CN111741328A - 视频分析方法、电子设备、存储介质及系统 - Google Patents

视频分析方法、电子设备、存储介质及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及视频分析技术领域，具体涉及视频分析方法、电子设备、存储介质及系统，其中方法包括获取目标视频以及各个流媒体服务器的状态信息；所述状态信息包括所述流媒体服务器是否异常；基于流媒体服务器的状态信息，确定对应于目标视频的多个目标视频片段的划分信息；所述划分信息包括所述多个目标视频片段的信息，或，所述多个目标视频片段的起止时间；将多个目标视频片段的划分信息发送至分析节点以得到带标注信息的目标视频；标注信息是基于分析节点对目标视频片段的分析得到的。分析节点可以实现多个视频片段的并行处理，提高了视频分析的效率；且所有的信息均是通过管理节点进行汇聚的，实现模块间解耦合，保证了该视频分析系统的可靠性。

Description

视频分析方法、电子设备、存储介质及系统
技术领域
本发明涉及视频分析技术领域，具体涉及视频分析方法、电子设备、存储介质及系统。
背景技术
随着智慧城市的建设，当前全国绝大范围都已实现了视频监控联网的覆盖。随着大量高清及超高清前端设备的接入联网，每天都会产生PB级的录像文件，对于城市的执法者而言，如何从巨大量级的视频文件中提取出有用的目标数据，利用现有存储容量来存储更多的有用价值信息成为当前平安城市安防建设的亟待解决的难题之一。
为解决这一问题，现有技术中提供了一种分布式部署的视频分析系统。该视频分析系统包括管理节点和分析节点，管理节点上部署管理服务，负责命令转发、统一调度、任务缓存等，分析节点上部署分析服务，负责视频的分析。这种分析方法的分析速度取决于分析节点的分析效率，只有在分析节点完成整个视频的分析之后，才可以进行下一个视频的分析。然而，由于整个视频的时间特别长，一般在1个小时或几个小时以上，若采用上述分析方法就会导致视频分析的时间较长。
发明人试图在视频分析系统中引入流媒体服务器，即所得到的视频分析系统包括管理节点、流媒体服务器以及分析节点。其中，管理节点在接收到的视频分析任务时，将待分析视频分析任务转发至流媒体服务器；流媒体服务器将视频划分为若干视频片段，发送至分析节点进行处理；分析节点对各个视频片段进行分析后再将分析结果反馈给流媒体服务器进行拼接处理。然而，这种分析方法中流媒体服务器是管理节点与分析节点的联系纽带，若流媒体服务器出现异常，那么整个视频分析系统将难以正常工作，即视频分析系统的可靠性较低。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种视频分析方法、电子设备、存储介质及系统，以解决视频分析系统的可靠性较低的问题。
根据第一方面，本发明实施例提供了一种视频分析方法，包括：
获取目标视频以及各个流媒体服务器的状态信息；其中，所述状态信息包括所述流媒体服务器是否异常；
基于所述流媒体服务器的状态信息，确定对应于所述目标视频的多个目标视频片段的划分信息；其中，所述划分信息包括所述多个目标视频片段的信息，或，所述多个目标视频片段的起止时间；
将所述多个目标视频片段的划分信息发送至分析节点以得到带标注信息的目标视频；其中，所述标注信息是基于所述分析节点对所述目标视频片段的分析得到的。
本发明实施例提供的视频分析方法，本地基于流媒体服务器的状态信息得到对应于目标视频的多个目标视频片段的划分信息，并将划分信息发送至分析节点，分析节点就可以利用划分信息对相应的目标视频片段进行分析处理，从而可以实现多个视频片段的并行处理，提高了视频分析的效率；且所有的信息均是通过管理节点进行汇聚的，实现模块间解耦合，单个节点宕机不影响整个系统正常运行，保证了该视频分析系统的可靠性。
结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，当存在正常的所述流媒体服务器时，所述基于所述流媒体服务器的状态信息，确定所述目标视频的划分信息，包括：
从正常的所述流媒体服务器中，确定目标流媒体服务器；
基于所述目标流媒体服务器的处理模式，将所述目标视频的位置信息和/或所述目标视频发送至所述目标流媒体服务器；其中，所述目标流媒体服务器的处理模式包括本地切片模式或网络推流模式；所述目标视频的位置信息包括第一存储路径；
接收所述目标流媒体服务器反馈的多个所述目标视频片段的位置信息；其中，所述目标视频片段的位置信息是所述目标流媒体服务器对所述目标视频的位置信息对应的所述目标视频，或所述目标视频进行划分后确定的；所述目标视频片段的位置信息包括第二存储路径或网络路径。
本发明实施例提供的视频分析方法，基于目标流媒体服务器的处理模式向其发送目标视频的存储路径或网络路径，不仅可以适用于本地局域网环境，还可以适用于服务器的跨域部署，即流媒体服务器和分析节点不在同一块区域，如省市跨级部署，不需要共享存储硬件；即，基于不同的部署场景，流媒体服务器可以选择本地切片模式或网络推流模式，解决区域部署的问题。
结合第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，所述从正常的所述流媒体服务器中，确定目标流媒体服务器，包括：
获取所有正常的所述流媒体服务器的空闲能力；
基于所述空闲能力，选取预设数量的流媒体服务器作为所述目标流媒体服务器。
本发明实施例提供的视频分析方法，按照流媒体服务器的空闲能力确定目标流媒体服务器，以实现流媒体服务器的负载均衡。
结合第一方面第一实施方式，在第一方面第三实施方式中，所述将所述多个目标视频片段的划分信息发送至分析节点以得到带标注信息的目标视频，包括：
将所述多个目标视频片段的位置信息发送至所述分析节点；
接收所述分析节点反馈的带标注信息的目标视频片段的位置信息；
将所述带标注信息的目标视频片段的位置信息转发至所述目标流媒体服务器，以使得所述目标流媒体服务器对所述带标注信息的目标视频片段进行拼接得到所述带标注信息的目标视频。
本发明实施例提供的视频分析方法，分析节点在分析得到各个目标视频片段分析之后，在各个目标视频片段上叠加上标注信息，得到带标注信息的目标视频片段；本地会接收到该带标注信息的目标视频片段的位置信息并将其转发至目标流媒体服务器，以在目标流媒体服务器中进行拼接，得到带标注信息的目标视频。
结合第一方面，在第一方面第四实施方式中，当所有所述流媒体服务器均异常时，所述基于所述流媒体服务器的状态信息，确定所述目标视频的划分信息，包括：
获取各个所述分析节点的空闲能力；
利用各个所述分析节点的空闲能力，确定所述目标视频片段的数量；
基于所述目标视频片段的数量和所述目标视频的待分析时长，确定多个所述目标视频片段的起止时间。
本发明实施例提供的视频分析方法，在所有的流媒体服务器均异常时，管理节点并不对目标视频进行实际的划分，而仅仅确定起止时间，以保证视频分析的效率；且目标视频片段划分的数量是基于各个分析节点的空闲能力确定的，即可实现分析节点的负载均衡。
结合第一方面第四实施方式，在第一方面第五实施方式中，所述将所述多个目标视频片段的划分信息发送至分析节点以得到带标注信息的目标视频，包括：
将所述多个目标视频片段的起止时间和所述目标视频的存储路径发送给分析节点；
接收所述分析节点反馈的带标注信息的目标视频片段的位置信息；
基于所述带标注信息的目标视频片段的位置信息，提取所述带标注信息的目标视频片段；
对所述带标注信息的目标视频片段进行拼接，得到所述带标注信息的目标视频。
本发明实施例提供的视频分析方法，本地与分析节点之间传递的也仅仅是分析结果的位置信息，保证了数据的安全性；且在本地中进行带标注信息的目标视频片段的拼接，可以得到带标注信息的目标视频。
结合第一方面，或第一方面第一实施方式至第一方面第五实施方式，在第一方面第六实施方式中，所述方法还包括：
当接收到新的所述流媒体服务器的第一注册请求时，基于所述第一注册请求，建立与所述流媒体服务器之间的连接；
和/或，
当接收到新的所述分析节点的第二注册请求时，基于所述第二注册请求，建立与所述分析节点之间的连接。
本发明实施例提供的视频分析方法，本地在接收到新的流媒体服务器，和/或，新的分析节点的注册请求时，直接与其建立连接，无需对本地进行替换，可以达到根据需求横向扩展的目的。
结合第一方面，或第一方面第一实施方式至第一方面第五实施方式，在第一方面第七实施方式中，所述方法还包括：
当在第一预设时间间隔内未检测到所述流媒体服务器的第一心跳信息时，断开与所述流媒体服务器的连接；
和/或，
当在第二预设时间间隔内未检测到所述分析节点的第二心跳信息时，断开与所述分析节点的连接。
本发明实施例提供的视频分析方法，本地通过对流媒体服务器，和/或，分析节点的心跳信息，当长时间检测不同心跳信息时，本地自动断开与流媒体服务器，和/或，分析节点的连接，可以根据需求对相应的设备解除绑定。
根据第二方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的视频分析方法。
根据第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的视频分析方法。
根据第四方面，本发明实施例还提供了一种视频分析系统，包括：
至少一个流媒体服务器，与管理节点连接；
至少一个分析节点，与所述管理节点连接；
所述管理节点，用于执行本发明第一方面，或第一方面任一项实施方式中所述的视频分析方法。
本发明实施例提供的视频分析系统，采用分布式部署，所有信息通过管理节点汇聚，实现模块间解耦合，单个节点宕机，不影响系统正常运行，保证了该视频分析系统的可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的视频分析系统的结构框图；
图2是根据本发明实施例的视频分析方法的流程图；
图3是根据本发明实施例的视频分析方法的流程图；
图4是根据本发明实施例的视频分析方法的流程图；
图5是根据本发明实施例的视频分析方法的流程图；
图6是根据本发明实施例的视频分析方法的流程图；
图7是根据本发明实施例的视频分析装置的结构框图；
图8是本发明实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，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，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明实施例中所述的管理节点以及分析节点，可以是具有相应处理能力的服务器，或其他电子设备，在此对管理节点以及分析节点的具体类型并不做任何限制。
本发明实施例提供了一种视频分析系统，如图1所示，该视频分析系统包括至少一个流媒体服务器、至少一个分析节点以及管理节点。
其中，至少一个流媒体服务器均与管理节点连接，至少一个分析节点也与管理节点连接，流媒体服务器与分析节点之间并无直接的连接关系。所述的流媒体服务器用于对目标视频进行切片，以及其他相应的资源处理。
流媒体服务器是流媒体应用系统的核心，主要功能是通过流媒体软件对码流数据进行采集、缓存、编解码、分发传输、码流拼接等。目前主流的Intel CPU，Nivida显卡都已具备视频码流的硬编解码能力，能力的大小和硬件具体型号相关，同时流媒体软件具备一定的软编解码能力。流媒体服务器可以部署在专业的服务器上，也可以部署在CPU占用率不高的普通服务器上，一般硬件配置的服务器能处理20～30路1080P码流，可以根据实际需求配置流媒体服务器。安装流媒体处理软件且具备一定编解码能力的服务器在此统称为流媒体服务器。
所述的分析节点用于对目标视频片段进行分析，以确定出目标视频片段中的目标区域，并将目标区域叠加显示在目标视频片段上，即在目标视频片段上就叠加显示有标注信息，得到带标注信息的目标视频片段。例如，目标区域为某目标人物，那么分析节点对目标视频片段中的所有人进行人脸识别，或其他分析处理，确定出目标人物；在确定出目标人物之后，分析节点可以在目标视频片段的各个视频图像帧上标记出该目标人物，例如框选出该目标人物的头像，该标注框即为所述的标注信息。其中，分析节点所采用的分析方法可以根据实际情况进行相应的选择，例如，可以采用人脸识别的方法，或结合神经网络的方法等等，在此对具体的分析方法并不做任何限制。
所述的管理节点负载整个视频系统的管理，其中，下文实施例中所述的视频分析方法是管理节点所执行的相应的步骤。其中，流媒体服务器以及分析节点在与管理节点通信连接之前，需要向管理节点进行注册，在注册之后方可与管理节点进行通信连接。
管理节点还实时监测流媒体服务器以及分析节点的状态，一旦长时间未收到流媒体服务器和/或分析节点的心跳包，就断开对应的流媒体服务器以及分析节点与管理节点之间的连接。
本实施例提供的视频分析系统，采用分布式部署，所有信息通过管理节点汇聚，实现模块间解耦合，单个节点宕机，不影响系统正常运行，保证了该视频分析系统的可靠性。
根据本发明实施例，提供了一种视频分析方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
在本实施例中提供了一种视频分析方法，可用于上述的管理节点中，图2是根据本发明实施例的视频分析方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：
S11，获取目标视频以及各个流媒体服务器的状态信息。
其中，所述状态信息包括所述流媒体服务器是否异常。
目标视频可以是事先存储在管理节点中的，也可以是管理节点从外界获取到的，例如，用户通过视频分析管理软件将目标视频上传至管理节点。可选地，采用云存储作为目标视频源文件的存储载体。管理节点与客户端事先TCP/IP连接，收集用户的操作指令。
由于视频分析系统中各个流媒体服务器与管理节点连接，流媒体服务器实时将其自身的状态信息发送给管理节点，管理节点基于各个流媒体服务器的状态信息即可确定其是否异常。
S12，基于流媒体服务器的状态信息，确定对应于目标视频的多个目标视频片段的划分信息。
其中，划分信息包括多个目标视频片段的信息，或，多个目标视频片段的起止时间。
管理节点利用S11中获取到的各个流媒体服务器的状态信息，即可确定是否存在异常的流媒体服务器。若所有的流媒体服务器均异常，那么将由管理节点确定对应于目标视频的多个目标视频片段的起止时间；若存在正常的流媒体服务器，将由流媒体服务器对目标视频进行划分，得到多个目标视频片段或多个目标视频片段的位置信息，并将多个目标视频片段或多个视频片段的位置信息发送给管理节点。其中，目标视频片段的位置信息可以是视频片段的存储路径，也可以是视频片段的网络路径。
其中，一个目标视频对应于多个目标视频片段，那么对于管理节点而言，可以是在确定出一个目标视频片段的划分信息之后就执行S13，即每得到一个目标视频片段的划分信息就发送至分析节点进行分析，也可以是在确定两个及以上目标视频片段的划分信息之后，再执行S13，亦或是在确定出对应于目标视频片段的所有目标视频片段的划分信息之后，再执行S13。在此对管理节点向分析节点发送目标视频片段的划分信息的时机并不做任何限制，管理节点可以根据实际情况进行相应的设置。
具体将在下文中针对所有流媒体服务器均异常及存在正常的流媒体服务器的两种情况下的视频分析方法进行详细描述。
S13，将多个目标视频片段的划分信息发送至分析节点以得到带标注信息的目标视频。
其中，标注信息是基于分析节点对目标视频片段的分析得到的。标注信息包括当前帧检测到的目标，当前帧的最佳目标，最佳目标的属性信息。
分析节点基于划分信息对相应的目标视频片段进行分析，得到分析结果。如上文所述，分析结果可以在原始视频片段的各个图像帧上叠加标注信息，即可得到带标注信息的目标视频片段。
如上文所示，上述S12与S13可以是同时进行的，即管理节点在确定出一个目标视频片段的划分信息之后，就将该划分信息发送至分析节点进行分析，而无需等到管理节点确定出目标视频对应的所有目标视频片段的划分信息之后，再将划分信息发送至分析节点，从而实现边划分边分析。进一步地，在一个实施方式中，管理节点按照一定的权重系数均衡分配下发划分信息至各个分析节点。
如图1所示的视频分析系统，每个分析节点可以对应于一个分析队列，在该分析队列中具有待分析的目标视频片段，分析节点按顺序依次从分析队列中提取目标视频片段进行处理，得到带标注信息的目标视频片段；分析节点再将各个带标注信息的目标视频片段，或带标注信息的视频片段的位置信息反馈给管理节点。
在一个实施例中，若存在正常的流媒体服务器时，管理节点将各个带标注信息的目标视频片段，或带标注信息的目标视频片段的位置信息及存储参数信息发送给目标流媒体服务器，其中，存储参数信息包括拼接后的带标注信息的目标视频的存储位置信息；目标流媒体服务器分别将各个目标视频对应的各个带标注信息的目标视频片段按照划分顺序进行拼接，得到各个目标视频对应的带标注信息的目标视频；目标流媒体服务器在拼接带标注信息的目标视频片段过程中将拼接状态反馈给管理节点。由于管理节点已经将带标注信息的目标视频的存储位置信息发送给目标流媒体服务器，那么当目标流媒体服务器反馈给管理节点带标注信息的目标视频拼接完成之后，管理节点即可从对应的位置中提取出对应的带标注信息的目标视频。
在一个实施例中，若所有流媒体服务器均异常时，管理节点分别对每个目标视频对应的各个带标注信息的目标视频片段进行拼接，得到各个目标视频对应的各个带标注信息的目标视频。
本实施例提供的视频分析方法，管理节点基于流媒体服务器的状态信息得到对应于目标视频的多个目标视频片段的划分信息，并将划分信息发送至分析节点，分析节点就可以利用划分信息对相应的视频片段进行分析处理，从而可以实现多个视频片段的并行处理，提高了视频分析的效率；且所有的信息均是通过管理节点进行汇聚的，实现模块间解耦合，单个节点宕机不影响整个系统正常运行，保证了该视频分析系统的可靠性。
作为本实施例的一种可选实施方式，上述S11的步骤之前，还包括各个流媒体服务器以及分析节点向管理节点注册的步骤。
具体地，管理节点接收流媒体服务器的注册的步骤为：
(1)接收流媒体服务器的第一注册请求。
(2)基于第一注册请求，建立与流媒体服务器之间的连接。
管理节点在接收到流媒体服务器的第一注册请求之后，建立其与流媒体服务器之间的连接。
管理节点接收分析节点的注册的步骤为：
(1)接收分析节点的第二注册请求。
(2)基于第二注册请求，建立与分析节点之间的连接。
管理节点在接收到分析节点的第一注册请求之后，建立其与流媒体服务器之间的连接。
在本实施例的另一些可选实施方式中，管理节点通过接收新的流媒体服务器，和/或，新的分析节点的注册请求，实现视频分析系统的横向扩展。具体地，当管理节点接收到新的流媒体服务器的第一注册请求时，基于第一注册请求，建立与流媒体服务器之间的连接；当管理节点接收新的分析节点的第二注册请求时，基于第二注册请求，建立与分析节点之间的连接。
管理节点在接收到新的流媒体服务器，和/或，新的分析节点的注册请求时，直接与其建立连接，无需对本地进行替换，可以达到根据需求横向扩展的目的。
作为本实施例的一种可选实施方式，管理节点通过心跳包机制对流媒体服务器，和/或，分析节点进行保活监测，一旦长时间监测不到心跳包，则管理节点自动删除与相应的流媒体服务器，和/或，分析节点之间的连接。具体地：
(1)当管理节点在第一预设时间间隔内未检测到流媒体服务器的第一心跳信息时，断开与流媒体服务器的连接。
(2)当管理节点在第二预设时间间隔内未检测到分析节点的第二心跳信息时，断开与分析节点的连接。
管理节点通过对流媒体服务器，和/或，分析节点的心跳信息，当长时间检测不同心跳信息时，本地自动断开与流媒体服务器，和/或，分析节点的连接，可以根据需求对相应的设备解除绑定。
在本实施例中提供了一种视频分析方法，可用于上述的管理节点中。在本实施例中，以视频分析系统中存在正常的流媒体服务器为例。图3是根据本发明实施例的视频分析方法的流程图，如图3所示，该流程包括如下步骤：
S21，获取目标视频以及各个流媒体服务器的状态信息。
其中，所述状态信息包括所述流媒体服务器是否异常。进一步地，在一个实施方式中，流媒体服务器的状态信息包括流媒体服务器的当前负载信息、码流转发能力以及设备状态信息中的至少一种。当流媒体服务器的当前负载信息超过预设负载阈值、或码流转发能力低于预设阈值或设备状态信息为掉线时，确定流媒体服务器的状态为异常。
详细请参见图2所示实施例的S11，在此不再赘述。
S22，基于流媒体服务器的状态信息，确定对应于目标视频的多个目标视频片段的划分信息。
其中，在本实施例中，基于流媒体服务器的状态信息确定存在正常的流媒体服务器。当存在正常的流媒体服务器时，划分信息包括多个目标视频片段的信息。多个目标视频片段的信息包括多个目标视频片段的位置信息和/或多个目标视频片段的媒体信息，媒体信息包括视频头里面读取到的视频帧率、时间戳、总时长、总帧数、码率。
具体地，上述S22包括如下步骤：
S221，从正常的流媒体服务器中，确定目标流媒体服务器。
具体地，存在多个向管理节点注册并与管理节点建立连接关系的流媒体服务器；多个流媒体服务器组成流媒体服务器分析队列。管理节点从所有正常的流媒体服务器中，确定出目标流媒体服务器。例如，每个流媒体服务器均对应于一个流媒体处理队列，在该流媒体处理队列中具有待处理的视频。管理节点通过与正常的流媒体服务器进行通信，就可以获知各个正常的流媒体服务器的流媒体处理队列的长度，进而获知流媒体服务器的空闲处理能力。或者，管理节点也可以采用轮询的方式，依次向正常的流媒体服务器分发视频任务等等。
可选地，在一个实施方式中，上述S221可以包括如下步骤：
(1)获取所有正常的流媒体服务器的空闲能力。
如上文所示，管理节点通过与所有正常的流媒体服务器的通信连接，即可知晓各个正常的流媒体服务器的空闲能力。
(2)基于空闲能力，选取预设数量的流媒体服务器确定为目标流媒体服务器。
管理节点通过对所有正常流媒体服务器的空闲能力进行比较，按照空闲能力的大小从中选取预设数量的流媒体服务器，并将其确定为目标流媒体服务器。例如，管理节点确定出视频分析系统中具有5个正常的流媒体服务器，对这5个正常的流媒体服务器的空闲能力进行空闲能力的排序。以降序排序为例，将排序后的前2个流媒体服务器确定为目标流媒体服务器。目标流媒体的数量可根据待划分的目标视频确定。
S222，基于目标流媒体服务器的处理模式，将目标视频的位置信息和/或目标视频发送至目标流媒体服务器。
其中，所述目标流媒体服务器的处理模式包括本地切片模式或网络推流模式，所述目标视频的位置信息包括第一存储路径。
管理节点在确定出目标流媒体服务器之后，提取该目标流媒体服务器的处理模式，并依据不同的处理模式将目标视频的位置信息及相关参数，或目标视频及相关参数发送至目标流媒体服务器。其中，所述的相关参数包括目标视频的时长以及目标视频对应的目标视频片段的数量。当目标视频为标准视频码流时，管理节点可以直接从目标视频中获取到目标视频的时长；当目标视频为非标准码流时，管理节点可以利用流媒体服务器对目标视频进行转码等处理之后，再将处理后的目标视频发送至分析节点进行分析。
当目标流媒体服务器的处理模式为本地切片模式时，管理节点向目标流媒体服务器发送的是目标视频的第一存储路径，也可以是目标视频；当目标流媒体服务器的处理模块是为网络推流模式时，管理节点向目标流媒体服务器发送的是目标视频。其中，目标流媒体服务器的处理模式可以根据流媒体服务器的部署位置，在其配置文件中进行相应的配置。
管理节点下发视频任务及相关参数到流媒体服务器，其中，当目标流媒体服务器的处理模式为本地切片模式时，管理节点下发的视频任务为目标视频，或目标视频的第一存储路径；当目标流媒体服务器的处理模式为网络推流模式时，管理节点下发的视频任务为目标视频。管理节点在下发视频任务及相关参数到流媒体服务器之后，就可以借助于流媒体服务器对目标视频进行统一处理。具体地：
(1)本地视频切片模式(Local-Slice-Mode，简称为LSM)：流媒体服务器根据管理节点下发视频任务中的目标视频的时长和分片数确定各个目标视频片段的时长，将目标视频按照时间段进行切片，切片过程中全速转码，可以每生成一个目标视频片段就通知管理节点下发分析任务至分析节点，其中，分析任务中包括目标视频片段的位置信息；场景适用于本地局域网环境，各个分析节点能共享存储硬件，那么经过流媒体服务器切片得到的目标视频片段能够经过管理节点被分析节点直接获取到，且硬盘读写IO负载低。
(2)网络推流模式(NetData-Push-Mode，简称为NPM)：管理节点通过流媒体服务器内置的RTMP推流器，将转码生成的本地视频数据推送到流媒体服务器中的处理器上，如Red5，Wowza等。具体操作为：推流器接收到管理节点下发的目标视频的每一帧数据按照网络流的形式转发至流媒体服务器的处理器上，流媒体服务器在每一段分片开始时通知管理节点下发分析任务到分析节点，以保证有一定的时延来确保流媒体服务器缓存队列中有足量的待切片的视频。在网络推流模式下流媒体服务器对目标视频的切片方式与本地视频切片模式下的切片方式类似，在此不再赘述。分析节点基于管理节点下发的目标视频片段的网络路径以直播的方式进行取流，从而完成后续分析。
此种模式适用于服务器跨域部署，即流媒体服务器和分析节点不在同一块区域，如省市跨级部署，不需要共享存储硬件。
S223，接收目标流媒体服务器反馈的多个目标视频片段的位置信息。
其中，目标视频片段的位置信息是目标流媒体服务器对目标视频的位置信息对应的目标视频，或目标视频进行划分后确定的；所述目标视频片段的位置信息包括第二存储路径或网络路径。
管理节点接收目标流媒体服务器反馈的多个目标视频片段的位置信息。即，目标流媒体服务器从利用接收到的目标视频的位置信息提取出相应的目标视频进行切片或直接利用接收到的目标视频进行切片并将获取到的目标视频片段的位置信息反馈给管理节点，目标流媒体服务器可以是每得到一个目标视频片段的位置信息立即反馈给管理节点，也可以在一个目标视频切分完成后，将该目标视频切分得到的多个目标视频片段的位置信息统一反馈至管理节点；在该实施例中，目标流媒体服务器将目标视频片段的位置信息发送至管理节点而不是直接将多个目标视频片段发送给管理节点，一方面能够减少通信压力，另一方面能够保证数据传输的可靠性。其中，管理节点获取到目标视频片段的位置信息后向分析节点发送目标视频片段的划分信息的时机请参见上文图2所示实施例的S12的相关描述，在此不再赘述。需要说明的是，在一个实施方式中，目标流媒体服务器根据相关参数对目标视频进行切片，每获取到一个目标视频片段的位置信息立即发送至管理节点，管理节点接收到目标视频片段的位置信息后根据负载均衡原则下发至分析节点进行分析，实现边划分边分析，提高视频分析效率。
S23，将多个目标视频片段的划分信息发送至分析节点以得到带标注信息的目标视频。
其中，所述标注信息是基于分析节点对目标视频片段的分析得到的。
管理节点在接收到目标流媒体服务器反馈的多个目标视频片段的位置信息之后，将多个目标视频片段的位置信息发送给至少一个分析节点；即，管理节点根据各个分析节点的空闲处理能力，将多个目标视频片段的位置信息分发给相应的分析节点，以使得分析节点对目标视频片段进行分析，得到该目标视频片段的标注信息。具体地，上述S23包括如下步骤：
S231，将多个目标视频片段的位置信息发送至分析节点。
管理节点将多个目标视频片段的位置信息发送给分析节点。如上文所述，管理节点向分析节点发送目标视频片段的位置信息的时机请参见上文图2所示实施例的S12的相关描述，在此不再赘述。
S232，接收分析节点反馈的带标注信息的目标视频片段的位置信息。
管理节点在分析节点对目标视频片段分析完成之后，接收到分析节点反馈的带标注信息的目标视频片段的位置信息。
S233，将带标注信息的目标视频片段的位置信息转发至目标流媒体服务器，以使得目标流媒体服务器对带标注信息的目标视频片段进行拼接得到带标注信息的目标视频。
管理节点在接收到分析节点反馈的带标注信息的目标视频片段的位置信息之后，将该位置信息转发至目标流媒体服务器，在目标流媒体服务器中对一个目标视频对应的多个带标注信息的目标视频片段按照对该目标视频的划分顺序进行拼接，得到带标注信息的目标视频。
本实施例提供的视频分析方法，管理节点基于目标流媒体服务器的处理模式向其发送目标视频的位置信息，可以适用于服务器的跨域部署，即流媒体服务器和分析节点不在同一块区域，如省市跨级部署，不需要共享存储硬件；且在管理节点与流媒体服务器之间传递的仅仅是视频片段的存储路径或网络路径，而不进行所有实体数据的传输，能够保证数据传输的可靠性。
作为本实施例的一个具体实施方式，如图4所示，所述的视频分析方法包括：
S301，管理节点获取目标视频以及各个流媒体服务器的状态信息。
需要说明的是，在图4中仅以两个流媒体服务器为例，其中之一为后续确定出的目标流媒体服务器；管理节点所获取的是视频分析系统中所有流媒体服务器的状态信息，而不限于图4所示。
详细请参见图3所示实施例的S21，在此不再赘述。
S302，管理节点从正常的流媒体服务器中，确定目标流媒体服务器。
详细请参见图3所示实施例的S221，在此不再赘述。
S303，管理节点基于目标流媒体服务器的处理模式，将目标视频的位置信息和/或目标视频发送至目标流媒体服务器。
具体地，管理节点接收到分析指令，将目标视频存储到缓存队列中，根据流媒体服务器的并发分析能力以及分析节点的空余能力，综合判断任务分片逻辑，按照先进先出的原则将视频文件A(比如时长1小时)以任务形式下发至目标流媒体服务器，任务中包括对视频文件A处理的参数信息，目标流媒体服务会将视频处理进度、状态、剩余分析能力上报给管理节点，任务处理结束后，等待管理节点检测到流媒体服务器有空闲分析能力则再次下发下一条任务。
其余详细请参见图3所示实施例的S222，在此不再赘述。
S304，目标流媒体服务器对目标视频进行切片，得到多个目标视频片段。
目标流媒体服务器在接收到目标视频的位置信息和/或目标视频之后，从相应的位置信息中提取出目标视频按照参数信息进行切片，或直接对接收到的目标视频按照参数信息进行切片，得到多个目标视频片段。
例如，目标流媒体服务器接收到视频处理的指令，按照管理节点下发的参数信息设定目标视频是否进行转码、是否需要支持多路转发、是否需要支持叠加私有数据、每个分片切片的生成时间间隔。
其中，由于目标流媒体服务器包括两种处理模式，分别为LSM以及NPM。
LSM：例如，目标流媒体服务器接收到管理节点下发的目标视频的时长和分片数，确定每个目标视频片段的时长为10分钟，则在视频处理过程中，目标流媒体服务器全速转码解码生成10分钟一段的目标视频片段(A1，A2，…，An)。该目标视频片段是额外产生的，每一帧数据通过编解码技术进行码流打包，直至最后一帧打包完成，每个目标视频片段都带有独立的媒体信息，媒体信息主要指视频头里面读取到的视频帧率、时间戳、总时长、总帧数、码率；每个目标视频片段可以实现独立的播放、定位功能。目标流媒体服务器在生成目标视频片段之后通过接口将目标视频片段的位置信息反馈到管理节点，同时目标流媒体服务器继续完成后续的切片工作，直至单个目标视频切分完成。
NPM：管理节点将目标视频的每帧视频数据按照RTMP协议(实时信息传输协议)方式转发到流媒体缓存队列中，其可以通过参数设置更改数据的发送频率及缓存时长，以保证目标流媒体服务器的切分速率与分析节点的分析速率匹配。目标流媒体服务器在切分得到目标视频片段之后，将目标视频片段对应的网络路径(例如，http路径，或ftp路径)发送至管理节点；管理节点将该网络路径发送至分析节点，分析节点利用该网络路径在局域网内能直接访问并获取目标视频片段。在此过程中分析节点无需长时间空载等待，整个系统处于边推送边分析的状态，能够高效利用所有的空闲分析节点，相较于常规的单个视频只占用单路分析能力，该方案能将单个视频分发到多个空闲分析节点，极大减少视频分析的总时间，从而实现高并发的分析能力。每个分目标视频片段控制在10分钟左右，即目标流媒体服务器在切片开始时通知管理节点有下一分片任务生成，此时可以通知到分析节点取流。
S305，目标流媒体服务器将多个目标视频片段的位置信息发送给管理节点。
目标流媒体服务器在对目标视频切分得到目标视频片段之后，将得到的目标视频片段的位置信息发送给管理节点。
S306，管理节点将多个目标视频片段的位置信息发送至分析节点。
详细请参见图2所示实施例的S231，在此不再赘述。
S307，分析节点对目标视频片段进行分析，得到带标注信息的目标视频片段。
具体地，管理节点接收到流媒体服务器发送的目标视频片段，按照一定的权重系数均衡分配下发到各个分析节点，分析节点接收到分析任务后，按照URL参数判断是网络流任务还是本地切片任务，分别开启网络取流或本地视频取流方式，开启分析进程实现智能分析。分析过程中，考虑到视频监控业务功能需要支持视频流的目标叠加智能信息(包括目标检测框、属性等)需求，需要在每一帧算法检测结果中将智能信息和原始码流打包，生成叠加私有数据的目标视频片段的分析结果(B1，B2，…，Bn)。在此过程中分析节点只是取流方式有所不同，后续的解码分析流程完全一致。
S308，分析节点将带标注信息的目标视频片段的位置信息发送给管理节点。
分析节点在分析完成之后，将带标注信息的目标视频片段的位置信息发送给管理节点。
S309，管理节点将带标注信息的目标视频片段的位置信息转发至目标流媒体服务器。
详细请参见图2所示实施例的S233，在此并不赘述。
S310，目标流媒体服务器对带标注信息的目标视频片段进行拼接得到带标注信息的目标视频。
目标流媒体服务器按照切片的顺序对每个目标视频对应的带标注信息的目标视频片段进行拼接，得到目标视频对应的带标注信息的目标视频。
上述视频分析方法能够实现视频的边切片边分析，在LSM方式下，因全速解码速率远远快于智能分析效率，因此能确保解码完成时每个切片都处于智能分析中，从而实现单个视频文件并发分析的目的，1小时视频分析效率较常规模式能提升4～5倍。在NPM方式下，考虑到流媒体服务器数据缓存队列有限度，控制转码效率，1小时视频分析效率较常规模式能提升2～3倍。同一个视频的所有分片生成完成后则可以继续处理下一个视频，待单个视频的所有切片都完成了分析，每段切片打包私有数据编码生成对应的带标注信息的目标视频片段(B1，B2，…，Bn)，目标流媒体服务器将(B1，B2，…，Bn)按照切片顺序拼接成完整的视频B，即B的时间长度、背景画面和A一致，即实现目标视频A到叠加标注信息的目标视频B。带标注信息的目标视频B能够实现播放、任意帧定位、目标检测框的轨迹变化显示、目标属性展示等。
作为本实施例的一个具体应用实施例，单个离线视频，时长1小时，分析节点的空闲能力为6。常规模式分析需要30～40分钟；本方案每个切片时间为10分钟，分析总时间在8～10分钟左右，分析效率提升3～4倍。
作为本实施例的另一个具体应用实施例，单个离线视频，时长5小时，智能分析空闲能力为10。常规模式分析时长需要2.5～3.5小时，本方案每个切片时间为10分钟，分析总时间在30分钟之内，效率能提升8～10倍。
在本实施例中提供了一种视频分析方法，可用于上述的管理节点中。在本实施例中，以视频分析系统中所有流媒体服务器均异常为例。图5是根据本发明实施例的视频分析方法的流程图，如图5所示，该流程包括如下步骤：
S41，获取目标视频以及各个流媒体服务器的状态信息。
详细请参见图2所示实施例的S11，在此不再赘述。
S42，基于流媒体服务器的状态信息，确定对应于目标视频的多个目标视频片段的划分信息。
其中，在本实施例中，基于流媒体的装填信息确定各个流媒体服务器均异常，划分信息包括所述多个目标视频片段的起止时间。
具体地，上述S42包括如下步骤：
S421，获取各个分析节点的空闲能力。
管理节点通过与各个分析节点的通信连接，可以获取到各个分析节点的空闲能力。
S422，利用各个分析节点的空闲能力，确定目标视频片段的数量。
具体地，管理节点在S421中获取到各个分析节点的空闲能力之后，可以确定出所有分析节点的空闲能力。其中，以分析节点具有8个并发分析能力为例，若分析节点已经使用3个分析能力对目标视频片段进行分析，那么该分析节点的空闲能力为5。
例如，该视频分析系统包括有4个分析节点，分别为分析节点1-分析节点4。其中，分析节点1的空闲能力为a1，分析节点2的空闲能力为a2，分析节点3的空闲能力为a3，分析节点4的空闲能力为a4。那么，所有分析节点的空闲能力为a1+a2+a3+a4。
管理节点可以利用所有分析节点的空闲能力确定目标视频片段的划分数量。例如，可以将目标视频划分为(a1+a2+a3+a4)个目标视频片段，即目标视频片段的数量为(a1+a2+a3+a4)。
S423，基于目标视频片段的数量和目标视频的待分析时长，确定多个目标视频片段的起止时间。
管理节点在S422中确定出目标视频片段的数量之后，就可以基于目标视频的待分析时长确定各个目标视频片段的起止时间。即，每个目标视频片段的起始时间和结束时间，在此过程中管理节点并未对目标视频做实际的解码和切片操作。
具体地，管理节点此时获取目标视频的码流头信息(如帧率、时间戳、总帧数、总时长等)，通常情况下客户端上传该视频时已探测到视频的码流头部信息，如果码流头信息获取成功，则按照后端分析节点剩余分析能力和视频时长，确定该目标视频的总分片数和每段分片的起始时间和结束时间。如果获取不到视频的码流头信息则将完整视频下发至某一个空闲节点，不做切分，保证系统正常运行。
S43，将多个目标视频片段的划分信息发送至分析节点以得到带标注信息的目标视频。
其中，所述标注信息是基于分析节点对目标视频片段的分析得到的。
具体地，上述S43包括如下步骤：
S431，将多个目标视频片段的起止时间和目标视频的存储路径发送给分析节点。
管理节点在S423中确定出多个目标视频片段的起止时间之后，将多个目标视频片段的起止时间以及存储路径发送至分析节点，分析节点利用目标视频的存储路径提取出目标视频，再结合多个目标视频片段的起止时间从目标视频中提取出对应的目标视频片段，并对提取出的目标视频片段进行分析，得到目标视频片段的分析结果。
其中，分析节点即可通过帧定位操作定位到对应的起始时间，通过逻辑控制从而完成后续分析。
S432，接收分析节点反馈的带标注信息的目标视频片段的位置信息。
在分析节点分析结束之后，管理节点可以接收分析节点反馈的带标注信息的目标视频片段的位置信息。
S433，基于带标注信息的目标视频片段的位置信息，提取带标注信息的目标视频片段。
管理节点基于带标注信息的目标视频片段的位置信息，从相应的位置信息中提取带标注信息的目标视频片段。
S434，对带标注信息的目标视频片段进行拼接，得到带标注信息的目标视频。
管理节点按照一个目标视频的切分顺序对该目标视频对应的带标注信息的目标视频片段进行拼接，得到该目标视频对应的带标注信息的目标视频。
本实施例提供的视频分析方法，在所有的流媒体服务器均异常时，管理节点并不对目标视频进行实际的划分，而仅仅确定起止时间，以保证视频分析的效率；且目标视频片段划分的数量是基于各个分析节点的空闲能力确定的，即可实现分析节点的负载均衡。
作为本实施例的一个具体实施方式，如图6所示，所述的视频分析方法包括：
S501，管理节点获取目标视频以及各个流媒体服务器的状态信息。
需要说明的是，图5中仅示出了一个流媒体服务器，但是管理节点所获取的是视频分析系统中所有流媒体服务器的状态信息，而不限于图5所示。
其余详情请参见图5所示实施例的S41，在此不再赘述。
S502，管理节点获取各个分析节点的空闲能力。
需要说明的是，图5中仅示出了一个分析节点，但是管理节点所获取的是视频分析系统中所有分析节点的状态信息，而不限于图5所示。
详情请参见图5所示实施例的S421，在此不再赘述。
S503，管理节点利用各个分析节点的空闲能力，确定目标视频片段的数量。
详情请参见图5所示实施例的S422，在此不再赘述。
S504，管理节点基于目标视频片段的数量和目标视频的待分析时长，确定多个目标视频片段的起止时间。
详情请参见图5所示实施例的S423，在此不再赘述。
S505，管理节点将目标视频片段的起止时间发送给分析节点。
详情请参见图5所示实施例的S431，在此不再赘述。
S506，分析节点基于目标视频片段的起止时间以及目标视频的存储路径，从目标视频中提取目标视频片段。
分析节点可以利用帧定位方式基于目标视频片段的起止时间从目标视频中提取目标视频片段。
S507，分析节点对目标视频片段进行分析，得到带标注信息的目标视频片段。
S508，分析节点将带标注信息的目标视频片段的位置信息发送给管理节点。
与图5所示实施例的S432对应，详情请参见图5所示实施例的S432，在此不再赘述。
S509，管理节点基于带标注信息的目标视频片段的位置信息，提取带标注信息的目标视频片段。
详情请参见图5所示实施例的S433，在此不再赘述。
S510，管理节点对带标注信息的目标视频片段进行拼接，得到带标注信息的目标视频。
详情请参见图5所示实施例的S434，在此不再赘述。
在本实施例中还提供了一种视频分析装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
本实施例提供一种视频分析装置，如图7所示，包括：
获取模块61，用于获取目标视频以及各个流媒体服务器的状态信息；其中，所述状态信息包括所述流媒体服务器是否异常。
确定模块62，用于基于所述流媒体服务器的状态信息，确定对应于所述目标视频的多个目标视频片段的划分信息；其中，所述划分信息包括所述多个目标视频片段的信息，或，所述多个目标视频片段的起止时间。
分析结果模块63，用于将所述多个目标视频片段的划分信息发送至分析节点以得到带标注信息的目标视频；其中，所述标注信息是基于所述分析节点对所述目标视频片段的分析得到的。
本实施例提供的视频分析装置，管理节点基于流媒体服务器的状态信息得到对应于目标视频的多个目标视频片段的划分信息，并将划分信息发送至分析节点，分析节点就可以利用划分信息对相应的视频片段进行分析处理，从而可以实现多个视频片段的并行处理，提高了视频分析的效率；且所有的信息均是通过管理节点进行汇聚的，实现模块间解耦合，单个节点宕机不影响整个系统正常运行，保证了该视频分析系统的可靠性。
本实施例中的视频分析装置是以功能单元的形式来呈现，这里的单元是指ASIC电路，执行一个或多个软件或固定程序的处理器和存储器，和/或其他可以提供上述功能的器件。
上述各个模块的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同，在此不再赘述。
本发明实施例还提供一种电子设备，具有上述图7所示的视频分析装置。
请参阅图8，图8是本发明可选实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图8所示，该电子设备可以包括：至少一个处理器71，例如CPU(CentralProcessing Unit，中央处理器)，至少一个通信接口73，存储器74，至少一个通信总线72。其中，通信总线72用于实现这些组件之间的连接通信。其中，通信接口73可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard)，可选通信接口73还可以包括标准的有线接口、无线接口。存储器74可以是高速RAM存储器(Random Access Memory，易挥发性随机存取存储器)，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器74可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器71的存储装置。其中处理器71可以结合图7所描述的装置，存储器74中存储应用程序，且处理器71调用存储器74中存储的程序代码，以用于执行上述任一方法步骤。
其中，通信总线72可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，简称EISA)总线等。通信总线72可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
其中，存储器74可以包括易失性存储器(英文：volatile memory)，例如随机存取存储器(英文：random-access memory，缩写：RAM)；存储器也可以包括非易失性存储器(英文：non-volatile memory)，例如快闪存储器(英文：flash memory)，硬盘(英文：hard diskdrive，缩写：HDD)或固态硬盘(英文：solid-state drive，缩写：SSD)；存储器74还可以包括上述种类的存储器的组合。
其中，处理器71可以是中央处理器(英文：central processing unit，缩写：CPU)，网络处理器(英文：network processor，缩写：NP)或者CPU和NP的组合。
其中，处理器71还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(英文：application-specific integrated circuit，缩写：ASIC)，可编程逻辑器件(英文：programmable logic device，缩写：PLD)或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件(英文：complex programmable logic device，缩写：CPLD)，现场可编程逻辑门阵列(英文：field-programmable gate array，缩写：FPGA)，通用阵列逻辑(英文：generic arraylogic,缩写：GAL)或其任意组合。
可选地，存储器74还用于存储程序指令。处理器71可以调用程序指令，实现如本申请图2至6实施例中所示的视频分析方法。
本发明实施例还提供了一种非暂态计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的视频分析方法。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard DiskDrive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (11)

1.一种视频分析方法，其特征在于，包括：
获取目标视频以及各个流媒体服务器的状态信息；其中，所述状态信息包括所述流媒体服务器是否异常；
基于所述流媒体服务器的状态信息，确定对应于所述目标视频的多个目标视频片段的划分信息；其中，所述划分信息包括所述多个目标视频片段的信息，或，所述多个目标视频片段的起止时间；
将所述多个目标视频片段的划分信息发送至分析节点以得到带标注信息的目标视频；其中，所述标注信息是基于所述分析节点对所述目标视频片段的分析得到的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当存在正常的所述流媒体服务器时，所述基于所述流媒体服务器的状态信息，确定所述目标视频的划分信息，包括：
从正常的所述流媒体服务器中，确定目标流媒体服务器；
基于所述目标流媒体服务器的处理模式，将所述目标视频的位置信息和/或所述目标视频发送至所述目标流媒体服务器；其中，所述目标流媒体服务器的处理模式包括本地切片模式或网络推流模式；所述目标视频的位置信息包括第一存储路径；
接收所述目标流媒体服务器反馈的多个所述目标视频片段的位置信息；其中，所述目标视频片段的位置信息是所述目标流媒体服务器对所述目标视频的位置信息对应的所述目标视频，或所述目标视频进行划分后确定的；所述目标视频片段的位置信息包括第二存储路径或网络路径。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从正常的所述流媒体服务器中，确定目标流媒体服务器，包括：
获取所有正常的所述流媒体服务器的空闲能力；
基于所述空闲能力，选取预设数量的流媒体服务器作为所述目标流媒体服务器。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述多个目标视频片段的划分信息发送至分析节点以得到带标注信息的目标视频，包括：
将所述多个目标视频片段的位置信息发送至所述分析节点；
接收所述分析节点反馈的带标注信息的目标视频片段的位置信息；
将所述带标注信息的目标视频片段的位置信息转发至所述目标流媒体服务器，以使得所述目标流媒体服务器对所述带标注信息的目标视频片段进行拼接得到所述带标注信息的目标视频。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所有所述流媒体服务器均异常时，所述基于所述流媒体服务器的状态信息，确定所述目标视频的划分信息，包括：
获取各个所述分析节点的空闲能力；
利用各个所述分析节点的空闲能力，确定所述目标视频片段的数量；
基于所述目标视频片段的数量和所述目标视频的待分析时长，确定多个所述目标视频片段的起止时间。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述多个目标视频片段的划分信息发送至分析节点以得到带标注信息的目标视频，包括：
将所述多个目标视频片段的起止时间和所述目标视频的存储路径发送给分析节点；
接收所述分析节点反馈的带标注信息的目标视频片段的位置信息；
基于所述带标注信息的目标视频片段的位置信息，提取所述带标注信息的目标视频片段；
对所述带标注信息的目标视频片段进行拼接，得到所述带标注信息的目标视频。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
当接收到新的所述流媒体服务器的第一注册请求时，基于所述第一注册请求，建立与所述流媒体服务器之间的连接；
和/或，
当接收新的所述分析节点的第二注册请求时，基于所述第二注册请求，建立与所述分析节点之间的连接。
8.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
当在第一预设时间间隔内未检测到所述流媒体服务器的第一心跳信息时，断开与所述流媒体服务器的连接；
和/或，
当在第二预设时间间隔内未检测到所述分析节点的第二心跳信息时，断开与所述分析节点的连接。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1-8中任一项所述的视频分析方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-8中任一项所述的视频分析方法。
11.一种视频分析系统，其特征在于，包括：
至少一个流媒体服务器，与管理节点连接；
至少一个分析节点，与所述管理节点连接；
所述管理节点，用于执行权利要求1-8中任一项所述的视频分析方法。
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