CN103826141A - 面向智能视频分析服务的授权管理系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及安防监控领域，公开了一种面向智能视频分析服务的授权管理系统及其方法。本发明中，视频分析服务容易受到网络和分析资源异常状态干扰，引进鉴权管理子系统，把向任意用户提供服务的权限过程分成授权和鉴权两个步骤，把用户权限的授予和确认分离开来，可以有效防止网络欺骗，提高服务质量，提高用户对服务的感知度和满意度。在授权过程中，针对授权服务器对于实际分析资源信息脱节的问题，增加了视频源探测单元，用于产生授权资源预决策策略，使授权成功率增加。在鉴权过程中，增加了鉴权系统，只对系统中提供有效视频分析的服务确认授权，这种做法某种程度上相当于增加了用户可授权数，提升了用户服务感知度。

Description

面向智能视频分析服务的授权管理系统及其方法

技术领域

本发明涉及安防监控领域，特别涉及面向智能视频分析服务的授权管理技术。

背景技术

由于计算机系统的大规模普及和互联网的深入发展以及图像视频压缩处理和传输技术的快速方展，人们得以在安防领域通过应用计算机、网络通讯和图像识别的最新技术，来处理和分析网络传输的数字图像，从而实现高效可行的监控解决方案。视频监控系统在经历第一代全模拟系统、第二代部分数字化系统和第三代完全数字化系统(网络摄像机和视频服务器)的发展后，进入了全新的智能视频监控的时代。

智能视频监控系统可以自动识别不同的物体，进而发现监控画面中的异常情况，并以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低由于人员疲劳和疏忽造成的误报以及漏报现象。

智能视频监控系统同一般监控系统相比，存在单独的智能视频分析服务子系统，如图1所示。智能视频分析服务子系统作为智能视频监控系统的业务核心系统，具有以下特点：第一，消耗和占用资源巨大，除了一般性的图像视频编解码工作和视频传输工作外，还需要完成视频图像的分析工作。由于视频的实时性和连续性，海量视频数据分析工作必然导致大量资源消耗。第二，对于不同智能视频分析服务，消耗资源量差别很大。这主要是由于不同图像分析服务所需识别的图像目标不同，所依赖图像分析算法不同，分析算法所要求或所输入的图像大小、视频帧率不同所致。第三，系统负载在时间上不均匀，这是由于用户在不同时刻不同场景需要应用不同的视频分析服务，而不同智能视频分析服务之间存在资源消耗差异。第四，系统的负载在空间上的分布不均匀，在同一时刻，某台智能视频分析服务装置可能承担了过多的负载，而另外一些装置则处于工作不饱和状态。

智能监控系统作为下一代监控系统，取代传统监控系统的关键就在于智能视频分析服务子系统所提供的分析和报警质量能否达到或超过传统人为监控所达到的质量和标准。而智能视频分析服务子系统的分析和报警质量一方面取决于图像算法的性能和精度，另一方面也取决于智能视频分析服务子系统对有限资源的合理调度和充分利用。

在传统的智能监控系统中，授权服务一般采用为两种方式：一种是直接在智能视频分析服务装置端分散授权，即授权系统直接集成于智能视频分析服务装置上。该方式的优点是分析服务装置可以独立运行，在采用模拟视频源的情况下可以脱离网络环境单独存在。缺点是在于授权与前端设备绑定，当一台分析设备的运算资源不足的时候，其他空闲分析设备由于授权不能灵活迁移验证而无法接管工作。这种方式特别适用于嵌入式分析装置。第二种为集中式的联网授权管理，即对智能视频分析服务装置的授权进行集中管理。在整个监控系统中拥有一台单独的授权服务器，由用户向授权服务器直接申请授权或者通过增加授权客户端作为授权代理，由用户向授权客户端间接申请授权的方式来进行操作。用户在获得服务授权后，任务便交由智能视频分析服务装置来实现。在这种模式下，所有权限的发布以及用户的管理都是由最终授权服务器统一管理的。但由于授权服务器只是作为单纯的授权信息服务管理者存在，并不是最终运行资源的拥有者，并不知道智能视频分析服务装置真实的运行状态和授权要求，因此无法直接根据资源（智能视频分析服务装置以及网络状态）的要求和属性，给予用户合适的授权。

由于资源和授权脱节，存在下述问题情况：

第一种情况为虽然用户拥有某项服务的权限，并通过授权服务器验证，但向智能视频分析服务装置下达了服务请求后，智能视频分析服务装置由于载荷过重，拒绝执行，导致系统授权频繁申请释放或智能视频分析服务装置虽然接受请求，但由于负载过重，无法组织有效的视频分析，而导致新老视频分析服务的质量下降和不达标，造成实质上的服务失败。

第二种情况为用户成功申请权限，但向智能视频分析服务装置下达了服务请求后，经过一段时间，视频源中断或质量下降造成实质上的服务失败，却仍然占用授权和资源，减少了其他可用分析服务数量或降低其他分析服务质量。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面向智能视频分析服务的授权管理系统及其方法，可以有效防止网络欺骗，提高服务质量，提高用户对服务的感知度和满意度。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式公开了一种面向智能视频分析服务的授权管理系统，包括：视频资源管理子系统、授权管理子系统和鉴权管理子系统；

视频资源管理子系统，用于收集智能视频分析服务装置和视频源的状态信息；

授权管理子系统，用于根据视频管理子系统收集到的状态信息，对用户使用分析服务的请求进行授权，并根据指令收回已授予的权限；

鉴权管理子系统，用于根据视频资源管理子系统收集的智能视频分析服务装置和视频源的状态信息，判断智能视频分析服务装置中当前的各分析服务是否满足预定的服务质量并且是否与授权管理子系统已授权的分析服务相一致，如果当前的分析服务未满足预定的服务质量或者不属于授权管理子系统已授权的分析服务，则指令鉴权管理子系统收回对该分析服务的授权并停止该分析服务。

本发明的实施方式还公开了一种面向智能视频分析服务的授权管理方法，包括以下步骤：

收集智能视频分析服务装置和视频源的状态信息；

对用户使用分析服务的请求进行授权；

判断智能视频分析服务装置中当前的各分析服务是否满足预定的服务质量并且是否与已授权的分析服务相一致，如果当前的分析服务未满足预定的服务质量或者不属于已授权的分析服务，则收回对该分析服务的授权并停止该分析服务。

本发明实施方式与现有技术相比，主要区别及其效果在于：

视频分析服务容易受到网络和分析资源异常状态干扰，引进鉴权管理子系统，把向任意用户提供服务的权限过程分成授权和鉴权两个步骤，把用户权限的授予和确认分离开来，可以有效防止网络欺骗，提高服务质量，提高用户对服务的感知度和满意度。

进一步地，在授权过程中，针对授权服务器对于实际分析资源信息脱节的问题，增加了视频源探测单元，用于产生授权资源预决策策略，使授权成功率增加。

进一步地，在鉴权过程中，增加了鉴权系统，只对系统中提供有效视频分析的服务确认授权，这种做法某种程度上相当于增加了用户可授权数，提升了用户服务感知度。

进一步地，在运算资源不足时，系统中会按任务优先级逐步地自动回收智能视频分析服务的授权，由于资源的逐步释放，整个系统中的资源压力会逐步减轻，保证了系统中高优先权视频分析服务质量。

进一步地，由于系统的最大无效视频分析服务数目存在阈值，系统中始终不会存在过多的无效服务，避免了用户的恶意申请。

附图说明

图1是现有技术中一种智能监控系统网络架构图；

图2是本发明第一实施方式中一种面向智能视频分析服务的授权管理系统的结构示意图；

图3是本发明第二实施方式中一种面向智能视频分析服务的授权管理系统的结构示意图；

图4是本发明第二实施方式中一种优选的License（授权）控制系统组网结构图；

图5是本发明第三实施方式中一种面向智能视频分析服务的授权管理方法的流程示意图；

图6是本发明第三实施方式中一种优选的智能视频分析服务的授权控制系统流程图。

具体实施方式

在以下的叙述中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，本领域的普通技术人员可以理解，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请各权利要求所要求保护的技术方案。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步地详细描述。

本发明第一实施方式涉及一种面向智能视频分析服务的授权管理系统。图2是该面向智能视频分析服务的授权管理系统的结构示意图。

具体地说，如图2所示，该面向智能视频分析服务的授权管理系统包括：视频资源管理子系统、授权管理子系统和鉴权管理子系统。

视频资源管理子系统，用于收集智能视频分析服务装置和视频源的状态信息。

视频资源管理子系统，用于收集并管理智能视频分析服务装置、媒体源；依据智能视频分析服务装置、媒体源的实际情况为所述授权管理子系统提供授权服务提供信息。

进一步地，该视频资源管理子系统包括：视频源探测单元和资源管理单元。

视频源探测单元，用于检测视频源帧率、分辨率和网络连接信息的变动状况，并更新信息至资源管理单元。

资源管理单元，用于收集并更新智能视频分析服务装置的可用服务资源，并根据资源探测单元提供的信息生成资源预决策。

在授权过程中，针对授权服务器对于实际服务资源信息脱节的问题，增加了视频源探测单元，用于产生授权资源预决策策略，使授权成功率增加。

授权管理子系统，用于根据视频资源管理子系统收集到的状态信息，对用户使用分析服务的请求进行授权，并根据指令收回已授予的权限；在分析服务运行时，根据鉴权管理子系统所收集的信息，对未达服务质量的分析服务自动收回或保留其授权。

授权管理子系统逻辑上确定了用户、视频分析源、视频服务项目和权限四者之间的逻辑关系，业务上负责管理所有用户和角色的注册；并根据资源管理子系统所提供的信息，将具有访问权限的角色授予用户；在分析服务运行时，根据鉴权管理子系统所收集的信息对未达服务质量的分析服务收回或保留其授权。

授权管理子系统利用属性证书表示和容纳权限信息，通过管理证书的生存期实现对权限生命周期的管理。

进一步地，该授权管理子系统包括：视频资源注册管理单元、服务注册管理单元、用户注册管理单元和授权管理单元。

视频资源注册管理单元，用于接受视频源和智能视频分析服务装置的注册，并为可用服务资源按照类型和地域进行编码。

服务注册管理单元，用于接受视频分析服务项注册，并对分析服务项所需的视频要求和资源消耗要求进行编码，生成该分析服务所对应的分析质量评估标准。

用户注册管理单元，用于接受用户申请，验证用户信息，并对用户属性信息进行存储。

授权管理单元，用于根据视频资源管理子系统收集的状态信息，对用户使用分析服务的请求进行授权，并根据指令收回已授予的权限；并在分析服务运行时，根据所述鉴权管理子系统所收集的信息，对未达服务质量的分析服务自动收回或保留其授权。

用户向授权管理单元申请使用分析服务的权限，申请要求包括分析服务类型、详细规则参数、数量和分析视频源唯一编号、分析服务失效时预设服务权限回收策略。其中服务失效指由于运算资源不足造成分析质量下降，而无法对用户提供正常服务的情况或者由于视频源不可用，而造成的无法对用户提供正常服务的情况。服务失效时预设服务权限回收策略指发生服务失效时，服务权限是否由系统自动回收。

授权管理单元从数据库中得到该用户的权限，包括分析服务类型、时段、数量和可分析视频源信息，并同该用户的申请要求进行比较，生成授权任务优先权重。如果该用户在该时间段中还拥有该视频源分析服务的权限，并且根据最近的预决策策略判断系统资源能够支持该分析服务项时，则对用户使用分析服务的请求进行授权，否则则直接拒绝。授权任务优先权重用于授权管理单元在智能视频分析服务失效时，生成授权和资源的回收策略。当用户向授权管理单元申请使用分析服务的权限时设置“分析服务失效时预设服务权限回收策略”为不回收时，授权任务优先权重为最高值。在授权任务优先权重为最高值并且视频分析服务失效时，授权管理单元不会自动收回其授权和资源，否则按照生成的“授权和资源的回收策略”进行自动回收。

在视频分析服务失效时，授权管理单元会按照生成的“授权和资源的回收策略”按照权重，由低到高依次逐步收回授权，并指示鉴权管理子系统释放或保留运算资源，直至对用户可靠有效的视频分析服务。

鉴权管理子系统，用于根据视频资源管理子系统收集的智能视频分析服务装置和视频源的状态信息，判断智能视频分析服务装置中当前的各分析服务是否满足预定的服务质量并且是否与授权管理子系统已授权的分析服务相一致，如果当前的分析服务不属于授权管理子系统已授权的分析服务，则指令所述鉴权管理子系统收回对该分析服务的授权并停止该分析服务；如果当前的分析服务未达到该服务应达到的预定服务质量，则通知授权管理子系统，并根据授权管理子系统返回指令，停止或者继续该分析服务。

进一步地，该鉴权管理子系统包括：有效服务确认单元和权限验证管理单元。

有效服务确认单元，用于确认智能视频分析服务装置的实际运行状态，判断智能视频分析服务装置中当前的各分析服务是否满足预定的服务质量并且是否与授权管理子系统已授权的分析服务相一致。

权限验证管理单元，用于根据有效服务确认单元的判断，如果当前的分析服务不属于授权管理子系统已授权的分析服务，则指令所述鉴权管理子系统收回对该分析服务的授权并停止该分析服务；如果当前的分析服务未达到该服务应达到的预定服务质量，则通知授权管理子系统，并根据授权管理子系统返回指令，停止或者继续该分析服务。

在鉴权过程中，增加了鉴权系统，只对系统中提供有效视频分析的服务确认授权，这种做法某种程度上相当于增加了用户可授权数，提升了用户服务感知度。

视频分析业务容易受到网络和分析资源异常状态干扰，引进鉴权管理子系统，把向任意用户提供服务的权限过程分成授权和鉴权两个步骤，把用户权限的授予和确认分离开来，可以有效防止网络欺骗，提高服务质量，提高用户对服务的感知度和满意度。

本发明第二实施方式涉及一种面向智能视频分析服务的授权管理系统。图3是该面向智能视频分析服务的授权管理系统的结构示意图。

第二实施方式在第一实施方式的基础上进行了改进，主要改进之处在于：

视频资源管理子系统包括多个视频资源管理子系统，且所有的视频资源管理子系统间存在上下级关系，依据该上下级关系，所有的视频资源管理子系统组成树状结构。

授权管理子系统包括多个授权管理子系统，且所有的授权管理子系统间存在上下级关系，依据该上下级关系，所有的授权管理子系统组成树状结构。

鉴权管理子系统包括多个鉴权管理子系统，且所有的鉴权管理子系统间存在上下级关系，依据该上下级关系，所有的鉴权管理子系统组成树状结构。

图4是本发明的一种优选的License（授权）控制系统组网结构图。

具体地说，如图4所示，License（授权）服务器管理整个系统服务权限的授予和校验。License服务器启动时，会初始化用户信息；初始化视频服务信息，包括：可提供的视频服务项，具体各项视频服务的特征，包括算法要求、资源要求、资源消耗信息等；并且会根据智能视频分析服务装置和视频源的注册信息初始化出资源预决策策略。

在系统中存在一个或多个视频资源探测装置，可以同License服务器部署于同一台机器，也可单独使用一台或多台服务器，在图4中优选为单独使用多台视频资源探测服务器。视频资源探测服务器主要用于对视频源信息进行实时的监控，并上报信息给License服务器，用来更新License的预决策分配树。视频资源探测服务器启动后，首先将向资源管理单元申请探测内容，在得到视频源列表后，会依据视频资源探测服务器能力串行或并发的连接视频源，并把取得的视频源信息，如码流、视频源图像大小、解码方式和解码效率等同步更新至资源管理单元。

在系统中存在多个申请客户端，分布于各客户机上，用于向License服务器提交服务请求。当客户使用客户端提出服务申请时，申请客户端将把申请发送至授权管理单元，授权管理单元将从数据库中检索用户服务权限，包括服务类型、数量、时间、视频源和已经授权的情况，来第一步判断是否接受用户请求。在初步判断接受后，将检查资源预决策策略表，判断用户新提出的申请在系统中是否还存在足够资源进行有效的视频分析服务。如果发现系统中资源不足，运行新服务会影响到其他已有服务质量时，将拒绝用户请求，并回复结果给申请客户端，提示用户相关信息。如果管理单元发现资源能够支持新服务，将同意用户请求，并回复结果给用户。

在系统中存在若干个有效服务确认单元，每一个应用视频分析服务器上存在一个，有效服务确认单元用于确认对于以授权的客户服务，视频分析服务器提供的服务确实达到了的所要求的质量，并统计其情况，上报至License服务器。

需要说明的是，本发明各系统实施方式中提到的各单元都是逻辑单元，在物理上，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现，这些逻辑单元本身的物理实现方式并不是最重要的，这些逻辑单元所实现的功能的组合才是解决本发明所提出的技术问题的关键。此外，为了突出本发明的创新部分，本发明上述各系统实施方式并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，这并不表明上述系统实施方式并不存在其它的单元。

本发明第三实施方式涉及一种面向智能视频分析服务的授权管理方法。图5是该面向智能视频分析服务的授权管理方法的流程示意图。

具体地说，如图5所示，该面向智能视频分析服务的授权管理方法包括以下步骤：

在步骤501中，收集智能视频分析服务装置和视频源的状态信息。

在步骤501之前，还包括以下步骤：

服务注册管理单元初始化，读取系统配置文件信息，对系统智能视频分析服务项进行编码，生成系统唯一编号。

智能视频分析服务装置向视频源注册管理单元注册，上报提供服务类型信息和最大可用服务资源信息。资源管理单元对智能视频分析服务装置进行编码，生成系统唯一编号。

视频源向资源管理单元注册，并上报视频源信息，包括接入网络信息、视频源帧率、视频源图像分辨率和视频源编码类型。视频源注册管理单元对视频源进行编码，生成系统唯一编号。

用户向用户注册管理单元注册，上报用户权限。用户注册管理单元对用户进行编码，生成系统唯一编号。

资源管理单元根据最初的视频源和智能视频分析服务装置的信息，生成资源预决策策略。

预决策策略涵盖以下信息，各分析源对于各智能分析服务是否可用；各智能视频分析服务装置对于各智能分析服务是否可用，可用情况下预估服务数量和质量。

在步骤501中，包括以下子步骤：

视频源探测单元对注册的视频源循环探测，不断更新视频源信息至资源管理单元。

资源管理单元定时收集智能视频分析服务装置的可用服务资源。

资源管理单元根据最新的视频源和智能视频分析服务装置的可用服务资源不断刷新预决策策略。

此后进入步骤502，对用户使用分析服务的请求进行授权。

在执行步骤502时，包括对用户申请的判断过程，具体地说，包括以下子步骤：

用户向授权管理单元申请使用分析服务的权限，申请时需提交分析服务类型、详细规则参数、数量、分析视频源唯一编号和分析服务失效时预设服务权限回收策略。其中服务失效指由于运算资源不足造成分析质量下降，而无法对用户提供正常服务的情况或者由于视频源不可用，而造成的无法对用户提供正常服务的情况。服务失效时预设服务权限回收策略指发生服务失效时，服务权限是否由系统自动回收。

授权管理单元从数据库中得到该用户的服务权限，包括分析服务类型、时段、数量和可分析视频源信息，并同该用户的申请要求进行比较，生成授权任务优先权重。如果该用户在该时间段中还拥有该视频源分析的服务权限，并且根据最近的预决策策略判断系统资源能够支持该分析服务项时，则对用户使用分析服务的请求进行授权，否则则直接拒绝。授权任务优先权重用于授权管理单元在智能视频分析服务失效时，生成授权和资源的回收策略。当用户向授权管理单元申请使用分析服务的权限时设置“分析服务失效时预设服务权限回收策略”为不回收时，授权任务优先权重为最高值。在视频分析服务失效时，授权管理单元不会自动收回其授权和资源，否则则按照生成的“授权和资源的回收策略”进行自动回收。

授权管理单元根据最近的预决策策略来决定是否用户请求是否被接受。其结果包括可授权数不变、扣减和增加。其中授权数不变决策过程包括：权限归并和资源不足拒绝。

当系统根据预决策策略判断系统资源已经无法支持新服务项时，将拒绝用户授权请求。

当系统已经对某用户提供某固定视频源的某项视频服务时，用户向授权管理单元的提出的该固定视频源的该项视频服务新请求会被接受，并对请求进行权限归并，如可归并，则使用授权数不变。否则扣减该用户该服务可授权数。

当系统已经对某用户提供某固定视频源的某项视频服务时，用户向授权管理单元的提出释放该固定视频源的该项视频服务请求，若释放后，用户在该通道上还存在该服务项的其他规则，则对请求进行权限归并，用户已使用授权数不变。否则增加该用户该服务可授权数。

此后进入步骤503，判断智能视频分析服务装置中当前的各分析服务是否满足预定的服务质量并且是否与已授权的分析服务相一致。

在步骤503中，包括以下子步骤：

授权管理单元在授权发生变化后，将变化结果通知权限验证管理单元。

有效服务确认单元检测智能视频分析服务装置的实际运行效果，并对运行情况进行分类，划分为分析服务实际有效和实际无效。

有效服务确认单元定期把智能视频分析服务装置端实际情况上报给权限验证管理单元。

权限验证管理单元根据有效服务确认单元和授权管理单元给予的信息判断在系统中是否存在非法分析服务，其中，非法分析服务是指用户已使用分析服务实际无效的数量超过系统容许的最大无效分析服务数量或者用户已使用的分析服务实际有效数量超过授权管理单元中该用户已授权的分析服务数量。

若是，则结束本流程；若否，则进入步骤504.

在步骤504中，收回对该分析服务的授权并停止该分析服务。

如果当前的分析服务未满足预定的服务质量或者不属于已授权的分析服务，则收回对该分析服务的授权并停止该分析服务。

如果当前的分析服务不属于已授权的分析服务，则停止该分析服务，如果当前的分析服务未满足预定的服务质量，则收回对该分析服务的授权，并根据资源回收策略，停止或者继续该分析服务。

权限验证管理单元统计各算法分析服务装置上某用户已使用分析服务实际有效数量，并同授权管理单元中该用户可授权分析服务数量做比较；权限验证管理单元统计各算法分析服务装置上某用户已使用分析服务的无效数量，并同系统容许的最大无效运行数量做比较。

如果实际分析服务有效数量超过授权管理单元中该用户可授权数量，通知授权管理单元。授权管理单元根据授权任务优先权重逐步释放用户授权，并把授权变动通知给权限验证管理单元。权限验证管理单元通知智能视频分析服务装置停止分析服务，并通知客户端。

如果用户已使用服务的无效数量，超过了系统容许的最大无效运行数量，授权管理单元通知权限验证管理单元停止无效分析服务。权限验证管理单元通知智能视频分析服务装置停止最近启用的无效分析服务，并通知客户端。

此后结束本流程。

在运算资源不足时，系统中会按任务优先级逐步地自动回收智能视频分析服务的授权，由于资源的逐步释放，整个系统中的资源压力会逐步减轻，保证了系统中高优先权视频服务质量。由于系统的最大无效视频服务数目存在阈值，系统中始终不会存在过多的无效服务，避免了用户的恶意申请。

图6是本发明的一种优选的智能视频分析服务的授权控制系统流程图。

具体地说，该流程主要包括以下步骤：

在步骤601中，用户注册管理单元初始化。

此后进入步骤602，智能视频分析服务装置注册。

此后进入步骤603，视频源注册。

此后进入步骤604，用户注册。

此后进入步骤605，资源预决策策略生成。

此后进入步骤606，视频源探测单元探测资源。

此后进入步骤607，预决策策略更新。

此后进入步骤608，用户申请分析服务。

此后进入步骤609，判断是否核准用户申请。

若是，则进入步骤610；若否，则结束本流程。

在步骤610中，运行分析服务。

此后进入步骤611，有效服务确认单元收集服务项。

此后进入步骤612，权限验证管理单元验证权限。

此后进入步骤613，判断权限是否正常。

若是，则再次回到步骤610；若否，则结束本流程。

本实施方式是与第一和第二实施方式相对应的方法实施方式，本实施方式可与第一和第二实施方式互相配合实施。第一和第二实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一和第二实施方式中。

本发明的各方法实施方式均可以以软件、硬件、固件等方式实现。不管本发明是以软件、硬件、还是固件方式实现，指令代码都可以存储在任何类型的计算机可访问的存储器中（例如永久的或者可修改的，易失性的或者非易失性的，固态的或者非固态的，固定的或者可更换的介质等等）。同样，存储器可以例如是可编程阵列逻辑（Programmable Array Logic，简称“PAL”）、随机存取存储器（Random Access Memory，简称“RAM”）、可编程只读存储器（Programmable Read Only Memory，简称“PROM”）、只读存储器（Read-Only Memory，简称“ROM”）、电可擦除可编程只读存储器（Electrically Erasable Programmable ROM，简称“EEPROM”）、磁盘、光盘、数字通用光盘（Digital Versatile Disc，简称“DVD”）等等。

需要说明的是，在本专利的权利要求和说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

虽然通过参照本发明的某些优选实施方式，已经对本发明进行了图示和描述，但本领域的普通技术人员应该明白，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims (10)

1.一种面向智能视频分析服务的授权管理系统，其特征在于，包括：视频资源管理子系统、授权管理子系统和鉴权管理子系统；

所述视频资源管理子系统，用于动态收集智能视频分析服务装置和视频源的状态信息；

所述授权管理子系统，用于根据所述视频资源管理子系统收集到的状态信息，对用户使用分析服务请求进行授权，并根据指令收回已授予的权限；

所述鉴权管理子系统，用于根据所述视频资源管理子系统收集到的智能视频分析服务装置和视频源的状态信息，判断智能视频分析服务装置中当前的各分析服务是否满足预定的服务质量并且是否与所述授权管理子系统已授权的分析服务相一致，如果当前的分析服务未满足预定的服务质量或者不属于授权管理子系统已授权的分析服务，则指令所述鉴权管理子系统收回对该分析服务的授权并停止该分析服务。

2.根据权利要求1所述的面向智能视频分析服务的授权管理系统，其特征在于，所述视频资源管理子系统包括：视频源探测单元和资源管理单元；

所述视频源探测单元，用于检测视频源帧率、分辨率和网络连接信息的变动状况，并更新信息至所述资源管理单元；

所述资源管理单元，用于收集并更新智能视频分析服务装置的可用服务资源，并根据所述视频源探测单元提供的信息生成资源预决策。

3.根据权利要求1所述的面向智能视频分析服务的授权管理系统，其特征在于，所述授权管理子系统包括：视频资源注册管理单元、服务注册管理单元、用户注册管理单元和授权管理单元；

所述视频资源注册管理单元，用于接受视频源和智能视频分析服务装置的注册，并为可用分析服务资源按照类型和地域进行编码；

所述服务注册管理单元，用于接受视频分析服务项注册，并对分析服务项所需的视频要求和资源消耗要求进行编码，生成该分析服务所对应的分析质量评估标准；

所述用户注册管理单元，用于接受用户申请，验证用户信息，并对用户属性信息进行存储；

所述授权管理单元，用于根据所述视频资源管理子系统收集的状态信息，对用户使用分析服务的请求进行授权，并根据指令收回已授予的权限；在分析服务运行时，根据所述鉴权管理子系统所收集的信息，对未达服务质量的分析服务收回或保留其授权。

4.根据权利要求1所述的面向智能视频分析服务的授权管理系统，其特征在于，所述鉴权管理子系统包括：有效服务确认单元和权限验证管理单元；

所述有效服务确认单元，用于确认智能视频分析服务装置的实际运行状态，判断智能视频分析服务装置中当前的各分析服务是否满足预定的服务质量并且是否与所述授权管理子系统已授权的分析服务相一致；

所述权限验证管理单元，用于根据所述有效服务确认单元的判断，如果当前的分析服务不属于授权管理子系统已授权的分析服务，则指令所述鉴权管理子系统收回对该分析服务的授权并停止该分析服务；如果当前的分析服务未达到该服务应达到的预定服务质量，则通知授权管理子系统，并根据授权管理子系统返回指令，停止或者继续该分析服务。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的面向智能视频分析服务的授权管理系统，其特征在于，所述视频资源管理子系统包括多个视频资源管理子系统，且所有的视频资源管理子系统间存在上下级关系，依据该上下级关系，所有的视频资源管理子系统组成树状结构；

所述授权管理子系统包括多个授权管理子系统，且所有的授权管理子系统间存在上下级关系，依据该上下级关系，所有的授权管理子系统组成树状结构；

所述鉴权管理子系统包括多个鉴权管理子系统，且所有的鉴权管理子系统间存在上下级关系，依据该上下级关系，所有的鉴权管理子系统组成树状结构。

6.一种面向智能视频分析服务的授权管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

收集智能视频分析服务装置和视频源的状态信息；

对用户使用分析服务的请求进行授权；

判断智能视频分析服务装置中当前的各分析服务是否满足预定的服务质量并且是否与已授权的分析服务相一致，如果当前的分析服务未满足预定的服务质量或者不属于已授权的分析服务，则收回对该分析服务的授权并停止该分析服务。

7.根据权利要求6所述的面向智能视频分析服务的授权管理方法，其特征在于，在所述收集智能视频分析服务装置和视频源的状态信息的步骤之前，还包括以下步骤：

服务注册管理单元初始化，读取系统配置文件信息，对系统视频分析服务项进行编码，生成系统唯一编号和该分析服务所对应的分析质量评估标准；

智能视频分析服务装置向视频源注册管理单元注册，上报提供分析服务类型信息和最大可用分析服务资源信息；资源管理单元对智能视频分析服务装置进行编码，生成系统唯一编号；

视频源向资源管理单元注册，并上报视频源信息，包括接入网络信息、视频源帧率、视频源图像分辨率和视频源编码类型；视频源注册管理单元对视频源进行编码，生成系统唯一编号；

资源管理单元根据最初的视频源和智能视频分析服务装置的信息，生成资源预决策策略。

8.根据权利要求7所述的面向智能视频分析服务的授权管理方法，其特征在于，在所述收集智能视频分析服务装置和媒体源的状态信息的步骤中，包括以下子步骤：

视频源探测单元对注册的视频源循环探测，不断更新视频源信息至资源管理单元；

资源管理单元定时收集智能视频分析服务装置的可用分析服务资源；

资源管理单元根据最新的视频源和智能视频分析服务装置的可用分析服务资源不断刷新预决策策略。

9.根据权利要求8所述的面向智能视频分析服务的授权管理方法，其特征在于，在所述对用户使用分析服务的请求进行授权的步骤中，包括以下子步骤：

用户向授权管理单元申请使用分析服务的权限，申请要求包括分析服务类型、详细规则参数、数量、分析视频源唯一编号和分析服务失效时预设服务权限回收策略，其中服务失效指由于运算资源不足造成分析质量下降，而无法对用户提供正常服务的情况或者由于视频源不可用，而造成的无法对用户提供正常服务的情况，服务失效时预设服务权限回收策略指发生服务失效时，服务权限是否由系统自动回收；

授权管理单元从数据库中得到该用户的权限，包括分析服务类型、时段、数量和可分析视频源信息，并同该用户的申请要求进行比较，生成授权任务优先权重，如果该用户在该时间段中还拥有该视频源分析服务的权限，并且根据最近的预决策策略判断系统资源能够支持该分析服务项时，则对用户使用分析服务的请求进行授权，否则直接拒绝，授权任务优先权重用于授权管理单元在智能视频分析服务失效时，生成授权和资源的回收策略，当用户向授权管理单元申请使用分析服务的权限时设置“分析服务失效时预设服务权限回收策略”为不回收时，授权任务优先权重为最高值，在视频分析服务失效时，授权管理单元不会自动收回其授权和资源，否则按照生成的“授权和资源的回收策略”进行自动回收。

10.根据权利要求6至9中任一项所述的面向智能视频分析服务的授权管理方法，其特征在于，在所述判断智能视频分析服务装置中当前的各分析服务是否满足预定的服务质量并且是否与已授权的分析服务相一致的步骤中，包括以下子步骤：

授权管理单元在授权发生变化后，将变化结果通知权限验证管理单元；

有效服务确认单元检测智能视频分析服务装置的实际运行状态，并对运行情况进行分类，划分为分析服务实际有效和实际无效；

权限验证管理单元根据有效服务确认单元和授权管理单元给予的信息判断在系统中是否存在非法分析服务，其中，非法分析服务是指用户已使用分析服务实际无效的数量超过系统容许的最大无效分析服务数量或者用户已使用的分析服务实际有效数量超过授权管理单元中该用户已授权的分析服务数量。

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