CN105898207A - 视频数据的智能处理方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了视频数据的智能处理方法及系统，其中，该方法在智能摄像机设置告警规则；该方法包括：智能摄像机进行视频数据采集，实时对采集的视频数据进行分析，如满足告警规则，则生成智能数据，所述智能数据包含编码器标识和运动轨迹信息；智能摄像机将视频数据和智能数据一起封包为数据流，发给云存储系统中的帧分析组件；帧分析组件对接收的数据流进行解封装包，得到视频数据和智能数据，在存储组件中分别存储视频数据和智能数据；存储组件将视频数据和智能数据的存储地址信息发送到索引服务器进行分别记录。本发明方案能够实时对采集的视频数据进行智能处理。

Description

视频数据的智能处理方法及系统
技术领域
本发明涉及视频处理技术，尤其涉及视频数据的智能处理方法及系统。
背景技术
现有视频数据的智能处理方案中：各网络摄像机(IPC，IP camera)进行视频数据的采集，将视频流发送到网络存储服务器进行存储。
而后，用户便可从存储服务器读取视频数据，进行播放。在播放过程中，可设置特征要求，以结合智能信息提取满足需求的视频数据进行播放，进而提高视频查找效率，实现智能处理。该特征要求为图像中运动目标的特征信息，如图像中有运动车辆的所有视频数据。
现有视频数据的智能处理方案具体采用如下方式协助实现：
配置独立的视频分析服务器，视频分析服务器设置特征规则，如所有视频图像中出现运动车辆的数据。各IPC将视频流存储到存储服务器后，由视频分析服务器周期性地从存储服务器读取视频数据，进行分析，在满足特征规则时，生成并存储智能信息；智能信息中记载了相应视频数据所满足特征规则的参数。而后，当需要结合特征规则进行视频数据的播放时，根据智能信息便可确定出满足要求的视频数据，进行播放。
现有方案采用后分析方式，待IPC将视频流存储到存储服务器，再周期性地进行智能数据的分析，只能对历史流进行处理；而IPC进行数据存储也具有一定的周期性，并非实时存储，对于IPC当前已经采集到，但还未存储到存储服务器的视频数据，则无法进行分析。并且，对所有IPC视频流的分析由独立的视频分析服务器完成，其工作量巨大，耗时长，加大了视频分析服务器的技术难度。可见，现有对视频数据和智能数据进行存储的方案具有时效性差的缺陷。
发明内容
本发明提供了一种视频数据的智能处理方法，该方法能够实时对采集的视频数据进行智能处理。
本发明提供了一种视频数据的智能处理系统，该系统能够实时对采集的视频数据进行智能处理。
一种视频数据的智能处理方法，在智能摄像机设置告警规则；该方法包括：
智能摄像机进行视频数据采集，实时对采集的视频数据进行分析，如满足告警规则，则生成智能数据，所述智能数据包含编码器标识和运动轨迹信息；
智能摄像机将视频数据和智能数据一起封包为数据流，发给云存储系统中的帧分析组件；
帧分析组件对接收的数据流进行解封装包，得到视频数据和智能数据，在存储组件中分别存储视频数据和智能数据；
存储组件将视频数据和智能数据的存储地址信息发送到索引服务器进行分别记录。
一种视频数据的智能处理系统，该系统包括智能摄像机、帧分析组件、检索服务器和多个存储组件；
所述智能摄像机，设置告警规则；智能摄像机进行视频数据采集，实时对采集的视频数据进行分析，如满足告警规则，则生成智能数据，所述智能数据包含编码器标识和运动轨迹信息；将视频数据和智能数据一起封包为数据流，发给所述帧分析组件；
所述帧分析组件，对接收的数据流进行解封装包，得到视频数据和智能数据，在存储组件中分别存储视频数据和智能数据；
所述存储组件，进行视频数据和智能数据的存储后，将视频数据和智能数据的存储地址信息发送给索引服务器；
所述索引服务器，对接收的关于视频数据和智能数据的存储地址信息分别进行记录。
从上述方案可以看出，本发明在智能摄像机设置告警规则，具体地：智能摄像机进行视频数据采集，实时对采集的视频数据进行分析，如满足告警规则，则生成智能数据，所述智能数据包含编码器标识和运动轨迹信息；智能摄像机将视频数据和智能数据一起封包为数据流，发给云存储系统中的帧分析组件；帧分析组件对接收的数据流进行解封装包，得到视频数据和智能数据，在存储组件中分别存储视频数据和智能数据；存储组件将视频数据和智能数据的存储地址信息发送到索引服务器进行分别记录。本发明由智能摄像机对采集的视频数据实时进行分析，并且，采用云存储方式，将视频数据与分析得到的智能数据一起发送给云存储系统进行分别存储；从而，实现了对采集的视频数据进行智能处理；并且，将现有技术由独立的视频分析服务器完成的智能数据处理工作分摊到各智能摄像机完成，其速度快，也大大降低了实现难度。
附图说明
图1为本发明视频数据的智能处理方法示意性流程图；
图2为本发明存储组件内存储的视频数据和智能数据示意图实例；
图3为本发明视频数据的智能存储方法示意图实例；
图4为本发明视频数据的智能回放方法流程图实例；
图5为本发明智能回放中目标跨线检索的示意图实例；
图6为本发明智能回放中目标入侵区域检索的示意图实例；
图7为本发明智能回放中目标物品遗漏检索的示意图实例；
图8为本发明视频数据的智能处理系统结构示意图实例。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明进一步详细说明。
本发明在智能摄像机设置告警规则，由智能摄像机对采集的视频数据实时进行分析，并且，采用云存储方式，将视频数据与分析得到的智能数据一起发送给云存储系统进行分别存储；从而，实现了对采集的视频数据进行智能处理。
参见图1，为本发明视频数据的智能处理方法示意性流程图，目前进行视频数据采集的摄像机都为智能摄像机，根据智能摄像机的特点可对其进行功能扩展，本发明在智能摄像机设置告警规则，由智能摄像机根据告警规则对采集的视频数据进行实时分析，生成智能数据。
图1的流程包括以下步骤：
步骤101，智能摄像机进行视频数据采集，实时对采集的视频数据进行分析，如满足告警规则，则生成智能数据，所述智能数据包含编码器标识和运动轨迹信息。
警规则包括目标运动信息和目标特征信息中的至少一个，所述目标运动信息包括位置范围信息和运动变化信息。
所述目标运动信息包括位置范围信息和运动变化信息；位置范围信息具体如在视频监控范围内确定出的圆形区域、方形区域等，运动变化信息具体如目标跨线、目标入侵、目标物品遗留等。
根据需要，告警规则还可包括目标特征信息，如人的性别、年龄段、眼间距、是否戴眼镜等；车牌的颜色及倾斜角、车身的颜色等。
编码器标识即智能摄像机标识，运动轨迹信息为满足告警规则的目标的运动轨迹信息，也即是在位置范围内的运动轨迹信息。例如：目标运动信息中的位置范围信息为正方形区域，用A表示，运动变化信息为运动目标从A外进入A内；则生成的智能数据中，运动轨迹信息为在位置范围A内的运动坐标信息。告警规则内包含的内容可根据需要设置，例如，若告警规则中还包含目标特征信息，则生成的智能数据中还包括目标特征参数；举例说明，目标特征信息为人的性别，生成的智能数据中还包括目标特征参数，若该目标特征参数为0，表示入侵区域的目标为女性，为1，表示入侵区域的目标为男性。
对视频数据进行分析，识别出视频图像中的运动信息和特征信息，为已有技术；例如，可识别出目标的运动轨迹，以及运动目标的特征信息，包括人的性别、年龄段、眼间距、是否戴眼镜等；车牌的颜色及倾斜角、车身的颜色等。
步骤102，智能摄像机将视频数据和智能数据一起封包为数据流，发给云存储系统中的帧分析组件。
将实时采集的视频数据和实时生成的智能数据，一起进行封包，得到数据流(PS，Program Stream)。
步骤103，帧分析组件对接收的数据流进行解封装包，得到视频数据和智能数据，在存储组件中分别存储视频数据和智能数据。
得到视频数据和智能数据，将视频数据和智能数据进行分别存储。
具体地，视频数据和智能数据以数据块的形式，分散存储在云存储系统的各存储组件中。索引服务器内存储了所有存储组件中各数据块的使用状态。当有数据需要写入时，帧分析组件首先向索引服务器申请空闲数据块，索引服务器根据一定的分散存储策略挑选存储组件，然后在对应的存储组件上选择合适的空闲数据块，将选择的数据块地址信息反馈给帧分析组件。帧分析组件根据数据块地址信息将视频数据和智能数据分别写入对应的数据块中。
参见图2，为存储组件存储的视频数据和智能数据示意图实例，虚线块为智能数据块，实线块为视频数据块。
步骤104，存储组件将视频数据和智能数据的存储地址信息发送到索引服务器进行分别记录。
在索引服务器中，关于视频数据的存储地址信息和关于智能数据的存储地址信息进行分别存储。
关于视频数据的存储地址信息包含地址信息、编码器标识(ID)、时间点等，编码器标识(ID)用于表示对应的智能摄像机，时间点用于表示视频数据对应的时间。
关于智能数据的存储地址信息也包含地址信息、编码器标识(ID)、时间点等。其中的地址信息包含存储组件信息以及数据块信息。其中的时间点表示存储智能数据的时间；具体地，存储组件在存储智能数据时，还为存储的智能数据打上存储时的本地时间戳。
如图3，给出了进行视频数据和智能数据存储的示意图实例，该实例中，用户访问智能IPC网页，通过智能IPC平台为智能IPC设置告警规则，智能IPC存储告警规则；而后智能IPC集合告警规则进行数据存储。
本发明在智能摄像机设置告警规则，具体地：智能摄像机进行视频数据采集，实时对采集的视频数据进行分析，如满足告警规则，则生成智能数据，所述智能数据包含编码器标识和运动轨迹信息；智能摄像机将视频数据和智能数据一起封包为数据流，发给云存储系统中的帧分析组件；帧分析组件对接收的数据流进行解封装包，得到视频数据和智能数据，在存储组件中分别存储视频数据和智能数据；存储组件将视频数据和智能数据的存储地址信息发送到索引服务器进行分别记录。本发明由智能摄像机对采集的视频数据实时进行分析，并且，采用云存储方式，将视频数据与分析得到的智能数据一起发送给云存储系统进行分别存储；从而，实现了对采集的视频数据进行智能处理。并且，将现有技术由独立视频分析服务器完成的智能数据处理工作分摊到各智能摄像机完成，其速度快，也大大降低了实现难度。
存储视频数据和智能数据之后，可根据需要对视频数据进行回放；并且，在回放过程中，可基于智能数据对满足条件要求的视频数据进行快速提取和播放。下面结合图4的流程进行实例说明，其包括以下步骤：
步骤401，平台服务器接收回放请求，发送给索引服务器，所述回放请求包含编码器标识、回放时间范围。
平台服务器对外提供视频数据的索引、回放等业务，需要时，用户对访问平台服务器，输入回放请求。
步骤402，索引服务器根据回放请求查询出相应视频数据的存储地址信息，根据存储地址信息向相应的存储组件发送提取请求。
根据回放请求包含的编码器标识、回放时间范围，便可查询出满足条件的存储地址信息。
步骤403，存储组件根据提取请求读取对应的视频数据，发送给平台服务器。
提取请求包含地址信息，存储组件接收提取请求后，根据地址信息读取对应的视频数据。
步骤404，平台服务器播放视频数据，在播放过程中接收检索任务，将检索任务发送给索引服务器，所述检索任务包括编码器标识、检索时间范围和检索规则，所述检索规则包括目标运动信息，所述目标运动信息包括位置范围信息和运动变化信息。
在播放过程中，用户可根据需要输入检索任务，其输入方式有多种，例如进入规则设置界面，根据提示输入检索任务的各项内容。还可以，结合屏幕绘制和界面设置，进行检索任务的输入，具体地，可采用手指触摸屏幕、触摸笔或通过鼠标在屏幕上进行绘制，画出位置范围信息；下面例举两种实现方式：
方式一：
在播放过程中，接收用户在暂停画面绘制出的位置范围信息；并接收在规则设置界面输入的运动变化信息。
方式二：在播放过程中，接收用户在暂停画面绘制出的位置范围信息；并接收在规则设置界面输入的运动变化信息和目标特征信息；所述运动变化信息包括目标跨线信息、目标入侵信息或目标物品遗留信息等。步骤405，索引服务器根据检索任务中的编码器标识和检索时间范围查询出相应智能数据的存储地址信息，根据存储地址信息向对应的存储组件发送检索请求。
步骤406，存储组件接收检索请求，读取对应的智能数据；根据读取的智能数据确定满足检索规则的时间点。
检索请求中包含地址信息，根据地址信息便可读取对应的智能数据。智能数据中包含对应的时间点，确定出满足检索规则的智能数据，进而便可确定出满足检索规则的时间点。
满足要求的时间点可根据智能数据的本地时间戳直接得到，这种情形中，时间点也就是本地时间戳。还可以，结合智能数据中的相对时间以及本地时间戳进行确定，具体地：
生成的智能数据中还包含相对时间，相对时间的获取包括：将生成智能数据的时间表示为T1，将采集相应视频数据的时间表示为T2，将T1与T2两者之差作为相对时间；通常地，针对某一固定智能摄像机，相对时间为固定值。存储组件在存储智能数据时，还为存储的智能数据打上存储时的本地时间戳。所述根据读取的智能数据确定出满足检索规则的时间点包括：
从读取的智能数据中确定满足检索规则的智能数据；从确定的智能数据中提取相对时间和本地时间戳，将本地时间戳加上相对时间得到绝对时间点，该绝对时间点则为所述确定出的满足检索规则的时间点。
根据读取的智能数据确定满足检索规则的时间点，可具体由存储组件中的智能计算组件完成。
检索规则如图5-7所示的实例，下面分别进行说明：
实例一、目标跨线：
图5中，粗线部分为用户在回放画面的绘制，检索规则：运动目标从A1A2的左边移动至右边，且经过B1B2；图中细线部分为告警规则：运动目标从M1M2的左边移动至右边，且经过N1N2；智能计算组件结合智能数据包含的运动轨迹信息进行几何计算，判定满足告警规则的目标(其运动坐标可通过运动轨迹信息获知)是否也满足检索规则，如果是，则提取相应智能数据中的时间点，执行步骤407；否则不进行时间点的提取。用户在回放画面进行绘制时，只显示关于检索规则的画线；图5中同时显示检索规则和告警规则的画线，是为了便于理解及直观化。图中示出了目标U1跨线的实例。
实例二、目标入侵区域：
图6中，虚线部分为用户在回放画面的绘制，检索规则：运动目标从虚线框外进入虚线框；图中实线部分为告警规则：运动目标从实线框外进入实线框；智能计算组件进行几何计算，判定满足告警规则的目标是否也满足检索规则，如果是，则提取相应智能数据中的时间点，执行步骤407；否则不进行时间点的提取。如图6的实例，运动轨迹处于阴影部分的目标，同时满足检索规则。
实例三、目标物品遗漏：
图7中，虚线部分为用户在回放画面的绘制，检索规则：运动目标从虚线框外进入虚线框且遗留了物品；图中实线部分为告警规则：运动目标从实线框外进入实线框且遗漏了物品；智能计算组件进行几何计算，判定满足告警规则的目标是否也满足检索规则，如果是，则提取相应智能数据中的时间点，执行步骤407；否则不进行时间点的提取。如图7的实例，运动轨迹处于阴影部分的目标，同时满足检索规则；图中运动目标A携带物品B进入区域，遗漏了物品B。关于运动目标遗漏物品可通过现有的图像识别方技术实现；如，进行图像特征识别，如果目标离开位置范围后，图像特征有很大变化，变化的图像特征在位置范围内匹配上，则确定有物品遗漏。
步骤407，存储组件将提取的时间点转换为包含该时间点的时间片段，将时间片段反馈给平台服务器。
根据设置的规则将时间点前后推一个时间段(告警事件前后延的时间)，转换为时间片段。例如，将时间点向前、后分别推5秒。
local_time：智能数据本地时间戳；
relative_time：相对时间；
absolute_time：绝对时间点；
pre_time：智能报警提前时间，报警发生的时刻向前推的时间段；
delay_time：智能报警延迟时间，报警发生的时刻向后延的时间段；
告警发生的绝对时间点：absolute_time＝local_time+relative_time
告警时间发生的绝对时间片段：
[absolute_time-pre_time,absolute_time+delay_time]。
进一步地，向平台服务器反馈时间片段时，还可以预先进行时间片段的合并；具体地，如果相邻的时间片段有重叠，则将对应的时间片段进行合并。
步骤408，平台服务器将时间片段对应的视频数据进行播放。
具体地，可以只播放检索到的时间片段对用的视频数据，也可以根据检索结果浓缩播放(快慢放)。
本发明中，由于智能数据存储的分散性和智能计算组件(智能计算组件跟存储组件部署在一起)部署的分散性，使智能数据可以高倍速从多台存储组件并发提取，智能计算的效率也因为并行计算有了很大的提升；单机服务器由于磁盘IO和单台设备硬件资源的局限，性能和效率无法跟云存储相比拟。
本发明在云存储的存储组件内部直接嵌入智能计算组件，节省视频分析服务器的磁盘开销和网络带宽压力，且支持实时智能检索和智能回放，可以很好的解决现有技术的缺陷。另外，云存储的集群特性和数据分散存储的优势，使得智能数据的写入对正常视频写入的干扰降到最低，且很好的解决了智能检索过程中的单点故障问题；更重要的是，智能数据的提取和智能计算的效率是其他任何单机服务器(针对现有技术由一台独立的视频分析服务器协助智能数据的提取和智能计算)无法比拟的。
进一步地，本发明中，智能摄像机还周期性地对交通信息进行统计，得到交通参数；图1流程102能摄像机对视频数据和智能数据进行封包时，还将交通参数封包到数据流中，发给云存储系统中的帧分析组件；
步骤103帧分析组件对接收的数据流进行解封装包时，除了得到视频数据和智能数据外，还得到交通参数，在存储组件中存储交通参数；
存储组件还将交通参数的存储地址信息发送到索引服务器进行记录。
交通信息例如：车道速度、小型车数量、中型车数量、重型车数量、车道状态、堵塞长度等。通过对采集的视频图像进行识别分析，便可获知到交通信息；智能摄像机周期性地对采集的视频图像识别分析，以获取交通对应各时间点的交通参数。索引服务器记录的存储地址信息包含编码器标识、地址信息和时间点；不同编码器标识对应的智能摄像机，与不同的车道关联。
而后，可根据需求对存储组件中存储的交通参数进行检索，并浏览相应的视频数据。具体地：
平台服务器接收交通参数请求，发送给索引服务器，所述交通参数请求包含编码器标识、时间范围和交通检索规则；
索引服务器根据交通参数请求中的编码器标识和时间范围查询出相应交通参数的存储地址信息，根据存储地址信息向对应的存储组件发送交通参数请求；
存储组件接收交通参数请求，读取对应的交通参数；调用计算组件根据读取的交通参数确定满足交通检索规则的时间点；
存储组件将提取的时间点转换为包含该时间点的时间片段，将时间片段反馈给平台服务器；
平台服务器将时间片段对应的视频数据进行播放。
进行检索时，平台服务器调用云存储的交通参数检索接口，输入交通卡口的车道(编码器ID)、开始时间、结束时间和检索规则(比如小型车1000辆、中型车300辆、重型车50辆、车道状态为阻塞、阻塞长度15米等)。检索规则为对应交通项目的具体数值。
云存储将检索的时间片段返回给平台服务器，平台服务器根据检索结果进行回放，对应的真实的交通参数可在播放画面叠加显示。
本发明对交通参数进行智能处理的方案中，周期性地统计交通信息，由前端将其压缩后打在码流里，分散存储到云存储系统的存储组件中。节省视频分析服务器、降低存储服务器的磁盘开销和网络带宽压力；另外，云存储的集群特性和数据分散存储的特性，很好的解决了检索业务的单点故障问题；最重要的是，交通参数的检索效率是其他任何单机服务器无法比拟的。这样，市政交通规划人员，不需要持续看数字统计信息，也不需要一直盯着视频画面看；只需要查看自己关注的交通卡口，只需要输入自己关注的查询条件便可立即获取到满足检索条件的视频画面，图文并茂的呈现在眼前。对于交通卡口道路的拓宽、红绿灯时长的调整、各种类型车辆分时段的限行等有重大的参考意义。
参见图8，为本发明视频数据的智能处理系统，该系统包括智能摄像机、帧分析组件、检索服务器和多个存储组件；
所述智能摄像机，设置告警规则；智能摄像机进行视频数据采集，实时对采集的视频数据进行分析，如满足告警规则，则生成智能数据，所述智能数据包含编码器标识和运动轨迹信息；将视频数据和智能数据一起封包为数据流，发给所述帧分析组件；
所述帧分析组件，对接收的数据流进行解封装包，得到视频数据和智能数据，在存储组件中分别存储视频数据和智能数据；
所述存储组件，进行视频数据和智能数据的存储后，将视频数据和智能数据的存储地址信息发送给索引服务器；
所述索引服务器，对接收的关于视频数据和智能数据的存储地址信息分别进行记录。
较佳地，该系统还包括平台服务器，接收回放请求，发送给所述索引服务器，所述回放请求包含编码器标识、回放时间范围；还接收存储组件反馈的视频数据，播放视频数据，在播放过程中接收检索任务，将检索任务发送给所述索引服务器，所述检索任务包括编码器标识、检索时间范围和检索规则；还接收存储组件反馈的时间片段，将时间片段对应的视频数据进行播放；
所述索引服务器，根据接收的回放请求查询出相应视频数据的存储地址信息，根据存储地址信息向相应的存储组件发送提取请求；还接收来自所述平台服务器的检索任务，根据检索任务中的编码器标识和检索时间范围查询出相应智能数据的存储地址信息，根据存储地址信息向对应的存储组件发送检索请求；
所述存储组件，接收来自所述索引服务器的回放请求，根据回放请求读取对应的视频数据，发送给平台服务器；还接收来自所述索引服务器的检索任务，读取与检索任务中的编码器标识和检索时间范围对应的智能数据；根据读取的智能数据确定满足检索规则的时间点；将提取的时间点转换为包含该时间点的时间片段，将时间片段反馈给平台服务器。
较佳地，所述平台服务器，在播放过程中，接收用户在暂停画面绘制出的位置范围信息；并接收在规则设置界面输入的运动变化规则。
较佳地，所述智能摄像机，还获取相对时间，将相对时间包含在智能数据中，相对时间为生成智能数据的时间与采集相应视频数据的时间两者之差；
所述存储组件，在存储智能数据时还为存储的智能数据打上存储时的本地时间戳；根据读取的智能数据确定出满足检索规则的时间点时：从读取的智能数据中确定满足检索规则的智能数据；从确定的智能数据中提取相对时间和本地时间戳，将本地时间戳加上相对时间得到绝对时间点，该绝对时间点则为所述确定出的满足检索规则的时间点。
较佳地，所述智能摄像机，还周期性地对交通信息进行统计，得到交通参数；智能摄像机还将交通参数封包到数据流中；
所述帧分析组件，对接收的数据流进行解封装包时，还得到交通参数，在存储组件中存储交通参数；
所述存储组件，还将交通参数的存储地址信息发送到所述索引服务器；
所述索引服务器，对接收的关于交通参数的存储地址信息进行记录。
较佳地，所述索引服务器记录的存储地址信息包含编码器标识、地址信息和时间点；
该系统还包括平台服务器，接收交通参数请求，发送给所述索引服务器，所述交通参数请求包含编码器标识、时间范围和交通检索规则；还接收存储组件反馈的时间片段，将时间片段对应的视频数据进行播放；
所述索引服务器，根据交通参数请求中的编码器标识和时间范围查询出相应交通参数的存储地址信息，根据存储地址信息向对应的存储组件发送交通参数请求；
所述存储组件，接收交通参数请求，读取对应的交通参数；调用计算组件根据读取的交通参数确定满足交通检索规则的时间点；将提取的时间点转换为包含该时间点的时间片段，将时间片段反馈给平台服务器。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (14)

1.一种视频数据的智能处理方法，其特征在于，在智能摄像机设置告警规则；该方法包括：
智能摄像机进行视频数据采集，实时对采集的视频数据进行分析，如满足告警规则，则生成智能数据，所述智能数据包含编码器标识和运动轨迹信息；
智能摄像机将视频数据和智能数据一起封包为数据流，发给云存储系统中的帧分析组件；
帧分析组件对接收的数据流进行解封装包，得到视频数据和智能数据，在存储组件中分别存储视频数据和智能数据；
存储组件将视频数据和智能数据的存储地址信息发送到索引服务器进行分别记录。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述告警规则包括目标运动信息和目标特征信息中的至少一个，所述目标运动信息包括位置范围信息和运动变化信息。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，索引服务器记录的存储地址信息包含编码器标识、地址信息和时间点，该方法还包括：
平台服务器接收回放请求，发送给索引服务器，所述回放请求包含编码器标识、回放时间范围；
索引服务器根据回放请求查询出相应视频数据的存储地址信息，根据存储地址信息向相应的存储组件发送提取请求；
存储组件根据提取请求读取对应的视频数据，发送给平台服务器；
平台服务器播放视频数据，在播放过程中接收检索任务，将检索任务发送给索引服务器，所述检索任务包括编码器标识、检索时间范围和检索规则；
索引服务器根据检索任务中的编码器标识和检索时间范围查询出相应智能数据的存储地址信息，根据存储地址信息向对应的存储组件发送检索请求；
存储组件接收检索请求，读取对应的智能数据；调用计算组件根据读取的智能数据确定满足检索规则的时间点；
存储组件将提取的时间点转换为包含该时间点的时间片段，将时间片段反馈给平台服务器；
平台服务器将时间片段对应的视频数据进行播放。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检索规则包括目标运动信息，所述目标运动信息包括位置范围信息和运动变化信息；所述平台服务器在播放过程中接收检索任务包括：在播放过程中，接收用户在暂停画面绘制出的位置范围信息；并接收在规则设置界面输入的运动变化规则。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检索任务还包含目标特征信息；
所述平台服务器在播放过程中接收检索任务包括：在播放过程中，接收用户在规则设置界面输入的目标特征信息。
6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，生成的智能数据中还包含相对时间，相对时间为生成智能数据的时间与采集相应视频数据的时间两者之差；存储组件在存储智能数据时，还为存储的智能数据打上存储时的本地时间戳；
所述根据读取的智能数据确定出满足检索规则的时间点包括：
从读取的智能数据中确定满足检索规则的智能数据；从确定的智能数据中提取相对时间和本地时间戳，将本地时间戳加上相对时间得到绝对时间点，该绝对时间点则为所述确定出的满足检索规则的时间点。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
智能摄像机周期性地对交通信息进行统计，得到交通参数；智能摄像机还将交通参数封包到数据流中；
所述帧分析组件对接收的数据流进行解封装包时，还得到交通参数，在存储组件中存储交通参数；
存储组件还将交通参数的存储地址信息发送到索引服务器进行记录。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，索引服务器记录的存储地址信息包含编码器标识、地址信息和时间点，该方法还包括：
平台服务器接收交通参数请求，发送给索引服务器，所述交通参数请求包含编码器标识、时间范围和交通检索规则；
索引服务器根据交通参数请求中的编码器标识和时间范围查询出相应交通参数的存储地址信息，根据存储地址信息向对应的存储组件发送交通参数请求；
存储组件接收交通参数请求，读取对应的交通参数；调用计算组件根据读取的交 通参数确定满足交通检索规则的时间点；
存储组件将提取的时间点转换为包含该时间点的时间片段，将时间片段反馈给平台服务器；
平台服务器将时间片段对应的视频数据进行播放。
9.一种视频数据的智能处理系统，其特征在于，该系统包括智能摄像机、帧分析组件、检索服务器和多个存储组件；
所述智能摄像机，设置告警规则；智能摄像机进行视频数据采集，实时对采集的视频数据进行分析，如满足告警规则，则生成智能数据，所述智能数据包含编码器标识和运动轨迹信息；将视频数据和智能数据一起封包为数据流，发给所述帧分析组件；
所述帧分析组件，对接收的数据流进行解封装包，得到视频数据和智能数据，在存储组件中分别存储视频数据和智能数据；
所述存储组件，进行视频数据和智能数据的存储后，将视频数据和智能数据的存储地址信息发送给索引服务器；
所述索引服务器，对接收的关于视频数据和智能数据的存储地址信息分别进行记录。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述索引服务器记录的存储地址信息包含编码器标识、地址信息和时间点；
该系统还包括平台服务器，接收回放请求，发送给所述索引服务器，所述回放请求包含编码器标识、回放时间范围；还接收存储组件反馈的视频数据，播放视频数据，在播放过程中接收检索任务，将检索任务发送给所述索引服务器，所述检索任务包括编码器标识、检索时间范围和检索规则；还接收存储组件反馈的时间片段，将时间片段对应的视频数据进行播放；
所述索引服务器，根据接收的回放请求查询出相应视频数据的存储地址信息，根据存储地址信息向相应的存储组件发送提取请求；还接收来自所述平台服务器的检索任务，根据检索任务中的编码器标识和检索时间范围查询出相应智能数据的存储地址信息，根据存储地址信息向对应的存储组件发送检索请求；
所述存储组件，接收来自所述索引服务器的回放请求，根据回放请求读取对应的视频数据，发送给平台服务器；还接收来自所述索引服务器的检索任务，读取与检索 任务中的编码器标识和检索时间范围对应的智能数据；根据读取的智能数据确定满足检索规则的时间点；将提取的时间点转换为包含该时间点的时间片段，将时间片段反馈给平台服务器。
11.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述平台服务器，在播放过程中，接收用户在暂停画面绘制出的位置范围信息；并接收在规则设置界面输入的运动变化规则。
12.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述智能摄像机，还获取相对时间，将相对时间包含在智能数据中，相对时间为生成智能数据的时间与采集相应视频数据的时间两者之差；
所述存储组件，在存储智能数据时还为存储的智能数据打上存储时的本地时间戳；根据读取的智能数据确定出满足检索规则的时间点时：从读取的智能数据中确定满足检索规则的智能数据；从确定的智能数据中提取相对时间和本地时间戳，将本地时间戳加上相对时间得到绝对时间点，该绝对时间点则为所述确定出的满足检索规则的时间点。
13.如权利要求9所述的系统，其特征在于，
所述智能摄像机，还周期性地对交通信息进行统计，得到交通参数；智能摄像机还将交通参数封包到数据流中；
所述帧分析组件，对接收的数据流进行解封装包时，还得到交通参数，在存储组件中存储交通参数；
所述存储组件，还将交通参数的存储地址信息发送到所述索引服务器；
所述索引服务器，对接收的关于交通参数的存储地址信息进行记录。
14.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述索引服务器记录的存储地址信息包含编码器标识、地址信息和时间点；
该系统还包括平台服务器，接收交通参数请求，发送给所述索引服务器，所述交通参数请求包含编码器标识、时间范围和交通检索规则；还接收存储组件反馈的时间片段，将时间片段对应的视频数据进行播放；
所述索引服务器，根据交通参数请求中的编码器标识和时间范围查询出相应交通参数的存储地址信息，根据存储地址信息向对应的存储组件发送交通参数请求；
所述存储组件，接收交通参数请求，读取对应的交通参数；调用计算组件根据读取的交通参数确定满足交通检索规则的时间点；将提取的时间点转换为包含该时间点的时间片段，将时间片段反馈给平台服务器。
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