CN111277801A - 一种基于内容的监控视频存储系统及应用方法 - Google Patents

一种基于内容的监控视频存储系统及应用方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于内容的监控视频存储系统及应用方法，采用全新系统架构设计，针对存储介质、数据库、服务层、应用层分别进行设计，通过分布式云存储技术实现海量高清视频的高性能、高可靠的存储检索服务，最大可支持PB级视频数据处理，并用高效的存储服务实现快速的历史监控视频点播回放功能，并支持对指定视频数据的进行下载管理；而且在功能上使用深度学习技术，提供对监控视频内容的分析，实现视频中人、车相关属性的快速提取，从而解放人力，实现更加高效的应用工作效率。

Description

一种基于内容的监控视频存储系统及应用方法
技术领域
本发明涉及一种基于内容的监控视频存储系统及应用方法，属于监控视频存储应用技术领域。
背景技术
视频点播系统(Video On Demand,简称VOD)是一种根据用户需求播放指定视频内容的视频播放系统，用户向视频点播系统提交了点播服务请求后，点播系统通过流媒体传输的方式将视频数据发送给请求的用户。
随着网络技术和信息化的高速发展，在现代安防领域对于视频监控点播系统的需求急剧增长。前端摄像头数目不断增加，每天都有数以亿万计的视频数据被记录下来。这对后端存储系统带来了非常大的挑战。传统的视频存储方式如存储区域网络SAN(StorageArea Network)和网络附加存储NAS(Network Attached Storage)等，在一定程度上能够满足一些小规模的视频监控点播的需要。但随着视频监控点播系统规模的不断扩大、以及高清视频的大规模应用，传统基于SAN和NAS方式的存储模式已经很难满足现代监控点播系统的需要，在视频数据的存储容量和数据的读写性能上都存在着较大的瓶颈。
此外，传统的监控点播系统在功能上较为单一，通常仅支持历史视频的回放功能，无法对视频的内容信息做有效的分析。在实际应用场景中，需要人工长期盯着视频画面进行监控，并对其中的内容进行分析研判。随着监控视频的不断增加，这种方式不仅需要大量的人力，同时对于每个人的精力都有着很大的挑战。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于内容的监控视频存储系统，采用全新系统架构设计，能够针对视频的存储、拉取、以及点播，实现更加高效的应用工作效率。
本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种基于内容的监控视频存储系统，用于实现监控视频的存储与调用，包括存储介质、数据库、服务层、应用层，其中，存储介质为基于磁盘的分布式文件存储系统BaseStorage，用于实现视频数据的分布式物理存储；
数据库包括对象存储系统，对象存储系统与分布式文件存储系统BaseStorage相对接，对象存储系统与分布式文件存储系统BaseStorage相对接，对象存储系统用于将视频数据所对应的预设指定各属性数据作为对象元数据、并结合视频数据进行存储，且对象存储系统依托分布式文件存储系统BaseStorage进行存储部署；
服务层包括存储服务，应用层包括视频存储拉取应用，其中，视频存储拉取应用对接存储服务，存储服务对接对象存储系统；视频存储拉取应用用于由外部接收视频数据，并由存储服务将视频数据所对应预设指定各属性数据作为对象元数据，再结合视频数据存储于对象存储系统中，且对象存储系统依托分布式文件存储系统BaseStorage进行存储部署；同时，视频存储拉取应用用于由外部接收视频拉取指令，由存储服务根据视频拉取指令实现视频数据、以及视频数据所对应预设指定各属性数据的拉取，并返回至视频存储拉取应用。
作为本发明的一种优选技术方案：所述服务层还包括内容分析服务，所述数据库还包括结构化存储系统；其中，内容分析服务分别与结构化存储系统、所述对象存储系统相对接；内容分析服务由对象存储系统中拉取未经结构化提取处理的视频数据，并对所拉取视频数据进行分析，提取视频数据中的预设指定各结构化属性信息，然后将各结构化属性信息存入结构化存储系统中。
作为本发明的一种优选技术方案：所述内容分析服务应用FFMPEG视频处理工具，针对所拉取视频数据进行关键帧解析，并将解析出的关键帧转化为图片数据，然后应用深度神经网络模型对图片数据进行处理，获得图片数据中的预设指定各结构化属性信息，即提取视频数据中的预设指定各结构化属性信息。
作为本发明的一种优选技术方案：所述应用层还包括视频点播应用、内容分析应用、结构化数据入库与查询应用，所述服务层还包括点播服务，视频点播应用与点播服务相对接；
内容分析应用接收待查询点播图片，并针对待查询点播图片进行分析，获得待查询点播图片所对应的待匹配结构化属性数据；接着结构化数据入库与查询应用针对待匹配结构化属性数据，判断结构化存储系统中是否存在与待匹配结构化属性数据相匹配的结构化属性数据，并根据由结构化存储系统中所获满足匹配的结构化属性数据，调取该结构化属性数据所对应对象存储系统中的对象元数据；最后点播服务根据该对象元数据，由对象存储系统中实现相应视频数据的拉取，并返回至视频点播应用；视频点播应用针对相应视频数据，应用前端页面播放器进行播放。
作为本发明的一种优选技术方案：所述点播服务在获得来自对象存储系统中的相应视频数据后，将相应视频数据、视频中图片数据、以及其结构化属性数据，均返回至视频点播应用，由视频点播应用针对三种数据，应用前端页面播放器进行播放。
作为本发明的一种优选技术方案：所述应用层还包括结构化数据入库与查询应用，结构化数据入库与查询应用与所述存储服务相对接，同时存储服务与结构化存储系统相对接；结构化数据入库与查询应用用于由外部接收待入库结构化属性数据，并由存储服务对该待入库结构化属性数据实现在结构化存储系统中的存储；同时，结构化数据入库与查询应用用于由外部接收待查询结构化属性数据，并由存储服务在结构化存储系统中、判断是否存在与该待查询结构化属性数据相匹配的结构数据，并针对相匹配的结构数据，返回结构化数据入库与查询应用。
与上述相对应，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于内容的监控视频存储系统的应用方法，集视频数据存储、内容分析存储、视频点播于一体，实现更加高效的应用工作效率。
本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种基于内容的监控视频存储系统的应用方法，包括视频数据存储方法，其中，对象存储系统中包括主控服务器Master节点、以及分别与主控服务器Master节点相连接的各个分服务器Server节点，各个分服务器Server节点分别与分布式物理存储中的各物理存储位置Region相对应；视频数据存储方法包括如下步骤：
步骤A1.视频存储拉取应用接收视频数据，并转发存储服务，然后进入步骤A2；
步骤A2.存储服务根据主控服务器Master节点所获各分服务器Server节点的负载，基于负载均衡，获得视频数据所对应的物理存储位置Region，然后进入步骤A3；
步骤A3.存储服务将视频数据发送至物理存储位置Region所对应对象存储系统中的分服务器Server节点，然后进入步骤A4；
步骤A4.对象存储系统中的分服务器Server节点针对所接收到的视频数据，执行在分布式文件存储系统BaseStorage中相应物理存储位置Region的物理存储操作，若存储成功，则进入步骤A5；否则结束对视频数据的存储；
步骤A5.对象存储系统中的分服务器Server节点针对所接收到的视频数据，获取视频数据所对应预设指定各属性的数据，并作为对象元数据，执行在对象存储系统中该分服务器Server节点的存储操作，若存储成功，则完成对视频数据的存储；否则删除该对象元数据，并结束对视频数据的存储。
作为本发明的一种优选技术方案，还包括内容分析存储方法，如下步骤：
步骤B1.内容分析服务由对象存储系统中拉取未经结构化提取处理的视频数据，并进入步骤B2；
步骤B2.内容分析服务应用FFMPEG视频处理工具，针对所拉取视频数据进行关键帧解析，并将解析出的关键帧转化为图片数据，然后进入步骤B3；
步骤B3.内容分析服务应用深度神经网络模型对图片数据进行处理，获得图片数据中的预设指定各结构化属性信息，即提取视频数据中的预设指定各结构化属性信息，然后进入步骤B4；
步骤B4.内容分析服务将提取出结构化属性信息的图片数据，存储于对象存储系统中相应分服务器Server节点，并进入步骤B5；
步骤B5.内容分析服务将提取出的各结构化属性信息，存储于结构化存储系统中。
作为本发明的一种优选技术方案，还包括视频点播方法，如下步骤：
步骤C1.内容分析应用接收待查询点播图片，然后进入步骤C2；
步骤C2.内容分析应用针对待查询点播图片进行分析，获得待查询点播图片所对应的待匹配结构化属性数据，然后进入步骤C3；
步骤C3.结构化数据入库与查询应用针对待匹配结构化属性数据，判断结构化存储系统中是否存在与待匹配结构化属性数据相匹配的结构化属性数据，是则进入步骤C4；否则点播服务直接向视频点播应用返回无相关数据；
步骤C4.结构化数据入库与查询应用根据由结构化存储系统中所获满足匹配的结构化属性数据，调取该结构化属性数据所对应对象存储系统中的对象元数据，并进入步骤C5；
步骤C5.点播服务根据该对象元数据，由对象存储系统中实现相应视频数据的拉取，并进入步骤C6；
步骤C6.点播服务将相应视频数据、视频中图片数据、以及其结构化属性数据，均返回至视频点播应用，由视频点播应用针对三种数据，应用前端页面播放器进行播放。
本发明所述一种基于内容的监控视频存储系统及应用方法，采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
本发明所设计基于内容的监控视频存储系统及应用方法，采用全新系统架构设计，针对存储介质、数据库、服务层、应用层分别进行设计，通过分布式云存储技术实现海量高清视频的高性能、高可靠的存储检索服务，最大可支持PB级视频数据处理，并用高效的存储服务实现快速的历史监控视频点播回放功能，并支持对指定视频数据的进行下载管理；而且在功能上使用深度学习技术，提供对监控视频内容的分析，实现视频中人、车相关属性的快速提取，从而解放人力，实现更加高效的应用工作效率。
附图说明
图1是本发明设计基于内容的监控视频存储系统的架构示意图；
图2是本发明设计基于内容的监控视频存储系统得应用方法中视频数据存储方法流程图；
图3是本发明设计基于内容的监控视频存储系统得应用方法中内容分析存储方法流程图；
图4是本发明设计基于内容的监控视频存储系统得应用方法中视频点播方法流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
本发明设计了一种基于内容的监控视频存储系统，用于实现监控视频的存储与调用，实际应用当中，如图1所示，具体包括存储介质、数据库、服务层、应用层，其中，存储介质为基于磁盘的分布式文件存储系统BaseStorage，用于实现视频数据的分布式物理存储。
BaseStorage是整个系统的存储基础，是一个可靠的、可扩展的、统一的、分布式文件存储系统，其消除了对系统单一中心节点的依赖，从而实现了真正的无中心结构的设计思想，基于副本设置对数据进行跨域跨机房备份，提供了真正高可靠的文件存储服务。同时，它不需要做raid，直接管理磁盘，提升了磁盘的利用率，存储更多的数据。
数据库包括对象存储系统和结构化存储系统，其中，对象存储系统提供亿万数据量级别小粒度对象存储，同时支持海量的对象元数据。对象元数据是系统中数据存储的基本单位，每个对象元数据是数据和数据属性集的综合体，数据属性可以根据应用需求进行设置，包括数据分布，服务质量等。在传统的存储系统中用文件或者块作为基本的存储单位，块设备要记录每个存储数据块在设备上的位置。对象元数据维护自己的属性，从而简化了存储系统的管理任务，增加了灵活性。对象元数据的大小可以不同，可以包含整个数据结构，如文件、数据表项等。
本发明设计中，对象存储系统与分布式文件存储系统BaseStorage相对接，对象存储系统与分布式文件存储系统BaseStorage相对接，对象存储系统用于将视频数据所对应的预设指定各属性数据作为对象元数据、并结合视频数据进行存储，且对象存储系统依托分布式文件存储系统BaseStorage进行存储部署。实际应用中，对象存储系统对外提供视频数据的存储接口和拉取接口，用户可根据其封装的API接口按需进行调用。存储接口主要实现TS格式视频数据和相关图片数据的存储、以及摄像头ID和视频时长等元数据信息的记录；拉取接口主要实现对指定视频和图片数据的读取。对象存储系统在实际使用时，需要依托于Basestorage所提供的分布式文件存储服务。
服务层包括点播服务、存储服务、内容分析服务，应用层包括视频点播应用、视频存储拉取应用、结构化数据入库与查询应用、内容分析应用，其中，视频存储拉取应用对接存储服务，存储服务对接对象存储系统；视频存储拉取应用用于由外部接收视频数据，并由存储服务将视频数据所对应预设指定各属性数据作为对象元数据，再结合视频数据存储于对象存储系统中，且对象存储系统依托分布式文件存储系统BaseStorage进行存储部署；同时，视频存储拉取应用用于由外部接收视频拉取指令，由存储服务根据视频拉取指令实现视频数据、以及视频数据所对应预设指定各属性数据的拉取，并返回至视频存储拉取应用。
结构化存储系统采用MPPDB数据库进行数据存储，主要用于存储从视频和图片数据中提取出的人体属性、车体属性等结构化属性数据。MPPDB数据库在部署上采用非共享式集群模式，每一个节点都拥有独立的磁盘和内存系统，每个节点的数据库仅保存当前节点所产生的业务数据；节点之间采用专用网络进行连接以此实现协同计算。结构化存储系统能够实现动态平滑扩容，具有高可用和高性能优势。
本发明设计中，内容分析服务分别与结构化存储系统、所述对象存储系统相对接；内容分析服务由对象存储系统中拉取未经结构化提取处理的视频数据，并对所拉取视频数据进行分析，提取视频数据中的预设指定各结构化属性信息，然后将各结构化属性信息存入结构化存储系统中。
上述关于内容分析服务提取视频数据中预设指定各结构化属性信息的操作，实际应用当中，内容分析服务应用FFMPEG视频处理工具，针对所拉取视频数据进行关键帧解析，并将解析出的关键帧转化为图片数据，然后应用深度神经网络模型对图片数据进行处理，获得图片数据中的预设指定各结构化属性信息，即提取视频数据中的预设指定各结构化属性信息。
上述设计内容分析服务提取结构化属性信息，在实际应用中，主要提供人脸识别、行人属性识别、车牌识别和车体属性识别等功能。
视频点播应用与点播服务相对接，内容分析应用接收待查询点播图片，并针对待查询点播图片进行分析，获得待查询点播图片所对应的待匹配结构化属性数据；接着结构化数据入库与查询应用针对待匹配结构化属性数据，判断结构化存储系统中是否存在与待匹配结构化属性数据相匹配的结构化属性数据，并根据由结构化存储系统中所获满足匹配的结构化属性数据，调取该结构化属性数据所对应对象存储系统中的对象元数据；最后点播服务根据该对象元数据，由对象存储系统中实现相应视频数据的拉取，并返回至视频点播应用；视频点播应用针对相应视频数据，应用前端页面播放器进行播放。
实际应用当中，点播服务的实现依托于对象存储系统和结构化存储系统作为数据源；视频点播应用主要实现对历史监控视频的点播回放，视频点播应用基于HLS(HTTP LiveStreaming)协议实现，支持对指定摄像头和指定时间范围条件的视频点播功能。
上述关于点播服务向视频点播应用的数据返回，实际应用中，还可设计点播服务在获得来自对象存储系统中的相应视频数据后，将相应视频数据、视频中图片数据、以及其结构化属性数据，均返回至视频点播应用，由视频点播应用针对三种数据，应用前端页面播放器进行播放。
结构化数据入库与查询应用与所述存储服务相对接，同时存储服务与结构化存储系统相对接；结构化数据入库与查询应用用于由外部接收待入库结构化属性数据，并由存储服务对该待入库结构化属性数据实现在结构化存储系统中的存储；同时，结构化数据入库与查询应用用于由外部接收待查询结构化属性数据，并由存储服务在结构化存储系统中、判断是否存在与该待查询结构化属性数据相匹配的结构数据，并针对相匹配的结构数据，返回结构化数据入库与查询应用。
基于上述所设计基于内容的监控视频存储系统，本发明进一步设计针对此系统的应用方法，包括视频数据存储方法、内容分析存储方法、视频点播方法，其中，对象存储系统中包括主控服务器Master节点、以及分别与主控服务器Master节点相连接的各个分服务器Server节点，各个分服务器Server节点分别与分布式物理存储中的各物理存储位置Region相对应；如图2所示，视频数据存储方法包括如下步骤A1至步骤A5。
步骤A1.视频存储拉取应用接收视频数据，并转发存储服务，然后进入步骤A2。
步骤A2.存储服务根据主控服务器Master节点所获各分服务器Server节点的负载，通过特定哈希算法，以存储的负载均衡为前提，获得视频数据所对应的物理存储位置Region，然后进入步骤A3。
根据特定哈希算法保证了存储的负载均衡
步骤A3.存储服务将视频数据发送至物理存储位置Region所对应对象存储系统中的分服务器Server节点，然后进入步骤A4。
步骤A4.对象存储系统中的分服务器Server节点针对所接收到的视频数据，执行在分布式文件存储系统BaseStorage中相应物理存储位置Region的物理存储操作，若存储成功，则进入步骤A5；否则结束对视频数据的存储。
步骤A5.对象存储系统中的分服务器Server节点针对所接收到的视频数据，获取视频数据所对应预设指定各属性的数据，并作为对象元数据，执行在对象存储系统中该分服务器Server节点的存储操作，若存储成功，则完成对视频数据的存储；否则删除该对象元数据，并结束对视频数据的存储。
内容分析存储方法，如图3所示，如下步骤B1至步骤B5。
步骤B1.内容分析服务由对象存储系统中拉取未经结构化提取处理的视频数据，并进入步骤B2。
步骤B2.内容分析服务应用FFMPEG视频处理工具，针对所拉取视频数据进行关键帧解析，并将解析出的关键帧转化为图片数据，然后进入步骤B3。
步骤B3.内容分析服务应用深度神经网络模型对图片数据进行处理，获得图片数据中的预设指定各结构化属性信息，即提取视频数据中的预设指定各结构化属性信息，然后进入步骤B4。实际应用中，诸如提取人、车等共计27种结构化属性信息。
步骤B4.内容分析服务将提取出结构化属性信息的图片数据，存储于对象存储系统中相应分服务器Server节点，并进入步骤B5。
步骤B5.内容分析服务将提取出的各结构化属性信息，存储于结构化存储系统中。
视频点播方法，如图4所示，如下步骤C1至步骤C6。
步骤C1.内容分析应用接收待查询点播图片，然后进入步骤C2。
步骤C2.内容分析应用针对待查询点播图片进行分析，获得待查询点播图片所对应的待匹配结构化属性数据，然后进入步骤C3。
步骤C3.结构化数据入库与查询应用针对待匹配结构化属性数据，判断结构化存储系统中是否存在与待匹配结构化属性数据相匹配的结构化属性数据，是则进入步骤C4；否则点播服务直接向视频点播应用返回无相关数据。
步骤C4.结构化数据入库与查询应用根据由结构化存储系统中所获满足匹配的结构化属性数据，调取该结构化属性数据所对应对象存储系统中的对象元数据，并进入步骤C5。
步骤C5.点播服务根据该对象元数据，由对象存储系统中实现相应视频数据的拉取，并进入步骤C6。
步骤C6.点播服务将相应视频数据、视频中图片数据、以及其结构化属性数据，均返回至视频点播应用，由视频点播应用针对三种数据，应用前端页面播放器进行播放。
上述技术方案所设计基于内容的监控视频存储系统及应用方法，采用全新系统架构设计，针对存储介质、数据库、服务层、应用层分别进行设计，通过分布式云存储技术实现海量高清视频的高性能、高可靠的存储检索服务，最大可支持PB级视频数据处理，并用高效的存储服务实现快速的历史监控视频点播回放功能，并支持对指定视频数据的进行下载管理；而且在功能上使用深度学习技术，提供对监控视频内容的分析，实现视频中人、车相关属性的快速提取，从而解放人力，实现更加高效的应用工作效率。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (9)

1.一种基于内容的监控视频存储系统，用于实现监控视频的存储与调用，其特征在于：包括存储介质、数据库、服务层、应用层，其中，存储介质为基于磁盘的分布式文件存储系统BaseStorage，用于实现视频数据的分布式物理存储；
数据库包括对象存储系统，对象存储系统与分布式文件存储系统BaseStorage相对接，对象存储系统用于将视频数据所对应的预设指定各属性数据作为对象元数据、并结合视频数据进行存储，且对象存储系统依托分布式文件存储系统BaseStorage进行存储部署；
服务层包括存储服务，应用层包括视频存储拉取应用，其中，视频存储拉取应用对接存储服务，存储服务对接对象存储系统；视频存储拉取应用用于由外部接收视频数据，并由存储服务将视频数据所对应预设指定各属性数据作为对象元数据，再结合视频数据存储于对象存储系统中，且对象存储系统依托分布式文件存储系统BaseStorage进行存储部署；
同时，视频存储拉取应用用于由外部接收视频拉取指令，由存储服务根据视频拉取指令实现视频数据、以及视频数据所对应预设指定各属性数据的拉取，并返回至视频存储拉取应用。
2.根据权利要求1所述一种基于内容的监控视频存储系统，其特征在于：所述服务层还包括内容分析服务，所述数据库还包括结构化存储系统；其中，内容分析服务分别与结构化存储系统、所述对象存储系统相对接；内容分析服务由对象存储系统中拉取未经结构化提取处理的视频数据，并对所拉取视频数据进行分析，提取视频数据中的预设指定各结构化属性信息，然后将各结构化属性信息存入结构化存储系统中。
3.根据权利要求2所述一种基于内容的监控视频存储系统，其特征在于：所述内容分析服务应用FFMPEG视频处理工具，针对所拉取视频数据进行关键帧解析，并将解析出的关键帧转化为图片数据，然后应用深度神经网络模型对图片数据进行处理，获得图片数据中的预设指定各结构化属性信息，即提取视频数据中的预设指定各结构化属性信息。
4.根据权利要求2或3所述一种基于内容的监控视频存储系统，其特征在于：所述应用层还包括视频点播应用、内容分析应用、结构化数据入库与查询应用，所述服务层还包括点播服务，视频点播应用与点播服务相对接；
内容分析应用接收待查询点播图片，并针对待查询点播图片进行分析，获得待查询点播图片所对应的待匹配结构化属性数据；接着结构化数据入库与查询应用针对待匹配结构化属性数据，判断结构化存储系统中是否存在与待匹配结构化属性数据相匹配的结构化属性数据，并根据由结构化存储系统中所获满足匹配的结构化属性数据，调取该结构化属性数据所对应对象存储系统中的对象元数据；最后点播服务根据该对象元数据，由对象存储系统中实现相应视频数据的拉取，并返回至视频点播应用；视频点播应用针对相应视频数据，应用前端页面播放器进行播放。
5.根据权利要求4所述一种基于内容的监控视频存储系统，其特征在于：所述点播服务在获得来自对象存储系统中的相应视频数据后，将相应视频数据、视频中图片数据、以及其结构化属性数据，均返回至视频点播应用，由视频点播应用针对三种数据，应用前端页面播放器进行播放。
6.根据权利要求2或3所述一种基于内容的监控视频存储系统，其特征在于：所述结构化数据入库与查询应用与所述存储服务相对接，同时存储服务与结构化存储系统相对接；结构化数据入库与查询应用用于由外部接收待入库结构化属性数据，并由存储服务对该待入库结构化属性数据实现在结构化存储系统中的存储；同时，结构化数据入库与查询应用用于由外部接收待查询结构化属性数据，并由存储服务在结构化存储系统中、判断是否存在与该待查询结构化属性数据相匹配的结构数据，并针对相匹配的结构数据，返回结构化数据入库与查询应用。
7.一种针对权利要求5所述基于内容的监控视频存储系统的应用方法，其特征在于：包括视频数据存储方法，其中，对象存储系统中包括主控服务器Master节点、以及分别与主控服务器Master节点相连接的各个分服务器Server节点，各个分服务器Server节点分别与分布式物理存储中的各物理存储位置Region相对应；视频数据存储方法包括如下步骤：
步骤A1.视频存储拉取应用接收视频数据，并转发存储服务，然后进入步骤A2；
步骤A2.存储服务根据主控服务器Master节点所获各分服务器Server节点的负载，基于负载均衡，获得视频数据所对应的物理存储位置Region，然后进入步骤A3；
步骤A3.存储服务将视频数据发送至物理存储位置Region所对应对象存储系统中的分服务器Server节点，然后进入步骤A4；
步骤A4.对象存储系统中的分服务器Server节点针对所接收到的视频数据，执行在分布式文件存储系统BaseStorage中相应物理存储位置Region的物理存储操作，若存储成功，则进入步骤A5；否则结束对视频数据的存储；
步骤A5.对象存储系统中的分服务器Server节点针对所接收到的视频数据，获取视频数据所对应预设指定各属性的数据，并作为对象元数据，执行在对象存储系统中该分服务器Server节点的存储操作，若存储成功，则完成对视频数据的存储；否则删除该对象元数据，并结束对视频数据的存储。
8.根据权利要求7所述一种基于内容的监控视频存储系统的应用方法，其特征在于，还包括内容分析存储方法，如下步骤：
步骤B1.内容分析服务由对象存储系统中拉取未经结构化提取处理的视频数据，并进入步骤B2；
步骤B2.内容分析服务应用FFMPEG视频处理工具，针对所拉取视频数据进行关键帧解析，并将解析出的关键帧转化为图片数据，然后进入步骤B3；
步骤B3.内容分析服务应用深度神经网络模型对图片数据进行处理，获得图片数据中的预设指定各结构化属性信息，即提取视频数据中的预设指定各结构化属性信息，然后进入步骤B4；
步骤B4.内容分析服务将提取出结构化属性信息的图片数据，存储于对象存储系统中相应分服务器Server节点，并进入步骤B5；
步骤B5.内容分析服务将提取出的各结构化属性信息，存储于结构化存储系统中。
9.根据权利要求7所述一种基于内容的监控视频存储系统的应用方法，其特征在于，还包括视频点播方法，如下步骤：
步骤C1.内容分析应用接收待查询点播图片，然后进入步骤C2；
步骤C2.内容分析应用针对待查询点播图片进行分析，获得待查询点播图片所对应的待匹配结构化属性数据，然后进入步骤C3；
步骤C3.结构化数据入库与查询应用针对待匹配结构化属性数据，判断结构化存储系统中是否存在与待匹配结构化属性数据相匹配的结构化属性数据，是则进入步骤C4；否则点播服务直接向视频点播应用返回无相关数据；
步骤C4.结构化数据入库与查询应用根据由结构化存储系统中所获满足匹配的结构化属性数据，调取该结构化属性数据所对应对象存储系统中的对象元数据，并进入步骤C5；
步骤C5.点播服务根据该对象元数据，由对象存储系统中实现相应视频数据的拉取，并进入步骤C6；
步骤C6.点播服务将相应视频数据、视频中图片数据、以及其结构化属性数据，均返回至视频点播应用，由视频点播应用针对三种数据，应用前端页面播放器进行播放。
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