摘要
本申请提供一种基于边缘计算的实时视频流分析方法,该方法包括:利用流媒体协议从视频源获取目标区域的实时视频流数据;将视频流数据向目标边缘设备发送;在目标边缘设备对视频流数据进行预处理,得到若干图像帧;将图像帧输入已训练好的分析模型中,得到分析结果;根据分析结果做出相应的反馈。该方案将视频流数据的处理与分析任务部署在边缘计算设备上执行,而非通过网络传输至远程云服务器进行处理。通过优化数据处理和分析的流程,不仅提升了系统的稳定性和经济性,还显著提高了业务处理的效率和响应速度。
技术关键词
实时视频流
分析方法
人脸识别模型
数据
图像
自动控制系统
处理器
网络拓扑
分析装置
协议
模块
可读存储介质
存储器
分辨率
电子设备
程序
尺寸
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数据分析模块
数据统计模块
计划
数据存储模块
监控模块
培训系统
虚拟现实交互
手术场景
医学影像数据
案例库
杂质检测方法
支持向量机模型
半导体材料
支持向量机分类器
拓扑特征
运动模拟方法
深度神经网络
导丝
表达式
残差学习
模态特征
预测误差
多模态数据融合
数据采集设备
综合预警模型