于同樣的構(gòu)思，本發(fā)明還提供一種提升智能分析性能的裝置，該裝置應(yīng)用于智能分析設(shè)備，該提升智能分析性能的裝置具有支持快速硬解碼和硬編碼技術(shù)的GPU，該裝置包括:碼流轉(zhuǎn)換模塊和碼流復(fù)制模塊。碼流轉(zhuǎn)換模塊，用于指令所述GPU對(duì)輸入的壓縮編碼視頻碼流硬解碼為第一分辨率的視頻碼流，并且指令該GPU將該第一分辨率的視頻碼流壓縮編碼為第二分辨率的視頻碼流，所述第二分辨率的視頻碼流存儲(chǔ)于該GPU的顯存中，該第二分辨率小于第一分辨率；碼流復(fù)制模塊，用于將第二分辨率的視頻碼流從所述顯存復(fù)制到內(nèi)存中，以供CPU對(duì)該內(nèi)存中的視頻碼流進(jìn)行智能分析。
[0005]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明利用支持快速硬解碼和硬編碼技術(shù)的GPU將存放于GPU顯存中的解碼后的高分辨率數(shù)據(jù)編碼成低分辨率的數(shù)據(jù)，將小數(shù)據(jù)量的低分辨率數(shù)據(jù)從顯存中復(fù)制到內(nèi)存中，CPU再對(duì)該內(nèi)存中的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，整個(gè)處理流程極大地降低了CPU的性能消耗。
【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0006]圖1是一種智能分析的處理流程圖；
[0007]圖2是本發(fā)明裝置的邏輯結(jié)構(gòu)圖；
[0008]圖3是本發(fā)明一種實(shí)施方式的處理流程圖?！揪唧w實(shí)施方式】
[0009]目前監(jiān)控行業(yè)的某些智能分析只需要較低分辨率的圖像就能實(shí)現(xiàn)較好的分析效果，如虛擬絆線、丟包檢測(cè)等，所以可以將前述解碼后的1080P YUV數(shù)據(jù)在YUV空間中直接進(jìn)行圖像的縮小，然后交由智能分析模塊進(jìn)行智能分析。具體請(qǐng)參考圖1。圖1是目前監(jiān)控行業(yè)在虛擬絆線的智能分析上普遍采用的流程。視頻源數(shù)據(jù)由CPU經(jīng)過(guò)H264軟解碼后得到分辨率為1080P的YUV圖像數(shù)據(jù)。該YUV圖像數(shù)據(jù)直接由CPU在YUV空間中進(jìn)行圖像縮小處理得到分辨率為352X288的圖像。由此數(shù)據(jù)量縮小到原來(lái)的20倍左右。在進(jìn)行虛擬拌線智能分析的時(shí)候，CPU直接對(duì)縮小后的CIF圖像進(jìn)行智能分析。由于智能分析的圖像數(shù)據(jù)比原來(lái)小，所以減小了 CPU在智能分析的時(shí)候的壓力。但是對(duì)1080P圖像的H264解碼消耗了 CPU大量的性能，降低了處理速率，所以整體上并不能大幅提升智能分析的效率。
[0010]隨著英特爾公司核顯(核芯顯卡，即GPU和CPU建立在同一內(nèi)核芯片上)具有的Intel Quick Sync Video技術(shù)(高速影像同步轉(zhuǎn)文件技術(shù))的推廣,發(fā)明人考慮可以直接使用該Quick Sync Video技術(shù)來(lái)進(jìn)行H264解碼。該解碼過(guò)程屬于硬解碼，所以能較快地將原始的視頻碼流轉(zhuǎn)換為其他格式的視頻碼流。這樣看似解決了所有的問(wèn)題，但是發(fā)明人經(jīng)過(guò)仔細(xì)分析發(fā)現(xiàn):采用Quick Sync Video技術(shù)解碼得到的視頻碼流將被存儲(chǔ)在GPU的顯存中，而CPU不會(huì)訪問(wèn)該顯存來(lái)對(duì)其中的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析；所以進(jìn)一步地可以考慮將顯存中的龐大數(shù)據(jù)復(fù)制到內(nèi)存中供CPU進(jìn)行智能分析。但是該數(shù)據(jù)量比較大，所以整個(gè)復(fù)制過(guò)程將消耗CPU較多的性能。并且即便該復(fù)制過(guò)程資源耗費(fèi)不大，但CPU在進(jìn)行虛擬拌線等智能分析的時(shí)候，直接分析解碼后得到的高清的數(shù)據(jù)，對(duì)其性能消耗也較大。
[0011]發(fā)明人經(jīng)過(guò)進(jìn)一步仔細(xì)思索想到可以利用Intel Quick Sync Video技術(shù)的編碼功能，將存放于GPU顯存中的解碼后的高分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)一步編碼成低分辨率的數(shù)據(jù)。當(dāng)然編碼后的低分辨率數(shù)據(jù)也是存儲(chǔ)在顯存中的，由于數(shù)據(jù)量相對(duì)小了，所以復(fù)制到內(nèi)存中消耗的CPU的性能并不大。下面在通過(guò)一個(gè)實(shí)施例來(lái)詳細(xì)描述本發(fā)明方案。
[0012]請(qǐng)參考圖2，圖2提供了一種提升智能分析性能的裝置，該裝置應(yīng)用于智能分析設(shè)備(智能分析設(shè)備可以是單獨(dú)的一個(gè)設(shè)備，也可以是集成在服務(wù)器上的智能分析模塊)。該提升智能分析性能的裝置具有支持Intel Quick Sync Video技術(shù)的GPU，從邏輯上可以將該裝置劃分為以下模塊:碼流轉(zhuǎn)換模塊101和碼流復(fù)制模塊102。
[0013]步驟101,碼流轉(zhuǎn)換模塊指令支持Intel Quick Sync Video的GPU對(duì)輸入的壓縮編碼視頻碼流硬解碼為第一分辨率的視頻碼流，并且指令該GPU將該第一分辨率的視頻碼流壓縮編碼為第二分辨率的視頻碼流，所述第二分辨率的視頻碼流存儲(chǔ)于該支持IntelQuick Sync Video的GPU的顯存中，該第二分辨率小于第一分辨率。
[0014]步驟102，碼流復(fù)制模塊，用于將第二分辨率的視頻碼流從所述顯存復(fù)制到內(nèi)存中，以供CPU對(duì)該內(nèi)存中的視頻碼流進(jìn)行智能分析。
[0015]下面以圖3中的例子對(duì)上述方案進(jìn)行闡述。
[0016]視頻源輸入智能分析設(shè)備，該智能分析設(shè)備的GPU (支持Intel Quick SyncVideo)對(duì)輸入的視頻源進(jìn)行硬解碼。該視頻源是前端經(jīng)過(guò)壓縮編碼傳來(lái)的視頻碼流，這里以經(jīng)過(guò)H264編碼的1080P的視頻源為例，GPU采用Quick Sync Video的H264解碼庫(kù)對(duì)其進(jìn)行解碼后得到1080P YUV空間的視頻數(shù)據(jù)。解碼后的視頻數(shù)據(jù)被存放在該GPU的顯存中。
[0017]進(jìn)一步地，GPU將該YUV空間的1080P的視頻數(shù)據(jù)采用Quick Sync Video的Mpeg2編碼庫(kù)將其編碼為CIF碼流。這里需要說(shuō)明的是CIF碼流是由智能分析所需要的碼流的類型確定的。一種實(shí)現(xiàn)可以由用戶在軟件代碼中輸入需要的碼流分辨率，然后由CPU指令GPU執(zhí)行相關(guān)處理。經(jīng)過(guò)Intel Quick Sync Video技術(shù)編碼后的該Mpeg2CIF碼流被存儲(chǔ)于GPU的顯存中。接下來(lái)將Mpeg2的CIF碼流復(fù)制到CPU的內(nèi)存中，而后CPU對(duì)該內(nèi)存中經(jīng)過(guò)Mpeg2壓縮編碼的CIF碼流進(jìn)行解碼，得到Y(jié)UV空間的CIF碼流，而后對(duì)其執(zhí)行虛擬絆線智能分析。這里編碼的時(shí)候采用的是Mpeg2的壓縮編碼算法，實(shí)際上也可以使用其它壓縮編碼算法。
[0018]通過(guò)以上的方案,可以看出:支持Intel Quick Sync Video的GPU硬解碼的速度非?？欤赃@個(gè)過(guò)程耗時(shí)很短；將解碼后的大數(shù)據(jù)量的視頻流通過(guò)Intel Quick SyncVideo技術(shù)編碼為小數(shù)據(jù)量的視頻流，耗時(shí)也非常短；小數(shù)據(jù)量的視頻流從顯存復(fù)制到內(nèi)存也比較快，CPU對(duì)低分辨率的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼耗費(fèi)的性能也較低，所以本發(fā)明方案對(duì)整體上提升智能分析性能非常有意義。實(shí)驗(yàn)證明在進(jìn)行虛擬絆線智能分析的時(shí)候，采用圖1的技術(shù)只能同時(shí)支持6路H26430幀1080P的分析；但是采用本發(fā)明時(shí)，可以同時(shí)支持18路H26430幀1080P的虛擬絆線智能分析。
[0019]以上實(shí)施例是以Intel公司的支持Quick Sync Video的GPU為例進(jìn)行說(shuō)明的。實(shí)際上除Intel公司的支持Quick Sync Video的GPU之外，其它支持快速硬解碼(硬解碼指使用專用硬件進(jìn)行解碼)和硬編碼(硬編碼指使用專用硬件進(jìn)行編碼)的GPU也同樣適用于本發(fā)明，比如說(shuō)支持Nvidia公司CUDA技術(shù)的GPU也能實(shí)現(xiàn)上述方案，并且實(shí)驗(yàn)效果也非常
理相
[0020]以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，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、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明保護(hù)的范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種提升智能分析性能的方法，其特征在于，該方法包括如下步驟: A、支持快速硬解碼和硬編碼技術(shù)的GPU對(duì)輸入的壓縮編碼視頻碼流硬解碼為第一分辨率的視頻碼流，并且將該第一分辨率的視頻碼流壓縮編碼為第二分辨率的視頻碼流，所述編碼后的第二分辨率的視頻碼流存儲(chǔ)于所述GPU的顯存中，該第二分辨率小于第一分辨率； B、將所述第二分辨率的視頻碼流從所述顯存復(fù)制到內(nèi)存中，以供CPU對(duì)該內(nèi)存中的視頻碼流進(jìn)行智能分析。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二分辨率的大小是由智能分析所需要的分辨率確定的。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述支持快速硬解碼和硬編碼技術(shù)的GPU具體為:支持英特爾公司Quick Sync Video技術(shù)的GPU或者支持Nvidia公司CUDA技術(shù)的GPU。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能分析為虛擬絆線智能分析或者丟包檢測(cè)智能分析。
5.一種提升智能分析性能的裝置，該裝置應(yīng)用于智能分析設(shè)備，該提升智能分析性能的裝置具有支持快速硬解碼和硬編碼技術(shù)的GPU，其特征在于，該裝置包括: 碼流轉(zhuǎn)換模塊，用于指令所述GPU對(duì)輸入的壓縮編碼視頻碼流硬解碼為第一分辨率的視頻碼流，并且指令該GPU將該第一分辨率的視頻碼流壓縮編碼為第二分辨率的視頻碼流，所述第二分辨率的視頻碼流存儲(chǔ)于該GPU的顯存中，該第二分辨率小于第一分辨率； 碼流復(fù)制模塊，用于將第二分辨率的視頻碼流從所述顯存復(fù)制到內(nèi)存中，以供CPU對(duì)該內(nèi)存中的視頻碼流進(jìn)行智能分析。
6.如權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述第二分辨率的大小是由智能分析所需要的分辨率確定的。
7.如權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述支持快速硬解碼和硬編碼技術(shù)的GPU具體為:支持英特爾公司Quick Sync Video技術(shù)的GPU或者支持Nvidia公司CUDA技術(shù)的GPU。
8.如權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述智能分析為虛擬絆線智能分析或者丟包檢測(cè)智能分析。
【文檔編號(hào)】H04N17/00GK103491379SQ201310446301
【公開(kāi)日】2014年1月1日 申請(qǐng)日期:2013年9月25日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月25日
【發(fā)明者】應(yīng)程 申請(qǐng)人:浙江宇視科技有限公司