抓拍系统性能分析方法、装置以及计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，具体提供一种抓拍系统性能分析方法、装置以及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着ai(人工智能)技术的使用越来越普及，不管是配合还是非配合式的使用需求，都能够体现出ai抓拍系统的用户数量呈指数级增长，涉及的领域越来越广，如：金融、安防、智能交通、车站、机场、社区、智慧城市等，ai技术正在让社会更有秩序、更安全、更高效。
3.目前，对于ai抓拍系统性能评估方法是缺失的，而无法评估ai抓拍系统在当前部署环境下的性能，会导致无法对ai抓拍系统进行合理配置，从而影响ai智能抓拍系统的工作质量及效率。因此，需要一种新的技术方案，以有效评估ai抓拍系统的性能。


技术实现要素：

4.为了克服上述缺陷，提出了本发明，以提供解决或至少部分解决对抓拍系统进行性能评估的抓拍系统性能分析方法、装置以及计算机可读存储介质。
5.在第一方面，本发明提供一种抓拍系统性能分析方法，所述方法包括：监测抓拍系统的资源使用数据及工作状态数据，所述抓拍系统使用多路相机执行抓拍任务；根据所述资源使用数据及所述工作状态数据，判断所述抓拍系统是否存在性能异常；在所述抓拍系统存在性能异常时，减少所述抓拍系统的相机路数，在所述抓拍系统不存在性能异常时，增加所述抓拍系统的相机路数，重新判断所述抓拍系统是否存在性能异常，直至所述抓拍系统在不发生性能异常的情况下使用的相机路数达到最大；根据所述抓拍系统使用的最大相机路数，生成所述抓拍系统的性能分析报告。
6.优选地，前述的抓拍系统性能分析方法，“判断所述抓拍系统是否存在性能异常”，具体包括：计算所述资源使用数据与预设的资源使用阈值之间的差值，及所述工作状态数据与预设的工作状态阈值之间的差值，根据计算结果大小判断所述抓拍系统是否存在性能异常。
7.优选地，前述的抓拍系统性能分析方法，“重新判断所述抓拍系统是否存在性能异常”的步骤包括：在增加或减少所述抓拍系统的相机路数后，经过预设稳定时间再重新判断所述抓拍系统是否存在性能异常。
8.优选地，前述的抓拍系统性能分析方法，“直至所述抓拍系统在不发生性能异常的情况下使用的相机路数达到最大”的步骤包括：在交替增减相机路数的次数达到预设次数后，不再增加所述抓拍系统的相机路数，将此时的相机路数作为所述抓拍系统在不发生性能异常的情况使用的最大相机路数。
9.优选地，前述的抓拍系统性能分析方法，“减少所述抓拍系统的相机路数”的步骤包括：按照预设的颗粒度值减少所述抓拍系统的相机路数；“增加所述抓拍系统的相机路数”的步骤包括：按照所述颗粒度值增加所述抓拍系统的相机路数。
10.优选地，前述的抓拍系统性能分析方法，在“生成所述抓拍系统的性能分析报告”的步骤之前，还包括：对比所述抓拍系统使用最大路数相机的拍摄效果与使用单路相机的拍摄效果间的差异，在对比差异小于预设差异阈值时，执行“生成所述抓拍系统的性能分析报告”的步骤。
11.优选地，前述的抓拍系统性能分析方法，所述资源使用数据包括所述抓拍系统使用的cpu、gpu及内存数据；所述工作状态数据包括所述抓拍系统的失败帧率及丢帧率。
12.在第二方面，本发明提供一种抓拍系统性能分析装置，所述装置包括：数据监测模块，监测抓拍系统的资源使用数据及工作状态数据，所述抓拍系统使用多路相机执行抓拍任务；异常判断模块，根据所述资源使用数据及所述工作状态数据，判断所述抓拍系统是否存在性能异常；相机调整模块，在所述抓拍系统存在性能异常时，减少所述抓拍系统的相机路数，在所述抓拍系统不存在性能异常时，增加所述抓拍系统的相机路数，通过所述异常判断模块重新判断所述抓拍系统是否存在性能异常，直至所述抓拍系统在不发生性能异常的情况下使用的相机路数达到最大；分析报告模块，根据所述抓拍系统使用的最大相机路数，生成所述抓拍系统的性能分析报告。
13.在第三方面，提供一种控制装置，该控制装置包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行上述抓拍系统性能分析方法的技术方案中任一项技术方案所述抓拍系统性能分析方法。
14.在第四方面，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质其中存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述抓拍系统性能分析方法的技术方案中任一项技术方案所述的上述抓拍系统性能分析方法。
15.本发明上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：
16.本发明的技术方案中，在监测了抓拍系统的资源使用数据及工作状态数据后，可以判断抓拍系统是否存在异常状态，如果存在异常则减少抓拍系统相机路数，如果不存在异常则增加抓拍系统相机路数，通过增减相机路数的方式逐步使抓拍系统在不存在性能异常的情况下相机路数达到最大，也即准确找到了抓拍系统发挥出最大性能的情况，此时可以根据最大相机路数准确生成对抓拍系统的性能分析报告。
附图说明
17.参照附图，本发明的公开内容将变得更易理解。本领域技术人员容易理解的是：这些附图仅仅用于说明的目的，而并非意在对本发明的保护范围组成限制。其中：
18.图1是根据本发明的一个实施例的抓拍系统性能分析方法的流程图；
19.图2是根据本发明的一个实施例的抓拍系统性能分析方法的流程图；
20.图3是根据本发明的一个实施例的抓拍系统性能分析方法中的工作原理图。
具体实施方式
21.下面参照附图来描述本发明的一些实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。
22.在本发明的描述中，“模块”、“处理器”可以包括硬件、软件或者两者的组合。一个模块可以包括硬件电路，各种合适的感应器，通信端口，存储器，也可以包括软件部分，比如
程序代码，也可以是软件和硬件的组合。处理器可以是中央处理器、微处理器、图像处理器、数字信号处理器或者其他任何合适的处理器。处理器具有数据和/或信号处理功能。处理器可以以软件方式实现、硬件方式实现或者二者结合方式实现。非暂时性的计算机可读存储介质包括任何合适的可存储程序代码的介质，比如磁碟、硬盘、光碟、闪存、只读存储器、随机存取存储器等等。术语“a和/或b”表示所有可能的a与b的组合，比如只是a、只是b或者a和b。术语“至少一个a或b”或者“a和b中的至少一个”含义与“a和/或b”类似，可以包括只是a、只是b或者a和b。单数形式的术语“一个”、“这个”也可以包含复数形式。
23.如图1所示，本发明的一个实施例中提供一种抓拍系统性能分析方法，该方法包括：
24.步骤s110，监测抓拍系统的资源使用数据及工作状态数据，抓拍系统使用多路相机执行抓拍任务。
25.本实施例中的抓拍系统采用了ai技术，即ai抓拍系统。为顺利监测抓拍系统的数据，需要提前配置一些基础参数，以将抓拍系统作为数据源，具体包括rtsp(实时流传输协议)流类型、地址、端口、用户名密码等信息，通过这些参数能够明确作为数据源的抓拍系统是哪个系统，该系统的的类型、登录用户名和密码是什么。
26.进一步地，本实施例中的资源使用数据包括抓拍系统使用的cpu(中央处理器)、gpu(图形处理器)及内存数据，本实施例中的工作状态数据包括抓拍系统的失败帧率及丢帧率。
27.步骤s120，根据资源使用数据及工作状态数据，判断抓拍系统是否存在性能异常。
28.本实施例中，性能异常的情况包括资源确实用完(由资源使用数据反映)或是资源有余但算法无法支撑(由工作状态数据反映)，前者需要优化代码减少资源使用，后者需要深入分析是编解码达到瓶颈、是队列缓存设置有问题、是算法处理不过来、还是算法卡住等原因。
29.步骤s130，在抓拍系统存在性能异常时，减少抓拍系统的相机路数，在抓拍系统不存在性能异常时，增加抓拍系统的相机路数，重新判断抓拍系统是否存在性能异常，直至抓拍系统在不发生性能异常的情况下使用的相机路数达到最大。
30.在本实施例中，可以预先为抓拍系统设置一个基础路数，作为进行系统性能分析前的初始路数。当减少抓拍系统的相机路数后，抓拍系统的资源使用减少，工作状态更容易趋于正常，当增加抓拍系统的相机路数后，抓拍系统的资源使用增加，工作状态更容易出现问题，所以通过增减相机路数的方式，能够逐渐找到抓拍系统在不发生性能异常的情况下使用的相机路数达到最大的状态，此时抓拍系统发挥出最大性能，该最大相机路数适于作为评估分析抓拍系统性能的依据。
31.步骤s140，根据抓拍系统使用的最大相机路数，生成抓拍系统的性能分析报告。
32.根据本实施例的技术方案，在监测了抓拍系统的资源使用数据及工作状态数据后，可以判断抓拍系统是否存在异常状态，如果存在异常则减少抓拍系统相机路数，如果不存在异常则增加抓拍系统相机路数，通过增减相机路数的方式逐步使抓拍系统在不存在性能异常的情况下相机路数达到最大，也即准确找到了抓拍系统发挥出最大性能的情况，此时可以根据最大相机路数准确生成对抓拍系统的性能分析报告。
33.如图2所示，本发明的一个实施例中提供一种抓拍系统性能分析方法，该方法包
括：
34.步骤s210，监测抓拍系统的资源使用数据及工作状态数据，抓拍系统使用多路相机执行抓拍任务。
35.进一步地，本实施例中的资源使用数据包括抓拍系统使用的cpu、gpu及内存数据，本实施例中的工作状态数据包括抓拍系统的失败帧率(包含编解码失败帧率和抓拍算法处理失败帧率)及丢帧率(包含编解码丢帧率和抓拍算法处理丢帧率)。
36.本实施例中，实现了两部分监控，一是对ai抓拍系统的资源使用情况进行实时采集和存储，其中资源使用指的是cpu、gpu、内存，如果是单机部署，就只采集该服务器的资源使用数据，如果是集群部署，需要实时采集集群下所有服务器的资源使用数据；二是对ai抓拍系统内部处理数据的状态(即工作状态)采集和存储，如解码失败数据帧、解码丢失帧、解码总帧、编码失败帧、编码丢失帧、编码总帧、算法处理数据失败帧、丢失帧、算法处理总帧等。
37.步骤s220，计算资源使用数据与预设的资源使用阈值之间的差值，及工作状态数据与预设的工作状态阈值之间的差值，根据计算结果大小判断抓拍系统是否存在性能异常。
38.本实施例中设定的资源使用阈值，即ai抓拍系统对资源使用达到设定值就认为达到极限，就会触发删减抓拍路数，其中资源使用阈值包括cpu使用率阈值、gpu显存使用率阈值、gpu使用率阈值、gpu编解码使用率阈值、内存的占用率阈值等。
39.本实施例中设定的工作状态阈值，与监控的工作状态数据对应，至少要包括失败帧率阈值和丢帧率阈值。失败帧率阈值包含编解码失败帧率阈值和抓拍算法处理失败帧率阈值，一般地，对于失败帧率需要分析错误原因是数据源有问题，还是代码兼容性问题，还是资源达到瓶颈的原因，本实施例中会触发删减抓拍路数。丢帧率阈值包含编解码丢帧率阈值和抓拍算法处理丢帧率阈值，一般地，对于丢帧率需要分析丢帧原因是数据问题，还是代码逻辑问题，还是资源到达瓶颈的原因，本实施例中会触发删减抓拍路数。
40.步骤s230，在抓拍系统存在性能异常时，按照预设的颗粒度值减少抓拍系统的相机路数，在抓拍系统不存在性能异常时，按照该颗粒度值增加抓拍系统的相机路数，在增加或减少抓拍系统的相机路数后，经过预设稳定时间再重新判断抓拍系统是否存在性能异常，在交替增减相机路数的次数达到预设次数后，不再增加抓拍系统的相机路数，将此时的相机路数作为抓拍系统在不发生性能异常的情况使用的最大相机路数。
41.本实施例中，可以设置颗粒度值，作为动态增减ai抓拍系统相机路数的单位步长，比如设置为3，未出现性能异常则增加3路，出现性能异常则减少3路。
42.本实施例中，可以设置一个稳定时间，增减相机数会导致申请和释放服务器资源，这时候如果分析是否存在性能异常是不准确的，所以设置一个稳定时间，在这个时间之后基于新的监测数据重新进入性能异常分析阶段。本实施例中，还可以设置一个单次测试时间，在经过上述稳定时间后，进行性能异常分析，该时间太长则浪费时间，太短则不够准确，需要根据经验设置。
43.本实施例中，还可以设置一个摆动次数，即交替增减次数，表示增减相机路数这个过程像一个单摆一样摆过去摆过来，这个过程的持续次数，达到设置值就停止。
44.本实施例中，在定时读取监控的数据后，拿已有的数据进行实时分析，并得到抓拍
系统是否存在性能异常的阶段性结果，并根据阶段性结果进行增/删相机路数，后续依次循环做分析，直至结束性能异常分析。
45.在本实施例的一个具体实施方式中，将ai抓拍系统用到的关键指标和调控逻辑用数学公式定义如下：
46.a、q-权值列表：
47.q＝{q1，q2，q3…qn
}
48.其中qn代表着某个指标(包括资源占用数据和工作状态数据)在逻辑判断中的占比，比如算法处理失败帧率(工作状态数据的一种)在该路相机运行综合指数的贡献量，其中n＝9，代表有9项指标，分别是cpu使用率、gpu使用率、gpu显存、gpu编解码率、内存使用率、编解码失败帧率、编解码丢失帧率、算法处理丢失帧率、算法处理失败帧率。
49.b、t-阈值列表：
50.t＝{t1，t2，t3…
，tn}，n＝9同上说明，代表有9项指标阈值，阈值全部有默认值。
51.c、c
i-第i个相机运行情况综合指数：
52.其中指标列表k＝{k1，k2，k3，...，kn}，k分为资源类指标(即资源占用数据)和算法处理类指标(即工作状态数据)，资源指标kz＝平均使用量/总量*100％，算法相关帧指标kf＝失败(或丢失)帧数/应处理总数*100％。
53.d、dr-运行综合指数最高的相机：
54.dr＝max{c1，c2，c3，...，ci}，i＝num(i代表当前已添加相机总路数)，如果dr＞0，认为性能异常(指算法丢帧、资源满负载等)，需要减少相机路数，通过该相机定位资源使用超性能瓶颈(即出现性能异常)的ai抓拍系统向其发起删减指令；如果dr＜＝0，那么标志所有相机运行正常，也标志着资源还有剩余(未出现性能异常)，可继续添加相机，通过负载均衡网关向资源最充足的ai抓拍系统添加。
55.步骤s240，对比抓拍系统使用最大路数相机的拍摄效果与使用单路相机的拍摄效果间的差异。
56.本实施例中，针对分析出的ai抓拍系统最大性能情况下的相机路数，进行单路抓拍效果和最大路数下各路抓拍效果的对比，如单路情况抓拍目标总数、抓拍的每张图效果和最大性能路数下每路抓拍的总数、抓拍的每张图效果进行对比，以对前述分析得到的最大相机路数进行进一步补充验证，通过单路效果和最大性能路数效果的差异性来确认前述分析结果是否为真实的最大支持路数，如效果相差不大，则表明计算得到的最大相机路数正确，如果效果相差较大，说明抓拍系统不足以支持该最大路数的相机工作，此时无法生成性能分析报告，而需要对该最大相机路数进行下调，直至单路相机抓拍效果与各路抓拍效果差距小于一设定值。
57.步骤s250，在对比差异小于预设差异阈值时，根据抓拍系统使用的最大相机路数，生成抓拍系统的性能分析报告。
58.本实施例中，在现有设备资源或部署的集群环境中，已计算出ai抓拍系统最大支持的相机路数，根据此结论，结合中间数据、表、图，比如监控使用的系统资源时间曲线、抓
拍系统的处理过程、多次迭代摆动数据、验证阶段的比对数据等，做到对结论有数据支撑，形成可靠、可信的评估分析报告。
59.本实施例的技术方案，其整体结构如图3所示，抓拍系统通过负载均衡(网关)连接至连接，每个抓拍系统可以连接多路相机，本实施例对抓拍系统的gpu、cpu、内存等资源指标(资源使用数据)以及运行中反馈的算法指标(工作状态数据)使用情况进行采集和存储后进行多维度聚合分析，反复判断抓拍系统是否存在性能异常并相应增减相机路数，直至计算出抓拍系统系统支持的最大相机路数，并按照该最大相机路数进行多路相机抓拍效果与单路相机抓拍效果的比对，看是否为真实支持的相机路数，最后生成分析评估报告，报告还可以反映出这次评估的中间过程数据以及最终的结果、结论。
60.本领域技术人员能够理解的是，本发明实现上述一实施例的方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读存储介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器、随机存取存储器、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读存储介质不包括电载波信号和电信信号。
61.进一步，本发明还提供了一种控制装置。在根据本发明的一个控制装置实施例中，控制装置包括处理器和存储装置，存储装置可以被配置成存储执行上述方法实施例的抓拍系统性能分析方法的程序，处理器可以被配置成用于执行存储装置中的程序，该程序包括但不限于执行上述方法实施例的抓拍系统性能分析方法的程序。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该控制装置可以是包括各种电子设备形成的控制装置设备。
62.进一步，本发明还提供了一种计算机可读存储介质。在根据本发明的一个计算机可读存储介质实施例中，计算机可读存储介质可以被配置成存储执行上述方法实施例的抓拍系统性能分析方法的程序，该程序可以由处理器加载并运行以实现上述抓拍系统性能分析方法。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该计算机可读存储介质可以是包括各种电子设备形成的存储装置设备，可选的，本发明实施例中计算机可读存储介质是非暂时性的计算机可读存储介质。
63.进一步，应该理解的是，由于各个模块的设定仅仅是为了说明本发明的装置的功能单元，这些模块对应的物理器件可以是处理器本身，或者处理器中软件的一部分，硬件的一部分，或者软件和硬件结合的一部分。因此，图中的各个模块的数量仅仅是示意性的。
64.本领域技术人员能够理解的是，可以对装置中的各个模块进行适应性地拆分或合并。对具体模块的这种拆分或合并并不会导致技术方案偏离本发明的原理，因此，拆分或合并之后的技术方案都将落入本发明的保护范围内。
65.至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域
技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。