CN109714435A - 一种云平台视频收集和处理系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种云平台视频收集和处理系统及其方法，其中系统包括云服务平台、视频收集平台和客户终端，方法包括：云服务平台接收视频收集平台发送的已经压缩的视频图像信息；所述云服务平台对同一传感器节点的先后视频图像信息的内容进行比对，判定是否需要生成预警信息；在生成有预警信息时，所述云服务平台将所述预警信息发送至预先确定的客户终端。本发明克服了传统布线视频监控系统和网络摄像头成本高、系统部署困难和安装维护难度较大的缺点，通过云服务平台和视频收集平台的接入整合，实现了视频图像信息的收集、处理一体化，并在视频图像信息出现异常时能够及时预警，大大提高了系统的预警性能。

Description

一种云平台视频收集和处理系统及其方法

技术领域

本发明涉及视频收集和处理技术领域，具体涉及一种云平台视频收集和处理系统及其方法。

背景技术

相关技术中的视频监控系统主要包括网络视频服务器、数据库服务器和通过网络与该服务器相连的摄像头等。该系统通常设备的尺寸较大、网络拓扑结构复杂、成本较高以及在某些恶劣或特殊的应用环境难于部署。同时，传统的视频监控系统主要提供视频或图像的采集和传输功能，无法提供图像分析和智能预警等功能。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种云平台视频收集和处理系统及其方法。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

本发明第一方面提供了一种云平台视频收集和处理系统，该系统包括：

云服务平台、视频收集平台和客户终端，所述的视频收集平台、客户终端通过相应的通信链路连接所述云服务平台；

所述视频收集平台包括智能视频监控设备和无线传感器网络，所述的智能视频监控设备负责采集所监控区域内的视频图像信息，通过图像压缩算法对原始视频图像信息进行压缩使其适应无线传感器网络的传输；

所述无线传感器网络包括一个汇聚节点和多个设置于预设的视频收集区域中的传感器节点，每个传感器节点连接一个智能视频监控设备以采集对应压缩后的视频图像信息；所述汇聚节点汇聚各传感器节点发送的视频图像信息并传送至所述云服务平台；

所述云服务平台用于存储所接收的视频图像信息，以及对同一传感器节点的先后视频图像信息的内容进行比对，判定是否需要生成预警信息；

所述云服务平台还用于将生成的预警信息发送至预先确定的客户终端。

在一种实施方式中，对同一传感器节点的先后视频图像信息的内容进行比对，判定是否需要生成预警信息，可以为：若存在一图像在频域的变化值超过预设的变化值阈值，则生成预警信息，所述预警信息可包含该图像，和/或者与该图像对应的传感器节点标识。在另一种实施方式中，本发明还可以通过提取视频图像信息中的其他特征，根据特征的比对结果判定是否需要生成预警信息。

根据本发明第一方面的一种能够实现的方式中，所述云服务平台包括由数据库服务器、数据分析服务器和通信服务器，所述数据库服务器主要负责将从视频收集平台处接收的视频图像信息存储到内设的数据库中，所述数据分析服务器主要负责对存储的视频图像信息的分析及预警；所述通信服务器为所述视频收集平台和客户终端提供相应的接入接口，以及通过调用所存储的视频图像信息，为客户终端提供查询、删除、标记、导入导出功能。

根据本发明第一方面的一种能够实现的方式中，所述客户终端包括移动终端、PC机或其他类型的终端设备。

根据本发明第一方面的一种能够实现的方式中，所述数据库包括第一数据库和第二数据库，所述第一数据库用于存储预警信息所对应的视频图像信息，所述第二数据库用于存储未被预警的视频图像信息。本实施例通过将不同类型的视频图像信息进行分区存储，便于使用者通过客户终端访问对应的数据。

本发明第二方面提供了一种云平台视频收集和处理方法，该方法依托于上述的云平台视频收集和处理系统中，该方法包括：

云服务平台接收视频收集平台发送的视频图像信息，其中所述视频收集平台包括智能视频监控设备和无线传感器网络，所述的智能视频监控设备负责采集所监控区域内的视频图像信息，通过图像压缩算法对原始视频图像信息进行压缩使其适应无线传感器网络的传输；所述无线传感器网络包括一个汇聚节点和多个设置于预设的视频收集区域中的传感器节点，每个传感器节点连接一个智能视频监控设备以采集对应压缩后的视频图像信息；所述汇聚节点汇聚各传感器节点发送的视频图像信息并传送至所述云服务平台；

所述云服务平台对同一传感器节点的先后视频图像信息的内容进行比对，判定是否需要生成预警信息；

在生成有预警信息时，所述云服务平台将所述预警信息发送至预先确定的客户终端。

在本发明第二方面的一种能够实现的方式中，所述对同一传感器节点的先后视频图像信息的内容进行比对，判定是否需要生成预警信息，包括：

对同一传感器节点的先后视频图像信息的频域信息进行比对，若存在一图像在频域的变化值超过预设的变化值阈值，则生成预警信息，所述预警信息包括该图像，和/或者与该图像对应的传感器节点标识。

在本发明第二方面的一种能够实现的方式中，所述云服务平台设有数据库，所述数据库包括第一数据库和第二数据库，该方法还包括：所述云服务平台将预警信息所对应的视频图像信息存储值所述第一数据库，将未被预警的视频图像信息存储至所述第二数据库。

在本发明第二方面的一种能够实现的方式中，该方法还包括：

所述云服务平台接收所述预先确定的客户终端的加密指令，所述加密指令包括传感器节点标识；

所述云服务平台采用预设的加密算法，对与所述加密指令中的传感器节点标识对应的视频图像信息进行加密。

本实施例通过对用户指定的视频图像信息进行加密，有利于防止重要的视频图像信息的泄露，保护用户的隐私，极大地提高了视频图像信息的安全性。

本发明的有益效果为：克服了传统布线视频监控系统和网络摄像头成本高、系统部署困难和安装维护难度较大的缺点，通过云服务平台和视频收集平台的接入整合，实现了视频图像信息的收集、处理一体化，并在视频图像信息出现异常时能够及时预警，大大提高了系统的预警性能。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明一个示例性实施例的一种云平台视频收集和处理系统的结构示意框图；

图2是本发明一个示例性实施例的一种云平台视频收集和处理方法的流程示意图。

附图标记：

云服务平台1、视频收集平台2、客户终端3。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1，本发明第一方面实施例提供了一种云平台视频收集和处理系统，该系统包括：

云服务平台1、视频收集平台2和客户终端3，所述的视频收集平台2、客户终端3通过相应的通信链路连接所述云服务平台1；

所述视频收集平台2包括智能视频监控设备和无线传感器网络，所述的智能视频监控设备负责采集所监控区域内的视频图像信息，通过图像压缩算法对原始视频图像信息进行压缩使其适应无线传感器网络的传输；

所述无线传感器网络包括一个汇聚节点和多个设置于预设的视频收集区域中的传感器节点，每个传感器节点连接一个智能视频监控设备以采集对应压缩后的视频图像信息；所述汇聚节点汇聚各传感器节点发送的视频图像信息并传送至所述云服务平台1；

所述云服务平台1用于存储所接收的视频图像信息，以及对同一传感器节点的先后视频图像信息的内容进行比对，判定是否需要生成预警信息；

所述云服务平台1还用于将生成的预警信息发送至预先确定的客户终端3。

在一种实施方式中，对同一传感器节点的先后视频图像信息的内容进行比对，判定是否需要生成预警信息，可以为：若存在一图像在频域的变化值超过预设的变化值阈值，则生成预警信息，所述预警信息可包含该图像，和/或者与该图像对应的传感器节点标识。在另一种实施方式中，本发明还可以通过提取视频图像信息中的其他特征，根据特征的比对结果判定是否需要生成预警信息。

根据本发明第一方面的一种能够实现的方式中，所述云服务平台1包括由数据库服务器、数据分析服务器和通信服务器，所述数据库服务器主要负责将从视频收集平台2处接收的视频图像信息存储到内设的数据库中，所述数据分析服务器主要负责对存储的视频图像信息的分析及预警；所述通信服务器为所述视频收集平台2和客户终端3提供相应的接入接口，以及通过调用所存储的视频图像信息，为客户终端3提供查询、删除、标记、导入导出功能。

根据本发明第一方面的一种能够实现的方式中，所述客户终端3包括移动终端、PC机或其他类型的终端设备。

根据本发明第一方面的一种能够实现的方式中，所述数据库包括第一数据库和第二数据库，所述第一数据库用于存储预警信息所对应的视频图像信息，所述第二数据库用于存储未被预警的视频图像信息。本实施例通过将不同类型的视频图像信息进行分区存储，便于使用者通过客户终端3访问对应的数据。

如图2所示，本发明第二方面实施例提供了一种云平台视频收集和处理方法，该方法依托于上述的云平台视频收集和处理系统中，该方法包括：

S1云服务平台1接收视频收集平台2发送的视频图像信息，其中所述视频收集平台2包括智能视频监控设备和无线传感器网络，所述的智能视频监控设备负责采集所监控区域内的视频图像信息，通过图像压缩算法对原始视频图像信息进行压缩使其适应无线传感器网络的传输；所述无线传感器网络包括一个汇聚节点和多个设置于预设的视频收集区域中的传感器节点，每个传感器节点连接一个智能视频监控设备以采集对应压缩后的视频图像信息；所述汇聚节点汇聚各传感器节点发送的视频图像信息并传送至所述云服务平台1。

S2所述云服务平台1对同一传感器节点的先后视频图像信息的内容进行比对，判定是否需要生成预警信息。

S3在生成有预警信息时，所述云服务平台1将所述预警信息发送至预先确定的客户终端3。

在本发明第二方面的一种能够实现的方式中，所述对同一传感器节点的先后视频图像信息的内容进行比对，判定是否需要生成预警信息，包括：

对同一传感器节点的先后视频图像信息的频域信息进行比对，若存在一图像在频域的变化值超过预设的变化值阈值，则生成预警信息，所述预警信息包括该图像，和/或者与该图像对应的传感器节点标识。

在本发明第二方面的一种能够实现的方式中，所述云服务平台1设有数据库，所述数据库包括第一数据库和第二数据库，该方法还包括：所述云服务平台1将预警信息所对应的视频图像信息存储值所述第一数据库，将未被预警的视频图像信息存储至所述第二数据库。

在本发明第二方面的一种能够实现的方式中，该方法还包括：

所述云服务平台1接收所述预先确定的客户终端3的加密指令，所述加密指令包括传感器节点标识；

所述云服务平台1采用预设的加密算法，对与所述加密指令中的传感器节点标识对应的视频图像信息进行加密。

本实施例通过对用户指定的视频图像信息进行加密，有利于防止重要的视频图像信息的泄露，保护用户的隐私，极大地提高了视频图像信息的安全性。

本发明上述实施例克服了传统布线视频监控系统和网络摄像头成本高、系统部署困难和安装维护难度较大的缺点，通过云服务平台1和视频收集平台2的接入整合，实现了视频图像信息的收集、处理一体化，并在视频图像信息出现异常时能够及时预警，大大提高了系统的预警性能。

在上述的云平台视频收集和处理系统及其方法中，传感器节点分为亲近节点和疏远节点两种类型，在视频图像信息传输过程中，所述疏远节点在其通信范围内相对于其距离汇聚节点更近的传感器节点中，选择最近的传感器节点作为下一跳，将所接收的视频图像信息发送至下一跳，以由下一跳转发该视频图像信息，直至该视频图像信息传送至汇聚节点；而亲近节点将所接收的视频图像信息直接发送至所述汇聚节点；

其中，由汇聚节点对传感器节点的类型进行划分，具体为：

(1)所述汇聚节点向各传感器节点广播hello消息并启动计时器，各传感器节点收到所述hello消息后判断自身到汇聚节点的距离是否小于其最大通信距离，若是，向该汇聚节点发送反馈消息；

(2)所述汇聚节点将在计时结束前收到的反馈信息所对应的传感器节点标定为候选节点，归入候选节点集合，并在候选节点集合中，选择满足下列条件的候选节点作为亲近节点：

式中，L(h，x)为候选节点h与其通信范围内的第x个传感器节点的距离，Y_h为候选节点h通信范围内的传感器节点数量，L(h,o)为候选节点h与该汇聚节点的距离，L(β,o)为候选节点集合中第β个候选节点与该汇聚节点的距离，Y_o为候选节点集合中的候选节点数量；为判断取值函数；当 时，

当时，

(3)所述汇聚节点将网络中未选择为亲近节点的其他传感器节点划分为疏远节点，并向各传感器节点广播划分信息。

本实施例通过将传感器节点区分为亲近节点和疏远节点两种类型，提高了传感器节点与汇聚节点之间路由的灵活性。本实施例进一步提出了亲近节点的判定条件，通过汇聚节点确定候选节点集合，在候选节点集合中根据判定条件选择亲近节点，能够保障所选择的亲近节点与汇聚节点直接通信的可靠性，并尽可能地避免非必要的视频图像信息的多跳传输，进一步节省传输视频图像信息至汇聚节点的能耗，提高传输视频图像信息的效率。

在一种能够实现的方式中，所述汇聚节点将已选择的候选节点从候选节点集合中剔除，并计算剩余候选节点的通信优势值，根据通信优势值由大到小的顺序对剩余的候选节点进行排序；每隔一个预设的周期ΔT₀，所述汇聚节点获取所有亲近节点以及候选节点集合中候选节点的能量信息，计算亲近节点的当前剩余能量的平均值Q_a6g1，以及候选节点集合中候选节点的当前剩余能量的平均值Q_avg2，若Q_a6g1<ZQ_avg2，Z为预设的能量比值，所述汇聚节点在候选节点集合中选择排序在前P个的候选节点作为新的亲近节点，并向所选择候选节点广播相应的选择信息，以促使该前P个的候选节点转换与汇聚节点的通信模式；

其中，所述通信优势值的计算该公式为：

式中，V_a表示候选节点a的通信优势值，L(a,o)为候选节点a到汇聚节点的距离，L(a,b)为候选节点a到其通信范围内第b个传感器节点的距离，L(c,o)为已剔除亲近节点的候选节点集合中第c个候选节点到汇聚节点的距离，Y_o′为已剔除亲近节点的候选节点集合的候选节点数量，N_a为当前以候选节点a作下一跳的传感器节点数量，Y₂为当前疏远节点的数量，σ₁为基于距离的影响因子，σ₂为基于负载的影响因子。

其中，Z的取值范围为[0.8，0.85]。

其中，当所有候选节点皆转换为亲近节点时，所述汇聚节点停止上述节点通信模式转换操作。

本实施例在亲近节点的能量均值低于候选节点能量均值一定比例时，将一定数量的候选节点更新为亲近节点，以分担当前亲近节点的负载，有利于进一步平衡各传感器节点的能量，延长无线传感器网络的生命周期；其中本实施例制定了通信优势值的衡量指标，根据该通信优势值由大到小的顺序对剩余的候选节点进行排序，并在选择候选节点时，选择排序在前P个的候选节点作为新的亲近节点，一方面较优化地降低因传感器节点变换通信模式而给整体增加的能量损耗，另一方面有利于提高视频图像信息传送至汇聚节点的效率。

在一种能够实现的方式中，所述P为预设值。

在另一种能够实现的方式中，所述汇聚节点获取所有亲近节点以及候选节点集合中候选节点的能量信息，计算亲近节点的当前剩余能量的总值Q_total1，以及候选节点集合中候选节点的当前剩余能量的平均值Q_total2；

为使得亲近节点的当前剩余能量与剩余候选节点的当前剩余能量能够尽量平衡，所述P应该尽量满足：

Q_total1+Q_avg1×P≈Q_total2-Z×Q_avg2×P

即

则本实施例按照下列公式确定P：

式中，表示对的计算结果取整。

本实施例进一步提出了需更新的候选节点数目P的计算公式，根据该计算公式确定P值，能够使得亲近节点的当前剩余能量与剩余候选节点的当前剩余能量之比趋于平衡，从而更为有效地平衡汇聚节点周围传感器节点的能量，避免能量空洞现象的发生。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将系统的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统和终端的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解，可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现，处理器可以在一个或多个下列单元中实现：专用集成电路、数字信号处理器、数字信号处理系统、可编程逻辑器件、现场可编程门阵列、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现，实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。实现时，可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于随机存取存储器、只读内存镜像、带电可擦可编程只读存储器或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储系统、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (9)

1.一种云平台视频收集和处理系统，其特征是，该系统包括：

云服务平台、视频收集平台和客户终端，所述的视频收集平台、客户终端通过相应的通信链路连接所述云服务平台；

所述视频收集平台包括智能视频监控设备和无线传感器网络，所述的智能视频监控设备负责采集所监控区域内的视频图像信息，通过图像压缩算法对原始视频图像信息进行压缩使其适应无线传感器网络的传输；

所述无线传感器网络包括一个汇聚节点和多个设置于预设的视频收集区域中的传感器节点，每个传感器节点连接一个智能视频监控设备以采集对应压缩后的视频图像信息；所述汇聚节点汇聚各传感器节点发送的视频图像信息并传送至所述云服务平台；

所述云服务平台用于存储所接收的视频图像信息，以及对同一传感器节点的先后视频图像信息的内容进行比对，判定是否需要生成预警信息；

所述云服务平台还用于将生成的预警信息发送至预先确定的客户终端。

2.根据权利要求1所述的一种云平台视频收集和处理系统，其特征是，传感器节点分为亲近节点和疏远节点两种类型，在视频图像信息传输过程中，所述疏远节点在其通信范围内相对于其距离汇聚节点更近的传感器节点中，选择最近的传感器节点作为下一跳，将所接收的视频图像信息发送至下一跳，以由下一跳转发该视频图像信息，直至该视频图像信息传送至汇聚节点；而亲近节点将所接收的视频图像信息直接发送至所述汇聚节点；

其中，由汇聚节点对传感器节点的类型进行划分，具体为：

(1)所述汇聚节点向各传感器节点广播hello消息并启动计时器，各传感器节点收到所述hello消息后判断自身到汇聚节点的距离是否小于其最大通信距离，若是，向该汇聚节点发送反馈消息；

(2)所述汇聚节点将在计时结束前收到的反馈信息所对应的传感器节点标定为候选节点，归入候选节点集合，并在候选节点集合中，选择满足下列条件的候选节点作为亲近节点：

式中，L(h，x)为候选节点h与其通信范围内的第x个传感器节点的距离，Y_h为候选节点h通信范围内的传感器节点数量，L(h，o)为候选节点h与该汇聚节点的距离，L(β,o)为候选节点集合中第β个候选节点与该汇聚节点的距离，Y_o为候选节点集合中的候选节点数量；为判断取值函数；当 时，

当时，

(3)所述汇聚节点将网络中未选择为亲近节点的其他传感器节点划分为疏远节点，并向各传感器节点广播划分信息。

3.根据权利要求2所述的一种云平台视频收集和处理系统，其特征是，所述云服务平台包括由数据库服务器、数据分析服务器和通信服务器，所述数据库服务器主要负责将从视频收集平台处接收的视频图像信息存储到内设的数据库中，所述数据分析服务器主要负责对存储的视频图像信息的分析及预警；所述通信服务器为所述视频收集平台和客户终端提供相应的接入接口，以及通过调用所存储的视频图像信息，为客户终端提供查询、删除、标记、导入导出功能。

4.根据权利要求2所述的一种云平台视频收集和处理系统，其特征是，所述数据库包括第一数据库和第二数据库，所述第一数据库用于存储预警信息所对应的视频图像信息，所述第二数据库用于存储未被预警的视频图像信息。

5.一种云平台视频收集和处理方法，其特征是，该方法包括：

云服务平台接收视频收集平台发送的视频图像信息，其中所述视频收集平台包括智能视频监控设备和无线传感器网络，所述的智能视频监控设备负责采集所监控区域内的视频图像信息，通过图像压缩算法对原始视频图像信息进行压缩使其适应无线传感器网络的传输；所述无线传感器网络包括一个汇聚节点和多个设置于预设的视频收集区域中的传感器节点，每个传感器节点连接一个智能视频监控设备以采集对应压缩后的视频图像信息；所述汇聚节点汇聚各传感器节点发送的视频图像信息并传送至所述云服务平台；

所述云服务平台对同一传感器节点的先后视频图像信息的内容进行比对，判定是否需要生成预警信息；

在生成有预警信息时，所述云服务平台将所述预警信息发送至预先确定的客户终端。

6.根据权利要求5所述的一种云平台视频收集和处理方法，其特征是，传感器节点分为亲近节点和疏远节点两种类型，在视频图像信息传输过程中，所述疏远节点在其通信范围内相对于其距离汇聚节点更近的传感器节点中，选择最近的传感器节点作为下一跳，将所接收的视频图像信息发送至下一跳，以由下一跳转发该视频图像信息，直至该视频图像信息传送至汇聚节点；而亲近节点将所接收的视频图像信息直接发送至所述汇聚节点；

其中，由汇聚节点对传感器节点的类型进行划分，具体为：

(1)所述汇聚节点向各传感器节点广播hello消息并启动计时器，各传感器节点收到所述hello消息后判断自身到汇聚节点的距离是否小于其最大通信距离，若是，向该汇聚节点发送反馈消息；

(2)所述汇聚节点将在计时结束前收到的反馈信息所对应的传感器节点标定为候选节点，归入候选节点集合，并在候选节点集合中，选择满足下列条件的候选节点作为亲近节点：

式中，L(h，x)为候选节点h与其通信范围内的第x个传感器节点的距离，Y_h为候选节点h通信范围内的传感器节点数量，L(h，o)为候选节点h与该汇聚节点的距离，L(β，o)为候选节点集合中第β个候选节点与该汇聚节点的距离，Y_o为候选节点集合中的候选节点数量；为判断取值函数；当 时，

当时，

(3)所述汇聚节点将网络中未选择为亲近节点的其他传感器节点划分为疏远节点，并向各传感器节点广播划分信息。

7.根据权利要求6所述的一种云平台视频收集和处理方法，其特征是，所述对同一传感器节点的先后视频图像信息的内容进行比对，判定是否需要生成预警信息，包括：

对同一传感器节点的先后视频图像信息的频域信息进行比对，若存在一图像在频域的变化值超过预设的变化值阈值，则生成预警信息，所述预警信息包括该图像，和/或者与该图像对应的传感器节点标识。

8.根据权利要求6所述的一种云平台视频收集和处理方法，其特征是，所述云服务平台设有数据库，所述数据库包括第一数据库和第二数据库，该方法还包括：所述云服务平台将预警信息所对应的视频图像信息存储值所述第一数据库，将未被预警的视频图像信息存储至所述第二数据库。

9.根据权利要求6-8任一项所述的一种云平台视频收集和处理方法，其特征是，该方法还包括：

所述云服务平台接收所述预先确定的客户终端的加密指令，所述加密指令包括传感器节点标识；

所述云服务平台采用预设的加密算法，对与所述加密指令中的传感器节点标识对应的视频图像信息进行加密。