CN111556122B - 一种基于窄带宽的视频传输存储方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于窄带宽的视频传输存储方法，步骤1：采集预设数目个文物监测点的监测信息，并获取每个文物监测点的监测属性；步骤2：规划并获取分布式存储系统中的存储设备的存储属性；步骤3：基于窄带宽，将采集的监测信息传输到分布式存储系统，同时按照获取的每个文物监测点的监测属性和存储设备的存储属性，将监测信息进行对应存储。用于基于窄带宽对多个文物点的监测信息进行分布式存储，优化了存储性能，进而提高存储效率，保证存储信息的完整性。

Description

一种基于窄带宽的视频传输存储方法
技术领域
本发明涉及视频存储技术领域，特别涉及一种基于窄带宽的视频传输存储方法。
背景技术
目前，多数文物博物馆所使用的安防系统以入侵报警系统为核心，以声音复核、图像复核、模拟视频安防监控为基础，配以出入口控制、巡查系统，通过硬件或软件集成融为一体，主要特点是稳定、可靠、操作简单，但已不适应目前文物保护的现实需求，存在着较大的漏洞和安全隐患。
随着对文物博物馆的安全防范的增强，其防范系统越来越趋向于高清化、网络化、智能化、集成化和物联网技术化的集成，在博物馆的日常安防管理工作中，一般凭借闭路电视固定视角的影像对其文物进行监测，但是由于展陈空间、文物库房相对独立，且在监测过程中，不能将不同文物点的监测信息进行综合存储，并且，由于文物点过多，且对监测的视频信息进行存储过程中，可能会由于存储容量小导致存储效率低下，存储信息不完整等情况
发明内容
本发明提供一种基于窄带宽的视频传输存储方法，用于基于窄带宽对多个文物点的监测信息进行分布式存储，优化了存储性能，进而提高存储效率，保证存储信息的完整性。
本发明提供一种基于窄带宽的视频传输存储方法，包括：
步骤1：采集预设数目个文物监测点的监测信息，并获取每个文物监测点的监测属性；
步骤2：规划并获取分布式存储系统中的存储设备的存储属性；
步骤3：基于窄带宽，将采集的监测信息传输到分布式存储系统，同时按照获取的每个文物监测点的监测属性和存储设备的存储属性，将所述监测信息进行对应存储。
在一种可能实现的方式中，采集到所述监测信息之后，还包括：
步骤A1：基于窄带宽传输视频的自适应物体检测计算模型，对所述监测信息中的异常信息进行自动标注；
步骤A2：将标注的异常信息进行优化存储。
在一种可能实现的方式中，采集预设数目个文物监测点的监测信息，并将所述监测信息传输到分布式存储系统的过程中，还包括：
步骤11：基于监测设备，对所述预设数目个文物监测点进行监测，并采集获得监测信息；
步骤12：基于压缩处理技术，将采集获得的监测信息进行帧内、帧间的低损高倍压缩处理，获得压缩视频信息；
步骤13：将所述压缩视频信息，基于所述窄带宽传输到分布式存储系统进行分布式存储；
其中，所述监测设备包括：报警联动式监控设备、便携式监控设备、车载式监控设备中的任一种或多种。
在一种可能实现的方式中，规划并获取分布式存储系统中的存储设备的存储属性的步骤包括：
步骤21：基于ISCSI协议搭建若干个IP SAN单元，并对所述IP SAN单元进行卷区划分；
步骤22：根据卷区划分结果和搭建的IP SAN单元，构建分布式存储系统；
步骤23：建立所述IP SAN单元与存储设备的映射关系表，同时，获取所述IP SAN单元的存储网络属性；
步骤24：根据所述映射关系表和获取的所述IP SAN单元的存储网络属性，完成对所述存储设备的存储属性的一一设定。
在一种可能实现的方式中，还包括：对所述存储设备进行优化，其优化步骤包括：
步骤01：确定每个存储设备的应用特征；
步骤02：根据所述应用特征，识别每个存储设备对应的所述监测信息中的热点数据，并将所述热点数据缓存到对应存储设备或者从对应存储设备将所述热点数据进行预取；
步骤03：对所述缓存结果或预取结果进行分析处理，获得分析结果；
步骤04：基于缓存预取算法和标准缓存容量配比，对所述分析结果进行优化处理，并将优化处理结果反馈到所述存储设备，提高所述存储设备的访问性能；
步骤05：当提高每个存储设备的访问性能之后，确定外部服务器对每个存储设备中不同存储区的访问概率，同时，根据所述访问概率确定每个存储设备的低频冷数据；
步骤06：根据所述存储设备的存储性能和所述分布式存储系统的元属性，将所述低频冷数据迁移到最佳存储设备中，实现对所分布式存储系统中所有存储设备的优化。
在一种可能实现的方式中，根据所述分布式存储系统的元属性，将所述低频冷数据迁移到最佳存储设备的过程中，还包括：
步骤061：获取所述分布式存储系统中的分布式元数据管理架构，并基于所述分布式元数据管理架构将所述元数据分散在若干个节点上；
步骤062：根据获取的监测信息的信息量和计算量，预估所述分布式存储系统中待存储节点的节点个数，其中，所述待存储节点用于存储所述监测信息；
步骤063：获取基于所述访问概率确定的存储设备的低频冷数据所对应的待迁移节点；
步骤064：获取所述低频冷数据对应的所述存储设备所属的待存储节点的元属性，确定元数据，并动态迁移所述低频冷数据和对应的元数据到待迁移节点，实现负载均衡；
步骤065：在对所述低频冷数据和元数据进行迁移过程中，判断所述待迁移节点是否失效，若失效，基于副本机制，将所述低频冷数据和元数据暂存在待存储节点中；
步骤066：当所述待迁移节点恢复之后，将所述待存储节点中的元数据迁移到已恢复的待迁移节点中，将所述低频冷数据迁移到所述待迁移节点中的最佳存储设备中。
在一种可能实现的方式中，所述元数据包括:分配数据和透明迁移数据；
所述分配数据通过静态子树划分技术实现；
所述透明迁移数据通过迁移算法实现。
在一种可能实现的方式中，还包括：
步骤41：获取监测所述文物监测点的已激活摄像头，并根据已激活摄像头确定视频监控路数；
步骤42：获取每路监控视频在相邻帧的视频失真差值F，其中，当前帧的视频失真值分别为a1,a2,a3,...,an,其中，n表示已激活摄像头的个数，下一帧的视频失真值分别对应为b1,b1,b3,...,bn；
F＝(a1-b1,a2-b2,a3-b3,...,an-bn)；
步骤43：获取每路所述已激活摄像头对所述监控视频的实际传输码率，并将所述实际传输码率与基于所述窄带宽的每路监控视频的标准传输码率进行对比分析，若一致，继续按照所述标准传输码率进行传输；
否则，对不一致的所述已激活摄像头的视频传输码率进行调节，同时，基于拉格朗日算法对所述视频失真差值在待优化范围内的已激活摄像头对应的基于所述窄带宽的视频带宽进行阶层优化；
其中，当所述视频失真差值为负，且在待优化范围内时，对对应的所述视频带宽基于负向有效函数进行负阶层优化；
当所述视频失真差值为正，且在待优化范围内时，对对应的所述视频带宽基于正向有效函数进行正阶层优化。
在一种可能实现的方式中，采集预设数目个文物监测点的监测信息，并获取每个文物监测点的监测属性过程中，还包括：
实时检查所述文物监测点的多路摄像头的工作信息，并根据所述工作信息确定所述摄像头当前是否正常工作；
当所述摄像头在预设时间段内获取的监测视频处于同一状态画面时，控制所述摄像头按照预设方位和预设角度进行转动；
若所述摄像头不执行转动操作，则进行第一报警警示；
同时，基于真伪视频数据库，对所述预设时间段内的监测视频进行真伪辨别，并确定所述预设时间段内是否有在所述监测视频中植入有干扰视频；
若有，则进行第二报警警示；
否则，继续进行第一报警警示。
在一种可能实现的方式中，基于真伪视频数据库，对所述预设时间段内的监测视频进行真伪辨别，其步骤包括：
步骤51：确定预设时间段内监测视频处于同一状态画面的第一摄像头；
步骤52：扫描每个第一摄像头的接口端是否插接有外部设备；
若是，对所述外部插接设备进行断层式扫描读取，并判断是否存在所述同一状态画面对应的视频数据；
若存在，确定所述监测视频中存在干扰视频，并对所述干扰视频进行视频处理，传输到对应的监控端进行显示，同时进行第二报警警示；
若所述第一摄像头的接口端没有插接的外部设备，则执行步骤53；
步骤53：获取所述第一摄像头基于窄带宽的包传输效率v；
v＝v1χ1+v2χ2+...vmχm；
Figure GDA0004051733440000051
其中，i＝1,2,3...，m；
M表示在预设时间段内的所述监测视频经过视频传输链路的传输数据包量M；N表示按照标准数据包量和网络传输模型，确定的每个第一摄像头的延迟包量；M+N表示第一摄像头的最终包量；vi所述第一摄像头在m个不同视频传输链路的包传输效率；γ表示第一摄像头对应的传输数据包在所述预设时间段内的P个时帧内所占的帧概率；L(t)表示第一摄像头基于窄带宽进行视频传输的损失函数；t表示预设时间段；t′表示延迟时间段；χi表示在第i个视频传输链路上传输的概率，且i＝1,2,3...，m；
其中，当视频传输链路数大于第一摄像头的数量时，σ取值为1，当视频传输链路数等于第一摄像头的数量时，σ取值为0，当视频传输链路数小于第一摄像头的数量时，σ取值为-1；
步骤54：确定包传输效率v是否在预设传输范围W内，若在，确定所述监测视频中不存在干扰视频；
否则，基于预设时间段内进行帧划分，并确定每帧的包密度ρ；
同时，根据所述包密度划分密集空间和疏散空间，并确定每个空间的边缘密度
Figure GDA0004051733440000061
和边缘强度ψ，并对所述预设传输范围W进行修正；
W∈[A1,A2]；
W1∈[A1+B1,A2+B2]；
Figure GDA0004051733440000062
Figure GDA0004051733440000063
其中，A1，A2表示预设传输范围W的边界值，A1+B1,A2+B2表示修正后的预设传输范围W的边界值；
步骤55：对所述包传输效率进行再次判断，若所述包传输效率仍不在修正后的预设传输范围W1内，则判定所述监测视频中存在干扰视频，并进行第二报警警示。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种基于窄带宽的视频传输存储方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种基于窄带宽的视频传输存储方法，如图1所示，包括：
步骤1：采集预设数目个文物监测点的监测信息，并获取每个文物监测点的监测属性；
步骤2：规划并获取分布式存储系统中的存储设备的存储属性；
步骤3：基于窄带宽，将采集的监测信息传输到分布式存储系统，同时按照获取的每个文物监测点的监测属性和存储设备的存储属性，将所述监测信息进行对应存储。
该实施例中，文物监测点可以是文物移动展柜及库房、运输箱车等，且对应的采集文物监测点的监测信息，可以是开发面向博物馆文物安防监控系统的指挥端、移动端软件、摄像端等，且该系统还具备画面分析、报警等功能；
其中，监测信息可以是包括：文物本身信息以及文物周围环境，如：温湿度等在内的。
该实施例中，将监测信息传输到分布式存储系统进行存储之前，会采用压缩技术，将其监测信息进行压缩，实现低码流、低带宽并通过3G/4G/5G等网络或者其他传输信道，传输到分布式存储系统中，从而实现异地、多地、实时监控的特点，并且可以将分散、独立的文物监测点进行联网，实现跨区域的统一监控、统一管理，提供全新、直观、全面的针对文博展陈领域的综合监测服务。
该实施例中，获取的文物监测点的监测属性，是为了确定是否对该监测点的文物进行重点监控，例如，文物监测点a的文物属于一级保护物品，文物监测点b的文物属于普通保护物品，此时，就说明文物监测点a的文物的监测属性要高于文物监测点b的文物的监测属性，且获得的文物监测点a的监测信息的存储属性等级也应该优于文物监测点b的监测信息的存储属性，且对应的存储设备的存储保密性a要优于b。
该实施例中采用窄带宽技术，带来的有益效果包括：
占用带宽极小、画质清晰流畅：在小于50K/s的网络环境下传输符合ONVIF协议标准的1080P视频。在相同的网络环境下，仅需1KB至6KB的超低码流，可流畅传输CIF(352X288)画质的视频；6KB至13KB的超低码流，流畅传输D1(704X 576)画质的视频；10KB至15KB超低码流，流畅传输720P(1280X720)画质的视频；18KB至48KB超低码流，流畅传输1080P(1920X 1080)画质的视频。较目前主流传输技术提升传输效率5-10倍。
传输延迟小：实时传输延迟小于1秒；
超省流量、降低成本：人性化、大幅度的为移动联网用户降低流量消耗；为客户及运营商降低网络运营等成本；
多点位大用户量实时浏览：支持百万级以上用户异地、多地、同时高清观看。
上述技术方案的有益效果是：基于窄带宽对多个文物点的监测信息进行分布式存储，优化了存储性能，进而提高存储效率，保证存储信息的完整性。
本发明提供一种基于窄带宽的视频传输存储方法，采集到所述监测信息之后，还包括：
步骤A1：基于窄带宽传输视频的自适应物体检测计算模型，对所述监测信息中的异常信息进行自动标注；
步骤A2：将标注的异常信息进行优化存储。
该实施例中，如果监测信息为文物A的图片，但是此时，出现的图片模糊图片，可以将其视为异常信息；
又如，监测信息为文物A的视频，此时在视频数据中监测到病毒数据，可将其病毒数据视为异常数据。
上述技术方案的有益效果是：通过检测异常信息，且对异常信息进行标注，可以有效的提高监测和存储效率。
本发明提供一种基于窄带宽的视频传输存储方法，采集预设数目个文物监测点的监测信息，并将所述监测信息传输到分布式存储系统的过程中，还包括：
步骤11：基于监测设备，对所述预设数目个文物监测点进行监测，并采集获得监测信息；
步骤12：基于压缩处理技术，将采集获得的监测信息进行帧内、帧间的低损高倍压缩处理，获得压缩视频信息；
步骤13：将所述压缩视频信息，基于所述窄带宽传输到分布式存储系统进行分布式存储；
其中，所述监测设备包括：报警联动式监控设备、便携式监控设备、车载式监控设备中的任一种或多种。
该实施例中，窄带宽是基于现有的编码技术在多个方面对压缩方法以及思路上进行的优化提升，来解决视频中帧内以及帧间高效压缩的方法。
其优化的方法，包括但不仅限于以下方面：
对于宏块的优化：由于分辨率的大大增加，单个宏块所表示的图像内容的信息大大减少，这将导致相邻的4x 4或8x 8块变换后的低频系数相似程度也大大提高，导致出现大量的冗余，另外，宏块个数的爆发式增长，会导致用于编码宏块的预测模式、运动矢量、参考帧索引和量化级等宏块级参数信息所占用的码字过多，用于编码残差部分的码字明显减少。
而窄带宽技术是将宏块的划分提升到128x 128级别，由于宏块的大小有了更多的细分级别，可以有效的减少冗余的宏块以提高压缩比。
对于帧内预测的优化：预测方向由原来的4种拓展到46种，另外加上一个DC和一个planar，一共48种预测模式，使得预测更加精细，并且对各种宏块均不作限制，以得到最大限度的压缩率。
其中，窄带宽在现有的压缩理念之上提出了基于对象模型的帧内和帧间压缩的思路，实现对监测信息得有效压缩，其中，通过对帧内物体的抽象提取，归类为个体的对象，并分析对象特征以及结构，进行二次压缩，通过对对象模型的预测，来达到提高压缩比的目的。
上述技术方案的有益效果是：通过对视频进行压缩处理，可以有效的提高压缩比，并且优化存储。
本发明提供一种基于窄带宽的视频传输存储方法，规划并获取分布式存储系统中的存储设备的存储属性的步骤包括：
步骤21：基于ISCSI协议搭建若干个IP SAN单元，并对所述IP SAN单元进行卷区划分；
步骤22：根据卷区划分结果和搭建的IP SAN单元，构建分布式存储系统；
步骤23：建立所述IP SAN单元与存储设备的映射关系表，同时，获取所述IP SAN单元的存储网络属性；
步骤24：根据所述映射关系表和获取的所述IP SAN单元的存储网络属性，完成对所述存储设备的存储属性的一一设定。
该实施例中，iSCSI(Internet Small Computer System Interface)，Internet小型计算机系统接口，又称为IP-SAN，是一种基于因特网及SCSI-3协议下的存储技术。
其中，任何IP SAN单元的存储可以被多个主机共享和访问，其主机如：与IP SAN单元一一对应的存储设备(磁盘)或者是外部设备等，还可以分配单个主机并且能够从多个IPSAN单元访问多个卷区，有效地为每个主机提供虚拟可扩展存储系统，优化存储；
其中，存储访问直接通过主机和IP SAN单元之间的通信链路，这意味着它是外带访问的，这被证明比那些带内存取的虚拟SAN具有更好的性能和可扩展性，且还允许通过添加一个或多个IP SAN单元来动态扩展虚拟存储设备的存储容量，而不会中断从主机访问的正常数据。
该实施例中，一个IP SAN单元可以与一个或多个存储设备建立映射关系，并与将数据进行对应存储或访问存储；
其中，IP SAN单元的存储网络属性，例如可以存储某个监测点的数据，还可以是存储文物相关的保密数据等，便于对存储设备的存储属性一一设定。
上述技术方案的有益效果是：通过ISCSI协议搭建若干个IP SAN单元，可以进一步优化存储性能，降低存储成本，通过建立映射关系和获取存储网络属性，便于对存储设备的存储属性一一设定。
本发明提供一种基于窄带宽的视频传输存储方法，还包括：对所述存储设备进行优化，其优化步骤包括：
步骤01：确定每个存储设备的应用特征；
步骤02：根据所述应用特征，识别每个存储设备对应的所述监测信息中的热点数据，并将所述热点数据缓存到对应存储设备或者从对应存储设备将所述热点数据进行预取；
步骤03：对所述缓存结果或预取结果进行分析处理，获得分析结果；
步骤04：基于缓存预取算法和标准缓存容量配比，对所述分析结果进行优化处理，并将优化处理结果反馈到所述存储设备，提高所述存储设备的访问性能；
步骤05：当提高每个存储设备的访问性能之后，确定外部服务器对每个存储设备中不同存储区的访问概率，同时，根据所述访问概率确定每个存储设备的低频冷数据；
步骤06：根据所述存储设备的存储性能和所述分布式存储系统的元属性，将所述低频冷数据迁移到最佳存储设备中，实现对所分布式存储系统中所有存储设备的优化。
该实施例中，热点数据可以是访问概率高的数据，低频冷数据，可以是访问概率低的数据。
该实施例是基于成本和性能来对存储设备进行优化的，因为，存储设备通常采用多层不同性价比的存储器件组成存储层次结构，其大数据的规模大，因此构建高效合理的存储层次结构，可以在保证系统性能的前提下，降低系统能耗和构建成本，利用数据访问局部性原理，因此，可以从两个方面对存储层次结构进行优化。
首先，从提高性能的角度，可以通过分析存储设备的应用特征，识别热点数据并对其进行缓存或预取，通过高效的缓存预取算法和合理的缓存容量配比，以提高访问性能。
其次，从降低成本的角度，采用信息生命周期管理方法，将访问频率低的冷数据迁移到低速廉价存储设备上，可以在小幅牺牲系统整体性能的基础上，大幅降低分布式存储系统的构建成本和能耗。
上述技术方案的有益效果是：有效提高存储设备的访问性能，同时降低构建分布式存储系统的成本和能耗。
本发明提供一种基于窄带宽的视频传输存储方法，根据所述分布式存储系统的元属性，将所述低频冷数据迁移到最佳存储设备的过程中，还包括：
步骤061：获取所述分布式存储系统中的分布式元数据管理架构，并基于所述分布式元数据管理架构将所述元数据分散在若干个节点上；
步骤062：根据获取的监测信息的信息量和计算量，预估所述分布式存储系统中待存储节点的节点个数，其中，所述待存储节点用于存储所述监测信息；
步骤063：获取基于所述访问概率确定的存储设备的低频冷数据所对应的待迁移节点；
步骤064：获取所述低频冷数据对应的所述存储设备所属的待存储节点的元属性，确定元数据，并动态迁移所述低频冷数据和对应的元数据到待迁移节点，实现负载均衡；
步骤065：在对所述低频冷数据和元数据进行迁移过程中，判断所述待迁移节点是否失效，若失效，基于副本机制，将所述低频冷数据和元数据暂存在待存储节点中；
步骤066：当所述待迁移节点恢复之后，将所述待存储节点中的元数据迁移到已恢复的待迁移节点中，将所述低频冷数据迁移到所述待迁移节点中的最佳存储设备中。
优选地，所述元数据包括:分配数据和透明迁移数据；
所述分配数据通过静态子树划分技术实现；
所述透明迁移数据通过迁移算法实现。
该实施例中，由于在大数据环境下，数据规模和复杂度的增加往往非常迅速，对系统的扩展性能要求较高，实现存储系统的高可扩展性。
该实施例中，元数据的分配数据主要通过静态子树划分技术实现，透明迁移数据侧重数据迁移算法实现。此外，大数据存储体系规模庞大，结点失效率高，因此还需要完成一定的自适应管理功能，分布式存储系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数，并动态地将数据在结点间迁移以实现负载均衡；同时，结点失效时，数据必须可以通过副本等机制进行恢复，不能对上层应用产生影响，因此该实施例中，在对冷低频动态数据进行迁移存储的构成中，需要将其对应的元数据同时迁移，避免迁移失败。
另外，在一个实施例中，分布式存储系统的服务器端支撑系统设计与开发包括负载均衡(Server Load Balancer，简称SLB)是对多分布式服务器进行流量分发的负载均衡服务。SLB可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系统的可用性。采用全冗余设计，无单点，可用性高达99.99％，根据应用负载进行弹性扩容，在流量波动情况下，不中断对外服务。
分布式存储系统中的所有分布式服务向负载均衡SLB注册的方式，分布式服务器(Distributed Server简称：DS)就是指数据和程序可以不位于一个服务器上，而是分散到多个服务器，分布式有利于任务在整个计算机系统上进行分配与优化，克服了传统集中式系统会导致中心主机资源紧张与响应瓶颈的缺陷，解决了网络GIS中存在的数据异构、数据共享、运算复杂等问题。流媒体服务(Media Service，简称MS)的主要功能是以流式协议将视频文件传输到客户端，供用户在线观看；也可从视频采集、压缩软件接收实时视频流，再以流式协议直播给客户端。
分布式存储系统中的缓存服务(Cache Service，简称CS)是基于内存的缓存服务，支持海量小数据的高速访问。CS可以极大缓解对后端存储的压力，提高数据或应用的响应速度。CS是以Key-Value的数据结构，Memcached协议的客户端都可与CS通信。CS的缓存是一种分布式的，可以让不同主机上的多个用户同时访问，因此解决了共享内存只能单机应用的局限，更不会出现使用数据库做类似事情的时候，磁盘开销和阻塞的发生。
分布式存储系统中的关系型数据库服务(Relational Database Service，简称RDS)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。RDS采用即开即用方式，MySQL关系型数据库，并提供数据库在线扩容、备份回滚、性能监测及分析功能。RDS与云服务器搭配使用I/O性能倍增，内网互通避免网络瓶颈。
上述技术方案的有益效果是：通过对冷数据进行迁移，并选择合适的存储设备，一是为了对系统的扩展性能要求较高，实现存储系统的高可扩展性，二是为了优化存储。
本发明提供一种基于窄带宽的视频传输存储方法，还包括：
步骤41：获取监测所述文物监测点的已激活摄像头，并根据已激活摄像头确定视频监控路数；
步骤42：获取每路监控视频在相邻帧的视频失真差值F，其中，当前帧的视频失真值分别为a1,a2,a3,...,an,其中，n表示已激活摄像头的个数，下一帧的视频失真值分别对应为b1,b1,b3,...,bn；
F＝(a1-b1,a2-b2,a3-b3,...,an-bn)；
步骤43：获取每路所述已激活摄像头对所述监控视频的实际传输码率，并将所述实际传输码率与基于所述窄带宽的每路监控视频的标准传输码率进行对比分析，若一致，继续按照所述标准传输码率进行传输；
否则，对不一致的所述已激活摄像头的视频传输码率进行调节，同时，基于拉格朗日算法对所述视频失真差值在待优化范围内的已激活摄像头对应的基于所述窄带宽的视频带宽进行阶层优化；
其中，当所述视频失真差值为负，且在待优化范围内时，对对应的所述视频带宽基于负向有效函数进行负阶层优化；
当所述视频失真差值为正，且在待优化范围内时，对对应的所述视频带宽基于正向有效函数进行正阶层优化。
该实施例中，对视频带宽基于负向有效函数进行负阶层优化以及通过正向有效函数进行正阶层优化，是为了对应性优化视频带宽，因为，视频带宽对视频失真存在一定的影响，因此，当为负时，将视频带宽调节大，当为正时，将视频带宽调节小。
上述技术方案的有益效果是：通过确定已激活摄像头的视频失真值，便于及时对部分摄像头的视频传输码率进行调节，同时，基于拉格朗日算法对视频带宽进行优化，降低失真的可能性，为后续优化存储提供了便利。
本发明提供一种基于窄带宽的视频传输存储方法，采集预设数目个文物监测点的监测信息，并获取每个文物监测点的监测属性过程中，还包括：
实时检查所述文物监测点的多路摄像头的工作信息，并根据所述工作信息确定所述摄像头当前是否正常工作；
当所述摄像头在预设时间段内获取的监测视频处于同一状态画面时，控制所述摄像头按照预设方位和预设角度进行转动；
若所述摄像头不执行转动操作，则进行第一报警警示；
同时，基于真伪视频数据库，对所述预设时间段内的监测视频进行真伪辨别，并确定所述预设时间段内是否有在所述监测视频中植入有干扰视频；
若有，则进行第二报警警示；
否则，继续进行第一报警警示。
该实施例中，报警警示可以是声、光、振动等一种或多种的组合，且第一报警警示，是为了报警当前摄像头转动出现故障，第二报警警示，是为了报警当前监测视频是有干扰视频，避免外部入侵，造成文物损失。
上述技术方案的有益效果是：通过控制摄像头转动，是为了方便扩大监测范围，通过报警警示，不仅可以提醒摄像头转动出现故障，还可以有效避免外部入侵，造成文物损失。
本发明提供一种基于窄带宽的视频传输存储方法，基于真伪视频数据库，对所述预设时间段内的监测视频进行真伪辨别，其步骤包括：
步骤51：确定预设时间段内监测视频处于同一状态画面的第一摄像头；
步骤52：扫描每个第一摄像头的接口端是否插接有外部设备；
若是，对所述外部插接设备进行断层式扫描读取，并判断是否存在所述同一状态画面对应的视频数据；
若存在，确定所述监测视频中存在干扰视频，并对所述干扰视频进行视频处理，传输到对应的监控端进行显示，同时进行第二报警警示；
若所述第一摄像头的接口端没有插接的外部设备，则执行步骤53；
步骤53：获取所述第一摄像头基于窄带宽的包传输效率v；
v＝v1χ1+v2χ2+...vmχm；
Figure GDA0004051733440000171
其中，i＝1,2,3...，m；
M表示在预设时间段内的所述监测视频经过视频传输链路的传输数据包量M；N表示按照标准数据包量和网络传输模型，确定的每个第一摄像头的延迟包量；M+N表示第一摄像头的最终包量；vi所述第一摄像头在m个不同视频传输链路的包传输效率；γ表示第一摄像头对应的传输数据包在所述预设时间段内的P个时帧内所占的帧概率；L(t)表示第一摄像头基于窄带宽进行视频传输的损失函数；t表示预设时间段；t′表示延迟时间段；χi表示在第i个视频传输链路上传输的概率，且i＝1,2,3...，m；
其中，当视频传输链路数大于第一摄像头的数量时，σ取值为1，当视频传输链路数等于第一摄像头的数量时，σ取值为0，当视频传输链路数小于第一摄像头的数量时，σ取值为-1；
步骤54：确定包传输效率v是否在预设传输范围W内，若在，确定所述监测视频中不存在干扰视频；
否则，基于预设时间段内进行帧划分，并确定每帧的包密度ρ；
同时，根据所述包密度划分密集空间和疏散空间，并确定每个空间的边缘密度
Figure GDA0004051733440000172
和边缘强度ψ，并对所述预设传输范围W进行修正；
W∈[A1,A2]；
W1∈[A1+B1,A2+B2]；
Figure GDA0004051733440000173
Figure GDA0004051733440000174
其中，A1，A2表示预设传输范围W的边界值，A1+B1,A2+B2表示修正后的预设传输范围W的边界值；
步骤55：对所述包传输效率进行再次判断，若所述包传输效率仍不在修正后的预设传输范围W1内，则判定所述监测视频中存在干扰视频，并进行第二报警警示。
上述技术方案的有益效果是：基于真伪视频数据库，对所述预设时间段内的监测视频进行真伪辨别，且具体通过两种鉴伪方式对其进行鉴定，首先鉴别第一摄像头的接口端是否插接有外部设备，并扫描式对外部设备进行扫描，其次，通过智能计算第一摄像头基于窄带宽的包传输效率，进而通过确定包传输效率v是否在预设传输范围W内，为了进一步确定是否存在干扰视频，基于边缘密度
Figure GDA0004051733440000181
和边缘强度ψ对预设传输范围W进行修正，最后智能确定干扰信息的存储，并进行相应的报警操作，通过两种结合的方式，提高对干扰视频的有效监测，对文物起到保护作用，进一步降低文物丢失的风险，间接优化存储。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种基于窄带宽的视频传输存储方法，其特征在于，包括：
步骤1：采集预设数目个文物监测点的监测信息，并获取每个文物监测点的监测属性；
步骤2：规划并获取分布式存储系统中的存储设备的存储属性；
步骤3：基于窄带宽，将采集的监测信息传输到分布式存储系统，同时按照获取的每个文物监测点的监测属性和存储设备的存储属性，将所述监测信息进行对应存储；
其中，规划并获取分布式存储系统中的存储设备的存储属性的步骤包括：
步骤21：基于ISCSI协议搭建若干个IP SAN单元，并对所述IP SAN单元进行卷区划分；
步骤22：根据卷区划分结果和搭建的IP SAN单元，构建分布式存储系统；
步骤23：建立所述IP SAN单元与存储设备的映射关系表，同时，获取所述IP SAN单元的存储网络属性；
步骤24：根据所述映射关系表和获取的所述IP SAN单元的存储网络属性，完成对所述存储设备的存储属性的一一设定；
其中，IP SAN单元的存储网络属性与存储的监测点的数据、存储文物相关的保密数据相关。
2.如权利要求1所述的视频传输存储方法，其特征在于，采集到所述监测信息之后，还包括：
步骤A1：基于窄带宽传输视频的自适应物体检测计算模型，对所述监测信息中的异常信息进行自动标注；
步骤A2：将标注的异常信息进行优化存储。
3.如权利要求1所述的视频传输存储方法，其特征在于，采集预设数目个文物监测点的监测信息，并将所述监测信息传输到分布式存储系统的过程中，还包括：
步骤11：基于监测设备，对所述预设数目个文物监测点进行监测，并采集获得监测信息；
步骤12：基于压缩处理技术，将采集获得的监测信息进行帧内、帧间的低损高倍压缩处理，获得压缩视频信息；
步骤13：将所述压缩视频信息，基于所述窄带宽传输到分布式存储系统进行分布式存储；
其中，所述监测设备包括：报警联动式监控设备、便携式监控设备、车载式监控设备中的任一种或多种。
4.如权利要求1所述的视频传输存储方法，其特征在于，还包括：对所述存储设备进行优化，其优化步骤包括：
步骤01：确定每个存储设备的应用特征；
步骤02：根据所述应用特征，识别每个存储设备对应的所述监测信息中的热点数据，并将所述热点数据缓存到对应存储设备或者从对应存储设备将所述热点数据进行预取；
步骤03：对缓存结果或预取结果进行分析处理，获得分析结果；
步骤04：基于缓存预取算法和标准缓存容量配比，对所述分析结果进行优化处理，并将优化处理结果反馈到所述存储设备，提高所述存储设备的访问性能；
步骤05：当提高每个存储设备的访问性能之后，确定外部服务器对每个存储设备中不同存储区的访问概率，同时，根据所述访问概率确定每个存储设备的低频冷数据；
步骤06：根据所述存储设备的存储性能和所述分布式存储系统的元属性，将所述低频冷数据迁移到最佳存储设备中，实现对所分布式存储系统中所有存储设备的优化。
5.如权利要求4所述的视频传输存储方法，其特征在于，根据所述分布式存储系统的元属性，将所述低频冷数据迁移到最佳存储设备的过程中，还包括：
步骤061：获取所述分布式存储系统中的分布式元数据管理架构，并基于所述分布式元数据管理架构将所述元数据分散在若干个节点上；
步骤062：根据获取的监测信息的信息量和计算量，预估所述分布式存储系统中待存储节点的节点个数，其中，所述待存储节点用于存储所述监测信息；
步骤063：获取基于所述访问概率确定的存储设备的低频冷数据所对应的待迁移节点；
步骤064：获取所述低频冷数据对应的所述存储设备所属的待存储节点的元属性，确定元数据，并动态迁移所述低频冷数据和对应的元数据到待迁移节点，实现负载均衡；
步骤065：在对所述低频冷数据和元数据进行迁移过程中，判断所述待迁移节点是否失效，若失效，基于副本机制，将所述低频冷数据和元数据暂存在待存储节点中；
步骤066：当所述待迁移节点恢复之后，将所述待存储节点中的元数据迁移到已恢复的待迁移节点中，将所述低频冷数据迁移到所述待迁移节点中的最佳存储设备中。
6.如权利要求5所述的视频传输存储方法，其特征在于，
所述元数据包括:分配数据和透明迁移数据；
所述分配数据通过静态子树划分技术实现；
所述透明迁移数据通过迁移算法实现。
7.如权利要求1所述的视频传输存储方法，其特征在于，还包括：
步骤41：获取监测所述文物监测点的已激活摄像头，并根据已激活摄像头确定视频监控路数；
步骤42：获取每路监控视频在相邻帧的视频失真差值F，其中，当前帧的视频失真值分别为a1,a2,a3,...,an,其中，n表示已激活摄像头的个数，下一帧的视频失真值分别对应为b1,b1,b3,...,bn；
F＝(a1-b1,a2-b2,a3-b3,...,an-bn)；
步骤43：获取每路所述已激活摄像头对所述监控视频的实际传输码率，并将所述实际传输码率与基于所述窄带宽的每路监控视频的标准传输码率进行对比分析，若一致，继续按照所述标准传输码率进行传输；
否则，对不一致的所述已激活摄像头的视频传输码率进行调节，同时，基于拉格朗日算法对所述视频失真差值在待优化范围内的已激活摄像头对应的基于所述窄带宽的视频带宽进行阶层优化；
其中，当所述视频失真差值为负，且在待优化范围内时，对对应的所述视频带宽基于负向有效函数进行负阶层优化；
当所述视频失真差值为正，且在待优化范围内时，对对应的所述视频带宽基于正向有效函数进行正阶层优化。
8.如权利要求1所述的视频传输存储方法，其特征在于，采集预设数目个文物监测点的监测信息，并获取每个文物监测点的监测属性过程中，还包括：
实时检查所述文物监测点的多路摄像头的工作信息，并根据所述工作信息确定所述摄像头当前是否正常工作；
当所述摄像头在预设时间段内获取的监测视频处于同一状态画面时，控制所述摄像头按照预设方位和预设角度进行转动；
若所述摄像头不执行转动操作，则进行第一报警警示；
同时，基于真伪视频数据库，对所述预设时间段内的监测视频进行真伪辨别，并确定所述预设时间段内是否有在所述监测视频中植入有干扰视频；
若有，则进行第二报警警示；
否则，继续进行第一报警警示；
其中，基于真伪视频数据库，对所述预设时间段内的监测视频进行真伪辨别，其步骤包括：
步骤51：确定预设时间段内监测视频处于同一状态画面的第一摄像头；
步骤52：扫描每个第一摄像头的接口端是否插接有外部设备；
若是，对所述外部设备进行断层式扫描读取，并判断是否存在所述同一状态画面对应的视频数据；
若存在，确定所述监测视频中存在干扰视频，并对所述干扰视频进行视频处理，传输到对应的监控端进行显示，同时进行第二报警警示；
若所述第一摄像头的接口端没有插接的外部设备，则执行步骤53；
步骤53：获取所述第一摄像头基于窄带宽的包传输效率v；
v＝v1χ1+v2χ2+...vmχm；
Figure FDA0004051733430000051
其中，i＝1,2,3...，m；
M表示在预设时间段内的所述监测视频经过视频传输链路的传输数据包量M；N表示按照标准数据包量和网络传输模型，确定的每个第一摄像头的延迟包量；M+N表示第一摄像头的最终包量；vi所述第一摄像头在m个不同视频传输链路的包传输效率；γ表示第一摄像头对应的传输数据包在所述预设时间段内的P个时帧内所占的帧概率；L(t)表示第一摄像头基于窄带宽进行视频传输的损失函数；t表示预设时间段；t′表示延迟时间段；χi表示在第i个视频传输链路上传输的概率，且i＝1,2,3...，m；
其中，当视频传输链路数大于第一摄像头的数量时，σ取值为1，当视频传输链路数等于第一摄像头的数量时，σ取值为0，当视频传输链路数小于第一摄像头的数量时，σ取值为-1；
步骤54：确定包传输效率v是否在预设传输范围W内，若在，确定所述监测视频中不存在干扰视频；
否则，基于预设时间段内进行帧划分，并确定每帧的包密度ρ；
同时，根据所述包密度划分密集空间和疏散空间，并确定每个空间的边缘密度
Figure FDA0004051733430000052
和边缘强度ψ，并对所述预设传输范围W进行修正；
W∈[A1,A2]；
W1∈[A1+B1,A2+B2]；
Figure FDA0004051733430000061
Figure FDA0004051733430000062
其中，A1，A2表示预设传输范围W的边界值，A1+B1,A2+B2表示修正后的预设传输范围W的边界值；
步骤55：对所述包传输效率进行再次判断，若所述包传输效率仍不在修正后的预设传输范围W1内，则判定所述监测视频中存在干扰视频，并进行第二报警警示。
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