CN108363713A - 视频图像信息解析装置、系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种视频图像信息解析装置、系统及方法，属于数据处理技术领域。方案通过监视各个算法引擎的计算能力，将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎，所述解析任务中携带有标准化的非结构化资源；对所述标准化的非结构化资源进行解析，得到结构化和/或半结构化资源；通过Kafka接口存储所述算法引擎得到的结构化和/或半结构化资源。通过解析视频图像信息，将非结构化的视频、图像数据转换成结构化或者半结构化的视频图像信息数据，而云存储结构能够实现海量视频、图像、索引数据安全、高效存取，同时提供检索服务和开放的二次开发接口，可以服务于市局各警种警务工作，满足视频图像处理高效、准确、共享等应用需要。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种视频图像信息解析装置、系统及方法。
背景技术
现有视频监控网络存在着缺乏深度应用的模式、监控网的智慧化程度不高、系统建设的投入产出比低等突出问题。如何用新技术改造现有的视频监控网络，使之能更好地适应物联网时代视频监控智慧化、情报化的应用需求已迫在眉睫。
对于视频信息的提取，及与其他信息系统进行标准数据交换、互联互通及语义互，目前没有很好的解决方案。
发明内容
本发明实施例提出了一种视频图像信息解析装置、系统及方法，以海量视频、图像数据深度应用为核心，对智能算法、计算资源进行整合和统一管理，实现非结构化的视频、图像数据转换成结构化或者半结构化的视频图像信息数据。
本发明实施例提供一种视频图像信息解析装置，所述装置包括任务调度模块、算法引擎和存储模块；
所述任务调度模块，用于获取解析任务，监视各个算法引擎的计算能力，将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎，所述解析任务中携带有标准化的非结构化资源；
所述算法引擎对所述标准化的非结构化资源进行解析，得到结构化和/或半结构化资源；
所述存储模块，通过Kafka接口存储所述算法引擎得到的结构化和/或半结构化资源。
其中，所述任务调度模块具体包括获取单元、分析单元和任务调度单元；
所述获取单元，用于获取解析任务，所述解析任务中携带数据源；
所述分析单元，用于判断所述数据源的类型，当判断出所述数据源的类型为离线视频或图像资源时，通过图像信息资源平台下载待分析的非结构化资源；当判断出所述数据源的类型为在线资源时，进行流式分析；
所述任务调度单元，用于监视各个算法引擎的计算能力，将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎，所述解析任务中携带有标准化的非结构化资源。
其中，所述算法引擎包括定义单元、调用单元和计算单元；
所述定位单元，用于根据不同的算法类型，定义不同的算法接口和参数；
所述调用单元，通过统一接口调用不同算法类型，将不同算法加载到不同的数据源上；
所述计算单元，用于对视频或图像进行结构化处理，得到结构化和/或半结构化资源。
其中，所述任务调度单元具体用于将任务按照任务类型切分成多个子任务,将所述多个子任务平均分配到多个算法引擎上，进行并行处理。
其中，所述存储模块具体对半结构化资源采用分布式文件系统存储方式，对视频文件以视频帧索引方式存储。
本发明实施例还提供了一种视频图像信息解析系统，所述系统包括采集装置、服务装置和上述解析装置；
所述采集装置，数据采集非结构化资源，对所述非结构化资源进行转码运算，得到标准化的非结构化资源，所述资源为视频图像数据；
所述服务装置，调取所述解析装置中的结构化和/或半结构化资源，提供标准服务接口，以供查询或检索。
本发明实施例还提供了一种视频图像信息解析方法，所述方法包括：
获取解析任务，监视各个算法引擎的计算能力，将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎，所述解析任务中携带有标准化的非结构化资源；
对所述标准化的非结构化资源进行解析，得到结构化和/或半结构化资源；
通过Kafka接口存储所述算法引擎得到的结构化和/或半结构化资源。
进一步的，所述方法还包括：解析任务中携带数据源；
判断所述数据源的类型，当判断出所述数据源的类型为离线视频或图像资源时，通过图像信息资源平台下载待分析的非结构化资源；当判断出所述数据源的类型为在线资源时，进行流式分析；
监视各个算法引擎的计算能力，将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎，所述解析任务中携带有标准化的非结构化资源。
其中，所述对所述标准化的非结构化资源进行解析，得到结构化和/或半结构化资源，具体包括：
通过统一接口调用不同算法类型，将不同算法加载到不同的数据源上；
对视频或图像进行结构化处理，得到结构化和/或半结构化资源。
其中，所述将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎，具体包括；
将任务按照任务类型切分成多个子任务,将所述多个子任务分配到多个算法引擎上，进行并行处理。
有益效果如下：
本发明的方案，通过解析视频图像信息，将非结构化的视频、图像数据转换成结构化或者半结构化的视频图像信息数据，而云存储结构能够实现海量视频、图像、索引数据安全、高效存取，同时提供检索服务和开放的二次开发接口，可以服务于市局各警种警务工作，满足视频图像处理高效、准确、共享等应用需要。
附图说明
下面将参照附图描述本发明的具体实施例，其中：
图1示出了本发明实施例一中视频图像信息解析装置结构示意图；
图2示出了本发明实施例一中视频图像信息解析装置的另一结构示意图；
图3示出了本发明实施例一中多计算节点并行处理示意图；
图4示出了本发明实施例一中结构化数据和非/半结构化数据存储、检索实现方案的示意图；
图5示出了本发明实施例三中视频图像信息解析系统结构示意图；
图6示出了本发明实施例二中视频图像信息解析方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明的示例性实施例进行进一步详细的说明，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是所有实施例的穷举。并且在不冲突的情况下，本说明中的实施例及实施例中的特征可以互相结合。
实施例一
图1示出了一种视频图像信息解析装置，所述装置包括任务调度模块101、算法引擎102和存储模块103；
任务调度模块101，用于获取解析任务，监视各个算法引擎的计算能力，将解析任务动态负载均衡的下发给算法引擎，解析任务中携带有标准化的非结构化资源；
算法引擎102对标准化的非结构化资源进行解析，得到结构化和/或半结构化资源；
存储模块103通过Kafka接口存储算法引擎得到的结构化和/或半结构化资源。
具体的，参见图2所示的视频图像信息解析装置，对于任务调度模块101，具体包括获取单元1011、分析单元1012和任务调度单元1013；
获取单元1011，用于获取解析任务，解析任务中携带数据源；
分析单元1012，用于判断数据源的类型，当判断出数据源的类型为离线视频或图像资源时，通过图像信息资源平台下载待分析的非结构化资源；当判断出数据源的类型为在线资源时，进行流式分析；
其中，对于每个分析节点数据都是事先分段加载到每个计算节点的内存中，基本保证系统响应周期内的0数据加载过程，而且每个计算本节点只计算本节点内存的数据；针对实时视频及图片，采用流式分析方式。
任务调度单元1013，用于监视各个算法引擎的计算能力，将解析任务动态负载均衡的下发给算法引擎，解析任务中携带有标准化的非结构化资源。
任务调度单元具体用于将任务按照任务类型切分成多个子任务,将多个子任务平均分配到多个算法引擎上，进行并行处理。
如图3所示，任务调度单元接收到任务后将任务按照任务类型切分成多个子任务,然后通过多计算节点并行处理，将各个子任务平均分配到各个分析节点上，该分析节点为算法引擎，在各个分析节点上利用各种类型的计算方法，包括Map/Reduce，高并发、内存计算、流式计算，实现单位节点内任务的动态负载均衡和容错处理。
任务调度模块收到任务后将任务放到缓存队列中，当算法中心有空闲的分析节点时会通过心跳向任务管理单元获取指定的分析任务。
任务调度模块会判断数据源的类型，如果数据源是离线视频、图片资源则通过图像信息资源平台下载待分析的资源，并将下载好的资源通过系统的转码单元进行资源的标注化，如视频统一转化成AVI、图片转换成JPG；如果数据源是在线资源，则采用流式分析的方式。成功获取到数据资源后，任务调度模块会将对应的任务信息、数据源信息下发给算法中心进行数据的结构化分析。
对于算法引擎102，包括定义单元1021、调用单元1022和计算单元1023；
定位单元1021，用于根据不同的算法类型，定义不同的算法接口和参数；
调用单元1022，通过统一接口调用不同算法类型，将不同算法加载到不同的数据源上；
计算单元1023，用于对视频或图像进行结构化处理，得到结构化和/或半结构化资源。
算法引擎主要负责对视频图像资源中的人、车、物、行为等进行结构化分析和语义化结构的标准输出，收到任务调度单元发送过来的任务后，算法引擎单元根据算法类型不同定义不同的算法接口和参数，该算法引擎通过统一接口接入调用不同厂家同类算法进行视频、图像的结构化处理和应用，支持各类异构算法服务器的接入，支持将特定的算法加载到特定的计算资源上，从而实现集多家算法于一身，集各家之所长。
对于存储模块103，具体对半结构化资源采用分布式文件系统存储方式，对视频文件以视频帧索引方式存储。
如图4所示的结构化数据和非/半结构化数据存储、检索实现方案的示意图，视频图像信息解析装置完成结构化分析任务完成后，对相应的结构化和/或半结构化数据存入系统的云存储当中。
对于半结构化数据，采用分布式文件系统存储技术，利用分布式文件系统存储技术提供的Scale-Out存储解决方案，将存储池虚拟化，此技术具有强大的横向扩展能力，并通过扩展能够支持数PB/EP存储容量和处理数千客户端。
而对于视频文件，以视频帧索引方式存储，小文件以Key-Value方式存储，以实现海量非(半)结构化文件的快速检索与定位。
通过Kafka接口将其存储到分布式数据库中，分布式数据库具有海量数据处理框架，能够有效保证海量记录的存储、高效率检索查询；Kafka是一个低延迟高吞吐的分布式消息队列，适合于目标结构化数据实时存储。
同时“云存储中心”提供基于http协议的标准数据检索接口，图像解析中心的数据服务模块根据应用系统的检索请求调用大数据检索接口获取结果集，并将结果集返回给各应用系统。
本发明提供的方案，通过解析视频图像信息，将非结构化的视频、图像数据转换成结构化或者半结构化的视频图像信息数据，提供的云存储结构，能够实现海量视频、图像、索引数据安全、高效存取。
实施例二
参见图5，本发明提供的视频图像解析系统主要由采集层、解析层、服务层，采集层包括采集装置，该解析层包括解析装置，该服务层包括服务装置，该系统包括采集装置、解析装置和服务装置，其中该解析装置为上述实施例一所述的任一视频图像信息解析装置；
采集装置，数据采集非结构化资源，对所述非结构化资源进行转码运算，得到标准化的非结构化资源，所述资源为视频图像数据；
服务装置，调取所述解析装置中的结构化和/或半结构化资源，提供标准数据检索接口，以供查询或检索。
该系统首先通过数据采集层按需完成指定的非结构化数据的抽取、加载、标准化，再由解析层完成本次任务的管理和调度，利用算法引擎将任务动态负载均衡地派发给特定分析节点，完成非结构数据转化成结构化/半结构化数据的过程，并通过云存储单元完成结构化/半结构化数据的存储。同时，将各应用系统通过服务层提供标准服务接口(webservice/json)的完成海量非结构化、结构化/半结构化数据的查询和全文检索、以及海量视频图像解析任务的下发。
本系统通过Kafka接口将其存储到分布式数据库中，分布式数据库具有海量数据处理框架，能够有效保证海量记录的存储、高效率检索查询；Kafka是一个低延迟高吞吐的分布式消息队列，适合于目标结构化数据实时存储。
同时服务装置提供基于http协议的标准服务接口，图像解析中心的数据服务模块根据应用系统的检索请求调用大数据检索接口获取结果集，并将结果集返回给各应用系统。
本发明提供的方案，通过解析视频图像信息，将非结构化的视频、图像数据转换成结构化或者半结构化的视频图像信息数据，而云存储结构能够实现海量视频、图像、索引数据安全、高效存取，同时提供检索服务和开放的二次开发接口，可以服务于市局各警种警务工作，满足视频图像处理高效、准确、共享等应用需要。
实施例三
下面结合图6，给出本方案视频图像信息解析方法，方法包括：
步骤301：获取解析任务，监视各个算法引擎的计算能力，将解析任务动态负载均衡的下发给算法引擎，解析任务中携带有标准化的非结构化资源；
步骤302：对标准化的非结构化资源进行解析，得到结构化和/或半结构化资源；
步骤303：通过Kafka接口存储算法引擎得到的结构化和/或半结构化资源。
具体的，对标准化的非结构化资源进行解析，得到结构化和/或半结构化资源，具体包括：
通过统一接口调用不同算法类型，将不同算法加载到不同的数据源上；
对视频或图像进行结构化处理，得到结构化和/或半结构化资源。
其中，该方法还包括解析任务中携带数据源；
判断数据源的类型，当判断出数据源的类型为离线视频或图像资源时，通过图像信息资源平台下载待分析的非结构化资源；当判断出数据源的类型为在线资源时，进行流式分析；
监视各个算法引擎的计算能力，将解析任务动态负载均衡的下发给算法引擎，解析任务中携带有标准化的非结构化资源。
其中，将解析任务动态负载均衡的下发给算法引擎，具体包括；
将任务按照任务类型切分成多个子任务,将多个子任务分配到多个算法引擎上，进行并行处理。
本方案提供的方案，通过解析视频图像信息，将非结构化的视频、图像数据转换成结构化或者半结构化的视频图像信息数据，而云存储结构能够实现海量视频、图像、索引数据安全、高效存取，同时提供检索服务和开放的二次开发接口，可以服务于市局各警种警务工作，满足视频图像处理高效、准确、共享等应用需要。
为了描述的方便，以上装置的各部分以功能分为各种模块或单元分别描述。当然，在实施本发明时可以把各模块或单元的功能在同一个或多个软件或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
Claims (10)
1.一种视频图像信息解析装置，其特征在在于，所述装置包括任务调度模块、算法引擎和存储模块；
所述任务调度模块，用于获取解析任务，监视各个算法引擎的计算能力，将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎，所述解析任务中携带有标准化的非结构化资源；
所述算法引擎对所述标准化的非结构化资源进行解析，得到结构化和/或半结构化资源；
所述存储模块，通过Kafka接口存储所述算法引擎得到的结构化和/或半结构化资源。
2.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述任务调度模块具体包括获取单元、分析单元和任务调度单元；
所述获取单元，用于获取解析任务，所述解析任务中携带数据源；
所述分析单元，用于判断所述数据源的类型，当判断出所述数据源的类型为离线视频或图像资源时，通过图像信息资源平台下载待分析的非结构化资源；当判断出所述数据源的类型为在线资源时，进行流式分析；
所述任务调度单元，用于监视各个算法引擎的计算能力，将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎，所述解析任务中携带有标准化的非结构化资源。
3.如权利要求1或2所述的装置，其特征在于，所述算法引擎包括定义单元、调用单元和计算单元；
所述定位单元，用于根据不同的算法类型，定义不同的算法接口和参数；
所述调用单元，通过统一接口调用不同算法类型，将不同算法加载到不同的数据源上；
所述计算单元，用于对视频或图像进行结构化处理，得到结构化和/或半结构化资源。
4.如权利要求2所述的装置，其特征在于，所述任务调度单元具体用于将任务按照任务类型切分成多个子任务,将所述多个子任务平均分配到多个算法引擎上，进行并行处理。
5.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述存储模块具体对半结构化资源采用分布式文件系统存储方式，对视频文件以视频帧索引方式存储。
6.一种视频图像信息解析系统，其特征在于，所述系统包括采集装置、服务装置和如权利要求1-5任一所述的解析装置；
所述采集装置，数据采集非结构化资源，对所述非结构化资源进行转码运算，得到标准化的非结构化资源，所述资源为视频图像数据；
所述服务装置，调取所述解析装置中的结构化和/或半结构化资源，提供标准服务接口，以供查询或检索。
7.一种视频图像信息解析方法，其特征在于，所述方法包括：
获取解析任务，监视各个算法引擎的计算能力，将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎，所述解析任务中携带有标准化的非结构化资源；
对所述标准化的非结构化资源进行解析，得到结构化和/或半结构化资源；
通过Kafka接口存储所述算法引擎得到的结构化和/或半结构化资源。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：解析任务中携带数据源；
判断所述数据源的类型，当判断出所述数据源的类型为离线视频或图像资源时，通过图像信息资源平台下载待分析的非结构化资源；当判断出所述数据源的类型为在线资源时，进行流式分析；
监视各个算法引擎的计算能力，将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎，所述解析任务中携带有标准化的非结构化资源。
9.如权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述对所述标准化的非结构化资源进行解析，得到结构化和/或半结构化资源，具体包括：
通过统一接口调用不同算法类型，将不同算法加载到不同的数据源上；
对视频或图像进行结构化处理，得到结构化和/或半结构化资源。
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述将所述解析任务动态负载均衡的下发给所述算法引擎，具体包括；
将任务按照任务类型切分成多个子任务,将所述多个子任务分配到多个算法引擎上，进行并行处理。
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