CN108965906A - 一种基于云存储服务器的视频存储方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于云存储服务器的视频存储方法，包括如下步骤：划分存储空间，构成集合A；接收发送的视频段信息，并划分成若干子视频段，获得子视频段中小视频段的时间长度；计算各子视频段的完整度，将大于设定值的子视频段存储至集合A中，将小于设定阀值的子视频段返回，重新发送视频段信息；比较发送的视频段信息的存储大小与存储集合A中子存储空间的存储大小；提取再次发送的视频段信息，提取出小于设定阀值的子视频段信息，并检测完整度；当接收下一个新的视频段信息时，重复以上步骤，直至存储完成。本发明通过对接收的视频段信息进行完整度检测以及有规律的存储，大大提高存储的视频的准确性和完整性，同时便于后期视频的查询。
Description
技术领域
本发明属于云存储服务器技术领域，涉及到一种基于云存储服务器的 视频存储方法。
背景技术
随着云技术的发展，云存储应用也逐渐渗入各个领域，数据爆炸性增 长，海量的监控设备每天产生的视频数据不可估量，在公共安全领域，通 过视频侦查技术查案已经是很常用的技术。
伴随着物联网应用的落地和普通家庭民用市场的兴起，整个安防行业 市场规模迅速壮大，带动了视频监控行业技术持续创新，由最初用户对视 频图像数据刚开始只看不存或少量保存到现在的长时间储存，使视频数据 呈现爆炸性增长的态势，起初的DVR存储和服务器本地硬盘保存已经满足 不了大量视频数据快速储存需求，亟需提供一款高性能的视频存储产品， 现有的视频存储产品在存储的过程中，无法对接收的视频信息进行检测， 导致接收的视频的完整度差，影响后期视频的观看，同时由于存储空间较 大，使得存储的过程杂乱无章，无法实现有规律的存储，不便于后期视频 的查询。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于云存储服务器的视频存储方法，解决 了现有云存储服务器在视频存储的过程中，无法检测对需存储的视频的完 整度进行检测，进而导致存储的视频的完整度和准确度低，不便于后期的 观察。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于云存储服务器的视频存储方法，包括如下步骤：
S1、将云存储服务器内的存储空间进行划分,形成若干子存储空间，若 干子存储空间构成存储集合A(a1,a2,...,ai,...,an)；
S2、接收临时视频存储器发送的视频段信息，将视频段信息按时间段 T划分成若干子视频段B(b1,b2,...,bj,...,bm)，若该子视频段内包含若 干间隔大于2S的小视频段，对小视频段的时间长度进行统计，得到 t1,t2,...,ti，其中，ti表示为第i个小视频的时间长度，且i≥2；
S3、对各子视频段的完整度进行计算，将完整度大于设定完整度阀值 的子视频段存储至存储集合A中，存储空间的存储顺序为依次为 a1,a2,...,ai,...,an的子存储空间；将完整度小于设定的完整度阀值的 子视频段按照云存储服务器接收的顺序依次反馈至临时视频存储器，临时 视频存储器接收反馈的子视频段信息，并将该子视频段对应的视频段信息 重新发送至云存储服务器；
S4、对临时视频存储器发送的视频段信息的存储大小进行检测，并将 检测的存储大小与存储集合A中子存储空间ai的剩余存储量进行对比，若 存储子存储空间ai的剩余存储量小于临时视频存储器发送的视频段信息 的存储大小，则将该完整度大于完整度阀值的子视频段信息存储至子存储 空间a(i+1)；
S4、对再次发送的视频段信息进行提取，以提取出完整度小于设定的 完整度阀值的子视频段信息；
S5、将步骤S4中的子视频段信息进行完整度检测，得到完整度，将检 测的完整度与设定的完整度阀值进行对比，若完整度大于设定的完整度阀 值，则该子视频段信息存储至子存储空间a(i+1)；
S6、若小于设定的完整度阀值，则重复进入步骤S4和S5，直至该视 频段的视频信息完全发送完成；
S7、每当接收到临时视频存储器发送的下一个新的视频段信息时，重 复步骤S2-S6，直至临时视频存储器发送的视频段全部存储完成。
进一步地，所述步骤S3中子视频段的完整度计算公式为其 中，T为子视频的总时间长度。
进一步地，所述步骤S4中视频段信息的提取，包括以下步骤：
(1)、判断完整度小于设定完整度阀值的子视频段的最前端与最后端 是否存在视频信息；
(2)、若最前端与最后端均存在视频信息，进入步骤(3)，若只有最 前端存有视频信息，进入步骤(4)，若只有最后端存有视频信息，进入步 骤(5)；
(3)、将最前端与最后端的视频信息进行截取，获得若干图片样本， 最前端的视频信息对应的图片样本集合C前(c1,c2,...,ci,...,cm),D后 (d1,d2,...,di,...,dn)，其中，m＝n，m与n分别表示为提取的该视频段 信息最前端和最后端的图片样本数量；
(4)、将最前端的视频信息进行截取，获得若干图片样本，最前端的 视频信息对应的图片样本集合C前(c1,c2,...,ci,...,cm)，m表示提取的 该视频段信息最前端的图片样本数量，并提取距最后端时间t′的视频段信 息对应的图片样本集合D′后(d1，d2，...，di，...，dn))，n表示提取图像样本数 量；
(5)、将最后端的视频信息进行截取，获得若干图片样本，最后端的 视频信息对应的图片样本集合D后(d1,d2,...,di,...,dn)，并提取距前端 t″的视频段信息对应的图片样本集合C′前(c1,c2，...,ci，...,cm)，m表示提取的 图片样本数量；
(6)、对步骤S3、S4或S5中的图像样本进行建模，转化为图像模型 数据，对转换的图像模型数据进行特征向量的建立，所述特征向量是将每 张图像样本划分为v*v个矩形图像，并按照从上到下和从左到右的顺序， 依次设为第1特征向量、第2特征向量、...、第v*v特征向量，若干特征 向量构成集合Fi(Fi1，Fi2，...，Fij，...，Fiv*v)，Fij表示为第Fi个图像样本对应的第j个特征向量，所述特征向量为图像的颜色、分布位置 等；
(7)、将建立的特征向量与临时视频存储器发送的视频段信息转化后 的特征向量进行重合度检测，临时视频存储器发送的视频信息包括若干视 频段，构成视频段集合W(w1,w2,...,wh),每个视频段中的图像集合为 C(C1,C2,...,Ck,...,Cf),f表示图像样本的数量,且每个图像样本对应不 同的特征向量,每个图像中的特征向量构成集合为Dk(Dk1，Dk2，...， Dkj，...，Dkv*v)，Dkj表示为第Dk个图像对应的第j个特征向量；
(8)、对步骤(6)中的特征向量与临时视频存储器发送的视频段信息中 图像对应的特征向量进行对比，构成重合向量集合 Bi′(bi′1,bi′2,...,bi′j,...,bi′v*v)，其中,bi′j表示第Bi个图像样本中的第j 特征向量与发送的视频段信息对应的图片样本中的第j特征向量相重合的 值，图像样本中的第j个特征向量与发送的视频段信息对应的图片样本中 的第j个特征向量相重合的值为1,否则,为0；
(9)、发送的视频段信息中与完整度小于完整度阀值的视频段信息的 重合度大于设定的重合度阀值，并将该重合度对应的视频段信息提取出， 并将该新视频段进行向前提前t″时间或向后推迟t′时间，得到最佳视频段 信息，并获得的最佳视频段信息进入步骤S5。
进一步地，所述步骤(8)中，完整度小于完整度阀值的子视频段信息 与临时视频存储器发送的视频段信息对应的若干视频段信息的重合度计 算,其中，G表示重合度系数，
本发明的有益效果：
本发明提供的基于云存储服务器的视频存储方法，通过对接收的视频 段信息进行完整度检测，将完整度大于设定的完整度阀值的视频段进行存 储，对小于完整度阀值的视频段再次进行接收和检测，大大提高存储的视 频的准确性和完整性，并通过对视频段信息进行有规律的存储，便于后期 视频的查询。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是 全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出 创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明为一种基于云存储服务器的视频存储方法，包括如下步骤：
S1、将云存储服务器内的存储空间进行划分,形成若干子存储空间，若 干子存储空间构成存储集合A(a1,a2,...,ai,...,an)；
S2、接收临时视频存储器发送的视频段信息，将视频段信息按时间段 T(T＞2s)进行划分，划分成若干子视频段B(b1,b2,...,bj,...,bm)，对 若干子视频段中的视频的完整度进行检测，若该子视频段内包含若干间隔 大于2S的小视频段，对小视频段的时间长度进行统计，得到t1,t2,...,ti， 其中，ti表示为第i个小视频的时间长度，且i≥2；
S3、对各子视频段的完整度进行计算，将完整度大于设定完整度阀值 的子视频段存储至存储集合A中，存储空间的存储顺序为依次为 a1,a2,...,ai,...,an的子存储空间；将完整度小于设定的完整度阀值的 子视频段按照云存储服务器接收的顺序依次反馈至临时视频存储器，临时 视频存储器接收反馈的子视频段信息，并将该子视频段对应的视频段信息 重新发送至云存储服务器，其中子视频段的完整度计算公式为其 中，T为子视频的总时间长度；
S4、对临时视频存储器发送的视频段信息的存储大小进行检测，并将 检测的存储大小与存储集合A中子存储空间ai的剩余存储量进行对比，若 存储子存储空间ai的剩余存储量小于临时视频存储器发送的视频段信息 的存储大小，则将该完整度大于完整度阀值的子视频段信息存储至子存储 空间a(i+1)；
S4、对再次发送的视频段信息进行提取，以提取出完整度小于设定的 完整度阀值的子视频段信息；
S5、将步骤S4中的子视频段信息进行完整度检测，得到完整度，将检 测的完整度与设定的完整度阀值进行对比，若完整度大于设定的完整度阀 值，则该子视频段信息存储至子存储空间a(i+1)；
S6、若小于设定的完整度阀值，则重复进入步骤S4和S5；
S7、每当接收到临时视频存储器发送的下一个新的视频段信息时，重 复步骤S2-S6，直至临时视频存储器发送的视频段全部存储完成。
其中，步骤S4中视频段信息的提取包括以下步骤：
(2)、判断完整度小于设定完整度阀值的子视频段的最前端与最后端 是否存在视频信息；
(2)、若最前端与最后端均存在视频信息，进入步骤(3)，若只有最 前端存有视频信息，进入步骤(4)，若只有最后端存有视频信息，进入步 骤(5)；
(3)、将最前端与最后端的视频信息进行截取，获得若干图片样本， 最前端的视频信息对应的图片样本集合C前(c1,c2,...,ci,...,cm),D后 (d1,d2,...,di,...,dn)，其中，m＝n，m与n分别表示为提取的该视频段 信息最前端和最后端的图片样本数量；
(4)、将最前端的视频信息进行截取，获得若干图片样本，最前端的 视频信息对应的图片样本集合C前(c1,c2,...,ci,...,cm)，m表示提取的 该视频段信息最前端的图片样本数量，并提取距最后端时间t′的视频段信 息对应的图片样本集合D′后(d1，d2，...，di，...，dn))，n表示提取图像样本数 量；
(5)、将最后端的视频信息进行截取，获得若干图片样本，最后端的 视频信息对应的图片样本集合D后(d1,d2,...,di,...,dn)，并提取距前端 t″的视频段信息对应的图片样本集合C′前(c1,c2，...,ci，...,cm)，m表示提取的 图片样本数量；
(6)、对步骤S3、S4或S5中的图像样本进行建模，转化为图像模型 数据，对转换的图像模型数据进行特征向量的建立，所述特征向量是将每 张图像样本划分为v*v个矩形图像，并按照从上到下和从左到右的顺序， 依次设为第1特征向量、第2特征向量、...、第v*v特征向量，若干特征 向量构成集合Fi(Fi1，Fi2，...，Fij，...，Fiv*v)，Fij表示为第Fi个图像样本对应的第j个特征向量，所述特征向量为图像的颜色、分布位置 等；
(7)、将建立的特征向量与临时视频存储器发送的视频段信息转化后 的特征向量进行重合度检测，临时视频存储器发送的视频信息包括若干视 频段，构成视频段集合W(w1,w2,...,wh),每个视频段中的图像集合为 C(C1,C2,...,Ck,...,Cf),f表示图像样本的数量,且每个图像样本对应不 同的特征向量,每个图像中的特征向量构成集合为Dk(Dk1，Dk2，...， Dkj，...，Dkv*v)，Dkj表示为第Dk个图像对应的第j个特征向量；
(8)、对步骤(6)中的特征向量与临时视频存储器发送的视频段信息中 图像对应的特征向量进行对比，构成重合向量集合 Bi′(bi′1,bi′2,...,bi′j,...,bi′v*v)，其中,bi′j表示第Bi个图像样本中的第j 特征向量与发送的视频段信息对应的图片样本中的第j特征向量相重合的 值，图像样本中的第j个特征向量与发送的视频段信息对应的图片样本中 的第j个特征向量相重合的值为1,否则,为0；
根据重合度计算公式,计算完整度小于完整度阀值的子视频段信息与 临时视频存储器发送的视频段信息对应的若干视频段信息的重合 度,其中，G表示重合度系数，
(9)、发送的视频段信息中与完整度小于完整度阀值的视频段信息的 重合度大于设定的重合度阀值，并将该重合度对应视频段信息提取出，并 将该新视频段进行向前提前t″时间或向后推迟t′时间，得到最佳视频段信 息，并获得的最佳视频段信息进入步骤S5。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域 的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的 方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围， 均应属于本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于云存储服务器的视频存储方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、将云存储服务器内的存储空间进行划分,形成若干子存储空间，若干子存储空间构成存储集合A(a1,a2,...,ai,...,an)；
S2、接收临时视频存储器发送的视频段信息，将视频段信息按时间段T划分成若干子视频段B(b1,b2,...,bj,...,bm)，若该子视频段内包含若干间隔大于2S的小视频段，对小视频段的时间长度进行统计，得到t1,t2,...,ti，其中，ti表示为第i个小视频的时间长度，且i≥2；
S3、对各子视频段的完整度进行计算，将完整度大于设定完整度阀值的子视频段存储至存储集合A中，存储空间的存储顺序为依次为a1,a2,...,ai,...,an的子存储空间；将完整度小于设定的完整度阀值的子视频段按照云存储服务器接收的顺序依次反馈至临时视频存储器，临时视频存储器接收反馈的子视频段信息，并将该子视频段对应的视频段信息重新发送至云存储服务器；
S4、对临时视频存储器发送的视频段信息的存储大小进行检测，并将检测的存储大小与存储集合A中子存储空间ai的剩余存储量进行对比，若存储子存储空间ai的剩余存储量小于临时视频存储器发送的视频段信息的存储大小，则将该完整度大于完整度阀值的子视频段信息存储至子存储空间a(i+1)；
S4、对再次发送的视频段信息进行提取，以提取出完整度小于设定的完整度阀值的子视频段信息；
S5、将步骤S4中的子视频段信息进行完整度检测，得到完整度，将检测的完整度与设定的完整度阀值进行对比，若完整度大于设定的完整度阀值，则该子视频段信息存储至子存储空间a(i+1)；
S6、若小于设定的完整度阀值，则重复进入步骤S4和S5，直至该视频段的视频信息完全发送完成；
S7、每当接收到临时视频存储器发送的下一个新的视频段信息时，重复步骤S2-S6，直至临时视频存储器发送的视频段全部存储完成。
2.根据权利要求1所述的一种基于云存储服务器的视频存储方法，其特征在于：所述步骤S3中子视频段的完整度计算公式为其中，T为子视频的总时间长度。
3.根据权利要求1所述的一种基于云存储服务器的视频存储方法，其特征在于：所述步骤S4中视频段信息的提取，包括以下步骤：
(1)、判断完整度小于设定完整度阀值的子视频段的最前端与最后端是否存在视频信息；
(2)、若最前端与最后端均存在视频信息，进入步骤(3)，若只有最前端存有视频信息，进入步骤(4)，若只有最后端存有视频信息，进入步骤(5)；
(3)、将最前端与最后端的视频信息进行截取，获得若干图片样本，最前端的视频信息对应的图片样本集合C前(c1,c2,...,ci,...,cm),D后(d1,d2,...,di,...,dn)，其中，m＝n，m与n分别表示为提取的该视频段信息最前端和最后端的图片样本数量；
(4)、将最前端的视频信息进行截取，获得若干图片样本，最前端的视频信息对应的图片样本集合C前(c1,c2,...,ci,...,cm)，m表示提取的该视频段信息最前端的图片样本数量，并提取距最后端时间t′的视频段信息对应的图片样本集合D′后(d1，d2，...，di，...，dn))，n表示提取图像样本数量；
(5)、将最后端的视频信息进行截取，获得若干图片样本，最后端的视频信息对应的图片样本集合D后(d1,d2,...,di,...,dn)，并提取距前端t″的视频段信息对应的图片样本集合C′前(c1,c2，...,ci，...,cm)，m表示提取的图片样本数量；
(6)、对步骤S3、S4或S5中的图像样本进行建模，转化为图像模型数据，对转换的图像模型数据进行特征向量的建立，所述特征向量是将每张图像样本划分为v*v个矩形图像，并按照从上到下和从左到右的顺序，依次设为第1特征向量、第2特征向量、...、第v*v特征向量，若干特征向量构成集合Fi(Fi1，Fi2，...，Fij，...，Fiv*v)，Fij表示为第Fi个图像样本对应的第j个特征向量，所述特征向量为图像的颜色、分布位置等；
(7)、将建立的特征向量与临时视频存储器发送的视频段信息转化后的特征向量进行重合度检测，临时视频存储器发送的视频信息包括若干视频段，构成视频段集合W(w1,w2,...,wh),每个视频段中的图像集合为C(C1,C2,...,Ck,...,Cf),f表示图像样本的数量,且每个图像样本对应不同的特征向量,每个图像中的特征向量构成集合为Dk(Dk1，Dk2，...，Dkj，...，Dkv*v)，Dkj表示为第Dk个图像对应的第j个特征向量；
(8)、对步骤(6)中的特征向量与临时视频存储器发送的视频段信息中图像对应的特征向量进行对比，构成重合向量集合Bi′(bi′1,bi′2,...,bi′j,...,bi′v*v)，其中,bi′j表示第Bi个图像样本中的第j特征向量与发送的视频段信息对应的图片样本中的第j特征向量相重合的值，图像样本中的第j个特征向量与发送的视频段信息对应的图片样本中的第j个特征向量相重合的值为1,否则,为0；
(9)、发送的视频段信息中与完整度小于完整度阀值的视频段信息的重合度大于设定的重合度阀值，并将该重合度对应的视频段信息提取出，并将该新视频段进行向前提前t″时间或向后推迟t′时间，得到最佳视频段信息，并获得的最佳视频段信息进入步骤S5。
4.根据权利要求3所述的一种基于云存储服务器的视频存储方法，其特征在于：所述步骤(8)中，完整度小于完整度阀值的子视频段信息与临时视频存储器发送的视频段信息对应的若干视频段信息的重合度计算,其中，G表示重合度系数，
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