CN111404966A - 一种高速公路视频监控系统的数据处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种高速公路视频监控系统的数据处理方法，该方法包括：多个摄像头将采集的视频分别实时传输至视频汇聚处理一体机；视频汇聚处理一体机对采集的多路实时视频进行处理后发送至云服务系统进行存储，云服务系统包括多个云服务器节点；视频汇聚处理一体机接收客户端的视频播放请求后根据播放请求从云服务系统获取视频流发送至客户端进行播放。本发明解决了现有的高速公路视频监控系统存在数据延迟大的技术问题，且本发明使得视频数据可以根据需要的清晰度进行点播，且码流可以复用，降低了网络带宽的使用，提高了网络性能，提出了汇聚服务节点、服务器节点的调度算法，解决了其调度不灵活，负载不均衡的技术问题，提高了系统性能。

Description

一种高速公路视频监控系统的数据处理方法

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，特别是一种高速公路视频监控系统的数据处理方法。

背景技术

传统高速公路监控视频联网系统采用多级多域联网架构，按“交通运输部中心-省级监控中心-路段监控中心-基层监控单元”四级联网结构，逐级上传视频数据。

传统高速公路收费系统已实现全国联网收费，采用封闭式收费模式。2020年1月起，取消高速公路省界收费站，由现有的封闭式收费模式转变为采用开放式自由流分段收费模式。在交通流发生变化(如入/出口匝道、互通立交)前的路段区间设置ETC门架，省界收费站上下行方向各设置2个门架(每个门架1套设备)，非省界路段上下行方向各设置1个门架(每个门架2套设备)。ETC门架应布设在直线段，与互通立交、入/出口匝道端部直线距离宜为1.5km～3km。自由流分段扣费处理方式需要车辆的通行图片作为扣费依据，但是存在客观漏拍和主观逃拍两种情况导致无法获取车辆通行的图片。因此，为了能反映高速公路营运单位真实的应收路费，做到应收不漏，收费稽核系统需要使用视频数据作为重要的辅助工具还原车辆的实际过车情况，为适应新的收费模式，视频数据可以辅助稽查工作实现以下功能：通过视频统计正确车流量；对无法识别车牌的图片通过视频修正车牌信息；从视频中截取车辆通行图片作为扣费依据。但是，现有的高速公路视频监控系统，存在数据延迟大，视频数据无法根据需要进行点播，视频数据传输时占用的带宽较大，影响了网络性能，服务器节点之间的调度不灵活，导致服务节点的负载不均衡，影响了系统性能，因此，现有的高速公路视频监控系统不能适应上述新的收费模式的需要。

发明内容

本发明针对上述现有技术中的缺陷，提出了如下技术方案。

一种高速公路视频监控系统的数据处理方法，所述视频监控系统包括：设置在龙门架、收费站以及高速公路边的多个摄像头、视频汇聚处理一体机和云服务系统，所述多个摄像头与所述视频汇聚处理一体机相连接，所述视频汇聚处理一体机与所述云服务系统相连接，所述方法包括：

视频汇聚步骤，所述多个摄像头将采集的视频分别实时传输至所述视频汇聚处理一体机；

处理步骤，所述视频汇聚处理一体机对采集的多路实时视频进行处理后发送至云服务系统进行存储，所述云服务系统包括多个云服务器节点；

分发步骤，所述视频汇聚处理一体机接收客户端的视频播放请求后根据所述播放请求从云服务系统获取视频流发送至所述客户端进行播放。

更进一步地，所述视频汇聚处理一体机提供web服务，所述web服务通过外网接口接收客户端的视频播放请求并向客户端提供播放接口，完成与所述客户端的交互和流程处理，web服务采用负载均衡方式从所述多个云服务器节点选择一个云服务节点获取视频流并发送至所述客户端进行播放。

更进一步地，在所述视频汇聚步骤中，所述视频汇聚处理一体机作为汇聚服务节点通过视频专线访问设置在龙门架、收费站以及高速公路边的多个摄像头，对采集的多路实时视频完成视频码流采集、码流汇聚及码流转码后将码流发送至云服务系统进行存储，所述汇聚服务节点采用低码率视频实时上传、高码率视频按需接入点播的动静结合方式接入所述多个摄像头，所述汇聚服务节点具有多个。

更进一步地，所述低码率为32k，所述高码率为1M。

更进一步地，所述多个云服务器节点采用分布式部署，云服务器节点用以处理RTMP播放请求，和汇聚服务节点完成交互后，从所述视频汇聚处理一体机接收码流并完成解析解包处理后，分发到客户端进行播放。

更进一步地，所述高速公路视频监控系统包括多台所述视频汇聚处理一体机，多台所述视频汇聚处理一体机采用分布式方式部署，每台所述视频汇聚处理一体机接入多个摄像头。

更进一步地，所述视频播放请求中携带码流播放信息，当所述视频汇聚处理一体机判断所述码流播放信息为低码率流媒体视频点播时则进行低码率流媒体视频播放，当所述视频汇聚处理一体机判断所述码流播放信息为高码率流媒体视频点播时则进行高码率流媒体视频播放。

更进一步地，所述低码率流媒体视频播放的操作包括：

所述web服务从数据库中获取汇聚服务节点与多个摄像头之间的关联信息，所述web服务定时主动下发取流任务给汇聚服务节点；所述汇聚服务节点接收取流任务后，更新旧的取流任务，从多个摄像头取低码率视频流；

所述汇聚服务节点把低码率视频流进行RTMP转码，将低码率视频流推送到负载均衡决策后的目标云服务器节点；

当用户发起的所述视频播放请求为低码率流媒体视频点播时，通过数据访问API接口访问web服务；

所述web服务通过访问API接口获取网络和摄像头参数信息，所述web服务依据云服务器节点的内存使用、CPU负荷、播放信息、状态和最短跳转路径选择已经在汇聚有对应视频流的云服务器节点；

云服务器节点向所述web服务反馈对应视频的取流方式；所述web服务收到云服务器节点反馈的取流方式后发送至所述客户端；

所述客户端根据所述取流方式，完成播放链路的构建并播放URL中的低码率流媒体视频。

更进一步地，所述高码率流媒体视频播放的操作包括：

当客户端发起的视频播放请求为高码率流媒体视频点播时，通过数据访问API接口访问所述web服务，所述web服务通过访问API接口获取网络和摄像头参数信息，web服务依据汇聚服务节点和云服务器节点的内存使用、CPU负荷、播放信息、状态和最短跳转路径选择汇聚服务节点和云服务器节点，完成最优化播放链路的选择并构建播放URL，并将播放URL返回到所述客户端，所述客户端通过该播放URL来访问云服务器节点，获取高码率流媒体视频。

更进一步地，根据客户端发起的视频播放请求中的播放模式确定高码率流媒体视频的播放方式，当所述播放模式为所述客户端以Flash方式播放时，所述云服务器节点与所述客户端完成RTMP协议交互后从所述视频播放请求中获取摄像头地址PID，再通过播放URL访问调配云服务器节点来获取RTMP视频码流；

当所述播放模式为H5方式播放时，所述云服务器节点与所述客户端完成HLS协议交互后从所述视频播放请求中获取摄像头地址PID，再通过播放URL访问调配云服务器节点来获取HLS码流分片；

当所述播放模式为HTTP-FLV方式播放时，所述云服务器节点与所述客户端完成HTTP协议交互后从所述视频播放请求中获取摄像头地址PID，再通过播放URL访问调配云服务器节点来获取FLV码流分片。

本发明的技术效果为：本发明中的一种高速公路视频监控系统的数据处理方法，所述视频监控系统包括：设置在龙门架、收费站以及高速公路边的多个摄像头、视频汇聚处理一体机和云服务系统，所述多个摄像头与所述视频汇聚处理一体机相连接，所述视频汇聚处理一体机与所述云服务系统相连接，所述方法包括：所述多个摄像头将采集的视频分别实时传输至所述视频汇聚处理一体机；所述视频汇聚处理一体机对采集的多路实时视频进行处理后发送至云服务系统进行存储，所述云服务系统包括多个云服务器节点；所述视频汇聚处理一体机接收客户端的视频播放请求后根据所述播放请求从云服务系统获取视频流发送至所述客户端进行播放。本发明构建‘云-边-端’结构的高速公路视频监控系统，以及对应的数据处理方法，解决了现有的高速公路视频监控系统存在数据延迟大的技术问题，且本发明使得视频数据可以根据需要的清晰度进行点播，比如，需要通过视频车牌时，需要点播高清的视频，一般情况下使用低码率分享视频，且码流可以复用，降低了网络带宽的使用，提高了网络性能，提出了汇聚服务节点、服务器节点的调度算法，解决了其调度不灵活，导致服务节点的负载不均衡的技术问题，提高了系统性能，因此，本发明的高速公路视频监控系统的数据处理方法适应上述新的收费模式的需要。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显。

图1是根据本发明的高速公路视频监控系统的示意图。

图2是根据本发明的一种高速公路视频监控系统的数据处理方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图1-2并结合实施例来详细说明本申请。

一种高速公路视频监控系统的数据处理方法，如图1所示，所述视频监控系统包括：设置在龙门架、收费站以及高速公路边的多个摄像头、视频汇聚处理一体机和云服务系统，所述多个摄像头与所述视频汇聚处理一体机相连接，所述视频汇聚处理一体机与所述云服务系统相连接。本发明所述的摄像头也可以称为监控设备、监控器、探头等等。

如图2所示，所述方法包括：

视频汇聚步骤S101，所述多个摄像头将采集的视频分别实时传输至所述视频汇聚处理一体机。

处理步骤S102，所述视频汇聚处理一体机对采集的多路实时视频进行处理后发送至云服务系统进行存储，所述云服务系统包括多个云服务器节点。

分发步骤S103，所述视频汇聚处理一体机接收客户端的视频播放请求后根据所述播放请求从云服务系统获取视频流发送至所述客户端进行播放。

本发明的视频汇聚处理一体机是一个具有视频数据接入、视频转发上云、设备控制、设备管理、AI智能分析能力的人工智能设备。具备以下功能：

码流采集：可接驳支持ONVIF协议的第三方摄像机和主流品牌摄像机，支持多分辨率视频接入，最大支持100路1080P视频接入；

码流传输：按照标准协议汇聚前端摄像机视频流，视频码流加密传输，向省级云平台提供视频码流，支持同时推送100路32K的CIF格式或30路1M的D1格式码流视频；

码流分发上云：支持双机制码流分发，按需分发以及维持分发，减少对网络带宽的要求；

视频转码：将非标码流转换成标准码流，通过RTMP、HLS、HTTP-FLV三种协议进行传输，采用标准H264编码；

摄像机信息同步：摄像机点位信息的注册、修改及删除；

状态同步：向云平台提供数据并自动同步：本汇聚点域内全部摄像机的设备信息、点位信息、在线状态等信息；

云台控制：具备摄像机云台控制能力；

视频截图：具备提供视频5分钟截图及查询调阅截图能力；

AI扩展能力：可支持扩展视频图像结构化、车辆检测、异常行为分析等能力；

图像质量检测：可支持扩展摄像机图像质量检测服务(丢失检测、清晰度检测、噪声检测、冻结检测、遮挡检测等)。

视频汇聚处理一体机的一种可选的硬件配置结构如下。

在一个实施例中，所述视频汇聚处理一体机提供web服务，所述web服务通过外网接口接收客户端的视频播放请求并向客户端提供播放接口，完成与所述客户端的交互和流程处理，web服务采用负载均衡方式从所述多个云服务器节点选择一个云服务节点获取视频流并发送至所述客户端进行播放。即web服务提供外网交互，通过外网，完成与播放应用端(即客户端)的交互和流程处理，以及完成提供状态数据给网页管理端展示；web服务具备数据库访问功能。

在一个实施例中，在所述视频汇聚步骤S101中，所述视频汇聚处理一体机作为汇聚服务节点通过视频专线访问设置在龙门架、收费站以及高速公路边的多个摄像头，对采集的多路实时视频完成视频码流采集、码流汇聚及码流转码后将码流发送至云服务系统进行存储，所述汇聚服务节点采用低码率视频实时上传、高码率视频按需接入点播的动静结合方式接入所述多个摄像头，所述汇聚服务节点具有多个。一般来说，所述低码率为32k，所述高码率为1M。区分高低码率是为了在一般情况下，实时地使用低码率将监控视频通过所述汇聚服务节点(也可以称为视频汇聚服务节点)发送至云服务器节点进行保存或供客户端查看，当需要高码流时，可以根据客户端的请求，提供高码流即高清晰度的视频供客户端查看，下面将会详细介绍相应的点播流程，其降低了网络带宽的使用，提高了网络性能，这是本发明的重要发明点之一。

在一个实施例中，所述多个云服务器节点采用分布式部署，云服务器节点用以处理RTMP播放请求，和汇聚服务节点完成交互后，从所述视频汇聚处理一体机接收码流并完成解析解包处理后，分发到客户端进行播放。RTMP协议是Real Time Message Protocol(即实时信息传输协议)。

在一个实施例中，所述高速公路视频监控系统包括多台所述视频汇聚处理一体机，多台所述视频汇聚处理一体机采用分布式方式部署，每台所述视频汇聚处理一体机接入多个摄像头。这些摄像头是设置在龙门架、收费站以及高速公路边的，也称为监控设备，这些摄像头的规格、标准可能不一致，通过视频汇聚处理一体机将其视频进行转码等统一标准化，便于后续的存储及播放，这是本发明的另一个重要发明点。

在一个实施例中，所述视频播放请求中携带码流播放信息，当所述视频汇聚处理一体机判断所述码流播放信息为低码率流媒体视频点播时则进行低码率流媒体视频播放，当所述视频汇聚处理一体机判断所述码流播放信息为高码率流媒体视频点播时则进行高码率流媒体视频播放。

优选地，所述低码率流媒体视频播放的操作包括：

所述web服务从数据库中获取汇聚服务节点与多个摄像头之间的关联信息，所述web服务定时主动下发取流任务给汇聚服务节点；所述汇聚服务节点接收取流任务后，更新旧的取流任务，从多个摄像头取低码率视频流；

所述汇聚服务节点把低码率视频流进行RTMP转码，将低码率视频流推送到负载均衡决策后的目标云服务器节点；

当用户发起的所述视频播放请求为低码率流媒体视频点播时，通过数据访问API接口访问web服务；

所述web服务通过访问API接口获取网络和摄像头参数信息，所述web服务依据云服务器节点的内存使用、CPU负荷、播放信息、状态和最短跳转路径选择已经在汇聚有对应视频流的云服务器节点；

云服务器节点向所述web服务反馈对应视频的取流方式；所述web服务收到云服务器节点反馈的取流方式后发送至所述客户端；

所述客户端根据所述取流方式，完成播放链路的构建并播放URL中的低码率流媒体视频。

优选地，所述高码率流媒体视频播放的操作包括：当客户端发起的视频播放请求为高码率流媒体视频点播时，通过数据访问API接口访问所述web服务，所述web服务通过访问API接口获取网络和摄像头参数信息，web服务依据汇聚服务节点和云服务器节点的内存使用、CPU负荷、播放信息、状态和最短跳转路径选择汇聚服务节点和云服务器节点，完成最优化播放链路的选择并构建播放URL，并将播放URL返回到所述客户端，所述客户端通过该播放URL来访问云服务器节点，获取高码率流媒体视频。

具体地，根据客户端发起的视频播放请求中的播放模式确定高码率流媒体视频的播放方式，当所述播放模式为所述客户端以Flash方式播放时，所述云服务器节点与所述客户端完成RTMP协议交互后从所述视频播放请求中获取摄像头地址PID，再通过播放URL访问调配云服务器节点来获取RTMP视频码流；

当所述播放模式为H5方式播放时，所述云服务器节点与所述客户端完成HLS协议交互后从所述视频播放请求中获取摄像头地址PID，再通过播放URL访问调配云服务器节点来获取HLS码流分片；

当所述播放模式为HTTP-FLV方式播放时，所述云服务器节点与所述客户端完成HTTP协议交互后从所述视频播放请求中获取摄像头地址PID，再通过播放URL访问调配云服务器节点来获取FLV码流分片。

综上所述，本发明使得视频数据可以根据需要的清晰度进行点播，比如，需要通过视频车牌时，需要点播高清的视频，一般情况下使用低码率分享视频，减轻了网络的压力，提高了多的性能，且提供多种高清播放模式，兼容不同的终端，这是本发明的另一个重要发明点。

在一个实施例中，在高码率流媒体视频播放时，如果前端的摄像头采集的视频是单路播放时，则通过云服务器节点访问汇聚服务节点来接入该摄像头以获取实时码流，当前端的摄像头采集的视频已处于高码率流媒体视频播放状态时，则不需要访问汇聚服务节点，云服务器节点直接通过分发逻辑将对应的高码率流媒体视频码流分发到所述客户端。

具体地，当客户端和其他客户端在播放相同摄像头地址PID的摄像头采集的视频时，采用如下操作完成该摄像头的视频码流的分发：云服务器节点启动RTMP服务，依据客户端的播放请求来构建播放URL,并推送对应摄像头的视频码流到所述客户端进行播放；云服务器节点接收H264码流并完成RTMP码流组包，并将RTMP码流加入码流发送队列；云服务器节点遍历请求该摄像头的视频播放其他客户端，依次发送码流队列至所述其他客户端。这样保证视频流不用重复解码，降低了云服务器节点及汇聚服务节点的计算压力，使得码流可以复用，进一步地降低了网络带宽的使用，提高了网络性能，这是本发明的另一个重要发明点。

在一个实施例中，所述web服务依据汇聚服务节点和云服务器节点的内存使用、CPU负荷、播放信息、状态和最短跳转路径选择汇聚服务节点和云服务器节点，完成最优化播放链路的选择并构建播放URL的操作为：

根据所述摄像头地址PID选择可用的M个汇聚服务节点，计算每个汇聚服务节点的CPU占有率H1、内存占有率H2以及播放路数L1，基于CPU占有率H1、内存占有率H2以及播放路数L1选择m个汇聚服务节点；

选择在线的可用的N个云服务器节点，计算每个云服务器节点的CPU占有率Y1、内存占有率Y2以及播放路数L2，基于CPU占有率Y1、内存占有率Y2以及播放路数L2选择n个云服务器节点；

如果m＝n＝1，则将选择的汇聚服务节点和云服务器节点作为最优化播放链路用于构建播放URL；

如果m、n有一个大于1，则通过tracert服务选择路径最短的汇聚服务节点和云服务器节点的组合作为最优化播放链路用于构建播放URL。

Tracert服务是部署在每个云服务器节点中，定期检测当前的云服务器节点到各个汇聚服务节点的跳转路径结果，然后把结果存入数据库和通过接口发送到web服务。

其中，1≤m≤M，1≤n≤N。

具体地，基于所述CPU占有率H1、内存占有率H2以及播放路数L1选择m个汇聚服务节点的方式为：

对于M个汇聚服务节点，计算每个汇聚服务节点的性能函数综合值：fh＝(1+a₁)H1+(1+a₂)H2+a₃L1；

根据每个节点的性能函数综合值进行排序，选择性能函数综合值小于或等于第一阈值的汇聚服务节点作为m个汇聚服务节点，如果所述M个汇聚服务节点的性能函数综合值都大于所述第一阈值，选择性能函数综合值最小的汇聚服务节点，此时，m＝1；

其中，a₁、a₂分别为所述CPU占有率H1、内存占有率H2的校准参数，

t为时间；a₃为常数，根据L1值的大小确定。

相比现有的根据处理器占有率、内存占有率确定负载的方式，本发明中创造性的提出了增加了CPU占有率H1、内存占有率H2的校准参数，该校准参数反应了CPU占有率H1、内存占有率H2实时变化，使得确定负载方式更为准确，这是本发明的另一个重要发明点，a₃为常数，根据L1值的大小确定，一般来说，L1小于5时，a₃为0.15，大于5时，a₃为0.5，其数值可以根据历史数据进行大数据统计后调整。

类似地，云服务器节点的确定方法与汇聚服务节点的确定方法类似，基于CPU占有率Y1、内存占有率Y2以及播放路数L2选择n个云服务器节点的方式为：

对于N个云服务器节点，计算每个云服务器节点的性能函数综合值：fy＝(1+b₁)Y1+(1+b₂)Y2+b₃L2；

根据每个节点的性能函数综合值进行排序，选择性能函数综合值小于或等于第二阈值的云服务器节点作为n个汇聚服务节点，如果所述N个云服务器节点的性能函数综合值都大于所述第二阈值，选择性能函数综合值最小的云服务器节点，此时，n＝1；

b₁、b₂分别为所述CPU占有率Y1、内存占有率Y2的校准参数，

t为时间；b₃为常数，根据L2值的大小确定。

相比现有的根据处理器占有率、内存占有率确定负载的方式，本发明中创造性的提出了增加了CPU占有率Y1、内存占有率Y2的校准参数，该校准参数反应了CPU占有率Y1、内存占有率Y2实时变化，使得确定负载方式更为准确，这是本发明的另一个重要发明点，b₃为常数，根据L2值的大小确定，一般来说，L2小于5时，b₃为0.05，大于5时，b₃为0.35，其数值可以根据历史数据进行大数据统计后调整。

综上所述，本发明构建‘云-边-端’结构的高速公路视频监控系统，以及对应的数据处理方法，解决了现有的高速公路视频监控系统存在数据延迟大的技术问题，且本发明使得视频数据可以根据需要的清晰度进行点播，比如，需要通过视频车牌时，需要点播高清的视频，一般情况下使用低码率分享视频，且码流可以复用，降低了网络带宽的使用，提高了网络性能，提出了汇聚服务节点、服务器节点的调度算法，解决了其调度不灵活，导致服务节点的负载不均衡的技术问题，提高了系统性能，因此，本发明的高速公路视频监控系统的数据处理方法适应上述新的收费模式的需要。

本发明的视频监控系统还具有灵活的AI扩展能力，可支持扩展视频图像结构化、车辆检测、异常行为分析等能力；可以方便的将这些算法产品集成在本系统中，利用本系统提供的数据进行相应的数据分析，从而实现诸如车流量统计、车辆检测、驾驶行为异常分析等等。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后所应说明的是：以上实施例仅以说明而非限制本发明的技术方案，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明进行修改或者等同替换，而不脱离本发明的精神和范围的任何修改或局部替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种高速公路视频监控系统的数据处理方法，其特征在于，所述视频监控系统包括：设置在龙门架、收费站以及高速公路边的多个摄像头、视频汇聚处理一体机和云服务系统，所述多个摄像头与所述视频汇聚处理一体机相连接，所述视频汇聚处理一体机与所述云服务系统相连接，所述方法包括：

视频汇聚步骤，所述多个摄像头将采集的视频分别实时传输至所述视频汇聚处理一体机；

处理步骤，所述视频汇聚处理一体机对采集的多路实时视频进行处理后发送至云服务系统进行存储，所述云服务系统包括多个云服务器节点；

分发步骤，所述视频汇聚处理一体机接收客户端的视频播放请求后根据所述播放请求从云服务系统获取视频流发送至所述客户端进行播放。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频汇聚处理一体机提供web服务，所述web服务通过外网接口接收客户端的视频播放请求并向客户端提供播放接口，完成与所述客户端的交互和流程处理，web服务采用负载均衡方式从所述多个云服务器节点选择一个云服务节点获取视频流并发送至所述客户端进行播放。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述视频汇聚步骤中，所述视频汇聚处理一体机作为汇聚服务节点通过视频专线访问设置在龙门架、收费站以及高速公路边的多个摄像头，对采集的多路实时视频完成视频码流采集、码流汇聚及码流转码后将码流发送至云服务系统进行存储，所述汇聚服务节点采用低码率视频实时上传、高码率视频按需接入点播的动静结合方式接入所述多个摄像头，所述汇聚服务节点具有多个。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述低码率为32k，所述高码率为1M。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个云服务器节点采用分布式部署，云服务器节点用以处理RTMP播放请求，和汇聚服务节点完成交互后，从所述视频汇聚处理一体机接收码流并完成解析解包处理后，分发到客户端进行播放。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述高速公路视频监控系统包括多台所述视频汇聚处理一体机，多台所述视频汇聚处理一体机采用分布式方式部署，每台所述视频汇聚处理一体机接入多个摄像头。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述视频播放请求中携带码流播放信息，当所述视频汇聚处理一体机判断所述码流播放信息为低码率流媒体视频点播时则进行低码率流媒体视频播放，当所述视频汇聚处理一体机判断所述码流播放信息为高码率流媒体视频点播时则进行高码率流媒体视频播放。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述低码率流媒体视频播放的操作包括：

所述web服务从数据库中获取汇聚服务节点与多个摄像头之间的关联信息，所述web服务定时主动下发取流任务给汇聚服务节点；所述汇聚服务节点接收取流任务后，更新旧的取流任务，从多个摄像头取低码率视频流；

所述汇聚服务节点把低码率视频流进行RTMP转码，将低码率视频流推送到负载均衡决策后的目标云服务器节点；

当用户发起的所述视频播放请求为低码率流媒体视频点播时，通过数据访问API接口访问web服务；

所述web服务通过访问API接口获取网络和摄像头参数信息，所述web服务依据云服务器节点的内存使用、CPU负荷、播放信息、状态和最短跳转路径选择已经在汇聚有对应视频流的云服务器节点；

云服务器节点向所述web服务反馈对应视频的取流方式；所述web服务收到云服务器节点反馈的取流方式后发送至所述客户端；

所述客户端根据所述取流方式，完成播放链路的构建并播放URL中的低码率流媒体视频。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述高码率流媒体视频播放的操作包括：

当客户端发起的视频播放请求为高码率流媒体视频点播时，通过数据访问API接口访问所述web服务，所述web服务通过访问API接口获取网络和摄像头参数信息，web服务依据汇聚服务节点和云服务器节点的内存使用、CPU负荷、播放信息、状态和最短跳转路径选择汇聚服务节点和云服务器节点，完成最优化播放链路的选择并构建播放URL，并将播放URL返回到所述客户端，所述客户端通过该播放URL来访问云服务器节点，获取高码率流媒体视频。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，根据客户端发起的视频播放请求中的播放模式确定高码率流媒体视频的播放方式，当所述播放模式为所述客户端以Flash方式播放时，所述云服务器节点与所述客户端完成RTMP协议交互后从所述视频播放请求中获取摄像头地址PID，再通过播放URL访问调配云服务器节点来获取RTMP视频码流；

当所述播放模式为H5方式播放时，所述云服务器节点与所述客户端完成HLS协议交互后从所述视频播放请求中获取摄像头地址PID，再通过播放URL访问调配云服务器节点来获取HLS码流分片；

当所述播放模式为HTTP-FLV方式播放时，所述云服务器节点与所述客户端完成HTTP协议交互后从所述视频播放请求中获取摄像头地址PID，再通过播放URL访问调配云服务器节点来获取FLV码流分片。

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