一种基于主动学习的分布式自优化视频实时解析框架

摘要

本发明提出了一种基于主动学习的分布式自优化视频实时解析框架，Storm框架对分布式存储的视频数据进行并行训练，并将深度学习模型进行融合构成分布式并行视频解析框架，配合多终端并行服务机制，在Storm框架下实现计算资源最优分配。利用错误解析的数据，经过校正后对原有模型进行迭代训练，并将视频解析框架中的深度学习模型进行更新，以此实现框架的自优化，提升模型的准确性和健壮性。