CN112131023B - 应用容器引擎的消息处理系统、方法、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及计算机技术领域，应用于智慧安防领域中，揭露了一种应用容器引擎的消息处理系统、方法、设备及存储介质，用于解决现有的消息系统存在耦合性低的问题。应用容器引擎的消息处理系统包括应用容器引擎管理层和应用容器引擎处理层，应用容器引擎处理层包括经过Docker私有化处理后的消息系统处理模块、音视频多媒体处理模块和人工智能识别处理模块，消息系统处理模块用于外部通信和内部通信，音视频多媒体处理模块用于获取目标数据，人工智能识别处理模块用于获取识别信息，应用容器引擎管理层用于对应用容器引擎处理层的运行进行监控和调控。此外，本发明还涉及区块链技术，目标数据和识别信息可存储于区块链节点中。

Description

应用容器引擎的消息处理系统、方法、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种应用容器引擎的消息处理系统、方法、设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能和物联网的发展，兴起一个新概念：智能边缘计算，智能边缘计算是一种边缘计算与人工智能结合的一种技术。目前，消息系统的移动终端或其他边缘设备在与云端和边缘设备内部进行业务场景的边缘计算时，一般都是采用通过消息接口进行云端和边缘端设备内部之间的业务交互的方式。

但是，上述方式在某些特定需求的情况下时，比如需要添加一个新的配置接口，需要修改消息模块的部分代码，且在更新版本时，需要将消息模块和所有与消息模块关联的模块一起打包，并需要版本控制来进行空中下载(over the air，OTA)升级，造成了消息系统存在耦合性低的问题。

发明内容

本发明的主要目的在于解决现有的消息系统存在耦合性低的问题。

本发明第一方面提供了一种应用容器引擎的消息处理系统，所述应用容器引擎的消息处理系统包括应用容器引擎管理层和应用容器引擎处理层，所述应用容器引擎处理层包括消息系统处理模块、音视频多媒体处理模块和人工智能识别处理模块，所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块均为经过应用容器引擎Docker私有化处理后的处理模块；其中：

所述应用容器引擎处理层，用于存储并运行所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块；

所述应用容器引擎管理层，用于对所述应用容器引擎处理层中的所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块进行运行的监测和调控；

所述消息系统处理模块，用于调用预置的通信接口和协议接口，通过所述协议接口接收云端发送的云端指令，通过所述通信接口将所述云端指令分别发送至所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块；

所述音视频多媒体处理模块，用于根据所述云端指令获取目标数据，将所述目标数据上传至所述云端，并通过所述通信接口，将所述目标数据发送至所述人工智能识别处理模块；

所述人工智能识别处理模块，用于根据所述云端指令，对所述目标数据进行人工智能识别得到识别信息，并将所述识别信息上传至所述云端。

可选的，在本发明的第一种实现方式中，所述应用容器引擎管理层包括获取模块、监测模块和调控模块，其中，

所述获取模块，用于按照预设的时间间隔，获取并缓存所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块之间的进程通信信息和操作日志信息，以及所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块各自的运行性能参数，并将缓存后的进程通信信息、操作日志信息和运行性能参数发送至所述监测模块；

所述监测模块，用于根据预设的监测策略，从所述缓存后的进程通信信息、操作日志信息和运行性能参数中获取异常数据，并获取所述异常数据对应的调控策略，将所述异常数据和所述调控策略发送至所述调控模块；

所述调控模块，用于根据所述异常数据和所述调控策略，对所述异常数据对应的所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块和/或所述人工智能识别处理模块的预置信息进行调控，所述预置信息包括运行环境、性能参数、配置信息和进程通信方式。

可选的，在本发明的第二种实现方式中，所述监测模块包括判断单元和匹配单元，其中，

所述判断单元，用于根据预设的监测策略，判断所述缓存后的进程通信信息、操作日志信息和运行性能参数是否存在异常值，若所述缓存后的进程通信信息、操作日志信息和运行性能参数存在异常值，则将存在异常值的进程通信信息、操作日志信息和/或运行性能参数确定为异常数据，并将所述异常数据发送至所述匹配单元；

所述匹配单元，用于根据所述异常数据中的异常值，从预置数据库中匹配与所述异常值对应的调控策略，并将所述异常数据和所述调控策略发送至所述调控模块。

可选的，在本发明的第三种实现方式中，所述消息系统处理模块包括接口调用单元、指令接收发送单元和识别分类单元，其中，

所述接口调用单元，用于调用预置的协议接口和通信接口；

所述指令接收发送单元，用于通过所述协议接口，接收云端发送的云端指令，将所述云端指令发送至所述识别分类单元；

所述识别分类单元，用于对所述云端指令进行识别和分类，得到音视频指令和识别指令，所述音视频指令和所述识别指令均包括模型配置信息和/或数据处理指令，将所述音视频指令和所述识别指令发送至所述接口调用单元和所述指令接收发送单元；

所述指令接收发送单元，用于通过所述通信接口，将所述音视频指令发送至所述音视频多媒体处理模块，通过所述通信接口，将所述识别指令发送至所述人工智能识别处理模块。

可选的，在本发明的第四种实现方式中，所述接口调用单元包括外部通信子单元和内部通信子单元，其中，

所述外部通信子单元，用于当检测到云端发送的云端指令时，调用预置的协议接口，所述协议接口为消息队列遥测传输协议接口、超文本传输协议接口或应用协议COAP接口；

所述内部通信子单元，用于根据所述音视频指令和所述识别指令，调用所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块之间的通信接口，所述通信接口为分布式服务框架gRPC通信接口。

可选的，在本发明的第五种实现方式中，所述消息系统处理模块还包括读取单元和路径发送单元，其中，

所述读取单元，用于读取所述云端中所述目标数据的第一存储路径以及所述识别信息的第二存储路径，将所述第一存储路径和所述第二存储路径发送至所述路径发送单元；

所述路径发送单元，用于通过所述协议接口，将所述第一存储路径和所述第二存储路径发送至前端页面。

可选的，在本发明的第六种实现方式中，所述应用容器引擎管理层还包括调取模块、扩展配置模块和私有化配置模块，所述应用容器引擎处理层还包括扩展处理模块，其中，

所述调取模块，用于调取预置的模块私有化配置信息和模块扩展配置信息，并将所述模块私有化配置信息发送至所述私有化配置模块，将所述模块扩展配置信息发送至所述扩展配置模块；

所述扩展配置模块，用于根据所述模块扩展配置信息配置，生成初始扩展模块；

所述私有化配置模块，用于根据所述模块私有化配置信息，对预置的初始消息系统模块、初始音视频多媒体模块、初始人工智能识别模块和所述初始扩展模块进行镜像内置环境私有化配置，得到消息系统处理模块、音视频多媒体处理模块、人工智能识别处理模块和扩展处理模块，并将所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块、所述人工智能识别处理模块和所述扩展处理模块存储至所述应用容器引擎处理层；

所述扩展处理模块，用于根据预置的扩展性能进行数据处理，得到所述扩展性能对应的处理信息。

本发明第二方面提供了一种应用容器引擎的消息处理方法，包括：

通过预置的应用容器引擎管理层，对预置的应用容器引擎管理层中的消息系统处理模块、音视频多媒体处理模块和人工智能识别处理模块进行运行的调用、监测和调控，其中，所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块均为经过应用容器引擎Docker私有化处理后的处理模块；

通过所述消息系统处理模块和预置的协议接口，接收云端发送的云端指令；

通过所述音视频多媒体处理模块和所述云端指令获取目标数据；

通过所述人工智能识别处理模块和所述云端指令，对所述目标数据进行人工智能识别，得到识别信息；

将所述目标数据和所述识别信息上传至所述云端。

本发明第三方面提供了一种应用容器引擎的消息处理设备，应用于所述应用容器引擎的消息处理系统，其特征在于，所述应用容器引擎的消息处理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述应用容器引擎的消息处理设备执行所述应用容器引擎的消息处理方法。

本发明第四方面提供了一种计算机可读存储介质，存储于所述应用容器引擎的消息处理系统，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现所述应用容器引擎的消息处理方法。

本发明中，提供一种应用容器引擎的消息处理系统，通过经过应用容器引擎Docker私有化处理后的消息系统处理模块对应用容器引擎的消息处理系统的数据和指令进行调度收发，以及提供通信接口，通过通信接口实现经过应用容器引擎Docker私有化处理后的消息系统处理模块、音视频多媒体处理模块和人工智能识别处理模块之间的调度和数据交互，实现了消息系统处理模块与其他模块之间的高耦合、低内聚，提高了现有的消息系统的耦合性。

附图说明

图1为本发明实施例中应用容器引擎的消息处理系统的一个结构示意框图；

图2为本发明实施例中应用容器引擎的消息处理系统的另一个结构示意框图；

图3为本发明实施例中应用容器引擎的消息处理方法的一个实施例示意图；

图4为本发明实施例中应用容器引擎的消息处理设备的一个实施例示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种应用容器引擎的消息处理系统，解决了现有的消息系统存在耦合性低的问题。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了模块、单元或系统不必限于清楚地列出的那些模块或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于系统固有的其它模块或单元。

为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明第一实施例中，应用容器引擎的消息处理系统1000包括应用容器引擎管理层1100和应用容器引擎处理层1200，应用容器引擎处理层1200包括消息系统处理模块1210、音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230，消息系统处理模块1210、音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230均为经过应用容器引擎Docker私有化处理后的处理模块。

其中，应用容器引擎处理层1200，用于存储并运行消息系统处理模块1210、音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230。应用容器引擎处理层1200包括消息系统处理模块1210和多个功能处理模块，多个功能处理模块包括但不限于音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230，多个功能处理模块还可包括用于安防、监控、身份识别、安全监控和目标追踪等功能处理模块。

应用容器引擎管理层1100，用于对应用容器引擎处理层1200中的消息系统处理模块1210、音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230进行运行的监测和调控。应用容器引擎管理层1100根据预置的镜像内置环境配置信息，对应用容器引擎处理层1200中的初始消息系统模块、初始音视频多媒体模块和初始人工智能识别模块进行应用容器引擎Docker私有化配置处理，从而得到消息系统处理模块1210、音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230，以使得应用容器引擎处理层1200的处理模块在一个可移植的容器中进行运行。

当应用容器引擎的消息处理系统1000启动后，应用容器引擎管理层1100启动应用容器引擎处理层1200中的消息系统处理模块1210、音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230，且对运行的消息系统处理模块1210、音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230之间的数据交互状况和进程通信状况，以及消息系统处理模块1210与云端之间的数据交互状况和通信状况进行监测和调控，以保证应用容器引擎处理层1200的内部之间以及与外部的数据交互和进程通信。并通过应用容器引擎管理层1100对应用容器引擎处理层1200中消息系统处理模块1210、音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230的运行状态进行实时监控，并反馈至前端，以便于开发维护人员能够及时地对其进行开发维护。

消息系统处理模块1210可调用预置的通信接口和协议接口，通过协议接口接收云端发送的云端指令，通过通信接口将云端指令分别发送至音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230。消息系统处理模块1220作为应用容器引擎的消息处理系统1000的控制枢纽，用于与云端进行数据交互，用于为应用容器引擎处理层1200内部的数据交互提供通信接口，以使得消息系统处理模块1210、音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230能够通过通信接口进行两两之间的进程通信。

消息系统处理模块1210通过预置的协议接口与云端进行数据交互，通过预置的通信接口实现各应用容器引擎Docker之间的进程通信，即通过预置的通信接口实现分别与音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230之间的进程通信，以及通过预置的通信接口实现音视频多媒体处理模块1220与人工智能识别处理模块1230之间的进程通信。当通过前端页面向应用容器引擎的消息处理系统1000下发云端指令时，消息系统处理模块1210通过预置的协议接口接收该云端指令，对该云端指令进行识别和分类，将识别和分类后的云端指令发送至音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230。

当需要更新应用容器引擎的消息处理系统1000时，只需要几个简单的步骤即可完成功能更新：停止当前消息系统Docker(即消息系统处理模块1210)、批量更新消息系统Docker和启动消息系统Docker。类似即插即用，且即使其它的处理模块(音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230)没有进行更新，也不影响消息系统处理模块1210与云端交互。

音视频多媒体处理模块1220，用于根据云端指令获取目标数据，并将目标数据上传至云端，通过预置的通信接口将目标数据发送至人工智能识别处理模块1230。音视频多媒体处理模块1220根据接收到的云端指令中的模型匹配信息和/或数据处理类型，匹配对应的处理模型，并向对应的预置采集器发送请求，预置采集器的数据为一个或一个以上，并接收预置采集器发送的基于请求的音视频数据，通过处理模型对音视频数据进行处理，得到目标数据。当音视频多媒体处理模块1220得到对应的目标数据之后，通过通信接口将目标数据直接发送给人工智能识别处理模块1230，并将音视频数据和目标数据上传至云端，而非通过消息系统处理模块1210将目标数据传输给人工智能识别处理模块1230和云端，有效地降低了消息系统处理模块1210的负荷，使得消息系统处理模块1210能够实时响应不同任务的调度请求。其中，音视频多媒体处理模块1220采用多路的实时视频流数据采集方式。

人工智能识别处理模块1230，用于根据云端指令，对目标数据进行人工智能识别得到识别信息，并将识别信息上传至云端。人工智能识别处理模块1230包括一个或一个以上的识别模型，根据云端指令中的模型配置信息和数据处理类型匹配和调用对应的识别模型，其中，识别模型可为用于安防、监控、身份识别、安全监控和目标追踪等中的多种生物识别的人证识别模型，生物识别可为人脸识别、指纹识别、虹膜识别和/或声纹识别等，识别模型可为由多个识别类型对应的模型组合后的模型，也可为各识别类型单独的模型。人工智能识别处理模块1230通过协议接口将识别信息上传云端，有效地降低了消息系统处理模块1210的负荷，使得消息系统处理模块1210能够实时响应不同任务的调度请求。

进一地，云端中的目标数据和识别信息存储至区块链节点中。

本发明实施例中，通过经过应用容器引擎Docker私有化处理后的消息系统处理模块1210对应用容器引擎的消息处理系统的数据和指令进行调度收发，以及提供通信接口，通过通信接口实现经过应用容器引擎Docker私有化处理后的消息系统处理模块1210、音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230之间的调度和数据交互，实现了消息系统处理模块1210与其他模块之间的高耦合、低内聚，以及便于开发环境配置和运维部署的效果，提高了现有的消息系统的耦合性和开发运维便利性。本方案可应用于智慧安防领域中，从而推动智慧城市的建设。

进一步地，请参阅图2，基于本发明应用容器引擎的消息处理系统1000的第一实施例，提出本发明应用容器引擎的消息处理系统1000的第二实施例。

在本实施例中，上述的应用容器引擎管理层1100包括获取模块1110、监测模块1120和调控模块1130。

其中，获取模块1110在每间隔预设的时间间隔，从预置的数据库中读取应用容器引擎处理层1200中消息系统处理模块1210、音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230之间的进程通信信息和操作日志信息，以及消息系统处理模块1210、音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230各自的运行性能参数，将将缓存后的进程通信信息、操作日志信息和运行性能参数存储至预置的高速的数据缓存区域中，从高速的数据缓存区域中直接将缓存后的进程通信信息、操作日志信息和运行性能参数传输(发送)至监测模块1120。通过缓存，有效地降低了应用容器引擎管理层1100的资源消耗和提高了应用容器引擎管理层1100的响应速度。

监测模块1120根据预设的监测策略，从缓存后的进程通信信息、操作日志信息和运行性能参数中获取异常数据，并获取异常数据对应的调控策略，将异常数据和调控策略发送至调控模块1130。

进一步地，监测模块1120包括判断单元1121和匹配单元1122，其中，判断单元1121，用于根据预设的监测策略，判断缓存后的进程通信信息、操作日志信息和运行性能参数是否存在异常值，若缓存后的进程通信信息、操作日志信息和运行性能参数存在异常值，则将存在异常值的进程通信信息、操作日志信息和/或运行性能参数确定为异常数据，并将异常数据发送至匹配单元1122。

匹配单元1122，用于根据异常数据中的异常值，从预置数据库中匹配与异常值对应的调控策略，并将异常数据和调控策略发送至调控模块1130。

监测策略可为如下内容：例如，对于缓存后的进程通信信息，判断单元1121检测进程通信模式是否为通信接口对应的通信模式，检测进程间传输数据时是否存在错漏和是否存储异常；对于缓存后的操作日志信息，判断单元1121检测操作是否存在异常、操作时效是否超过预设时效阈值等；对于运行性能参数，判断单元1121检测运行性能参数是否存在异常值、是否发生变化、变化值以及变化后的值是否为预设值，以判断缓存后的进程通信信息、操作日志信息和运行性能参数是否存在异常值。

监测模块1120中的判断单元1121得到异常数据后，匹配单元1122可生成异常数据中异常值的哈希值，调用预置的搜索引擎，通过该搜索引擎根据哈希值对预置数据库中的调控策略散列表进行检索，得到与哈希值对应的调控策略；匹配单元1122也可根据异常数据中的异常值，遍历预置的调控策略树的节点数据，得到多个结点策略数据，计算多个结点策略数据分别与异常数据中的异常值的相似度值，按照相似度值从大到小的顺序，对多个结点策略数据进行排序，将排序第一的结点策略数据确定为最终的调控策略。匹配单元1122得到调控策略后，将异常数据和调控策略发送至调控模块1130。

调控模块1130，用于根据异常数据和调控策略，对异常数据对应的消息系统处理模块1210、音视频多媒体处理模块1220和/或人工智能识别处理模块1230的预置信息进行调整优化，预置信息包括运行环境、性能参数、配置信息和进程通信方式。调控模块1130还用于检测调控策略是否为自动化处理类型，若不是，则将该调控策略发送至消息系统处理模块1210，由消息系统处理模块1210通过协议接口将调控策略发送至前端页面，由前端页面反馈给相应的开发运维人员，由相应的开发运维人员进行开发运维处理；若是，则根据调控策略和异常数据，自动对异常数据对应的消息系统处理模块1210、音视频多媒体处理模块1220和/或人工智能识别处理模块1230的预置信息进行调整优化。

进一步地，应用容器引擎管理层1100还包括调取模块1140、扩展配置模块1150和私有化配置模块1160，应用容器引擎处理层1200还包括扩展处理模块1240。其中，调取模块1140调取预置的模块私有化配置信息和模块扩展配置信息，并将模块私有化配置信息发送至私有化配置模块1160，将模块扩展配置信息发送至扩展配置模块1150。预置数据库中存储有开发前配置好的各处理模块的模块私有化配置信息，该模块私有化配置信息用于配置各处理模块的镜像内置环境，模块私有化配置信息为镜像内部环境参数的配置信息。模块扩展配置信息可由用户在预置界面输入而获得。扩展配置模块1150根据模块扩展配置信息，对应用容器引擎处理层1200进行模块扩展，配置生成初始扩展模块，模块扩展配置信息可为模型的参数配置信息。

私有化配置模块1160创建私有化镜像仓库，根据模块私有化配置信息对私有化镜像仓库进行配置，得到配置后的私有化镜像仓库，通过配置后的私有化镜像仓库，对预置的初始消息系统模块、初始音视频多媒体模块、初始人工智能识别模块和初始扩展模块进行镜像内置环境部署(配置)，得到消息系统处理模块1210、音视频多媒体处理模块1220、人工智能识别处理模块1230和扩展处理模块1240，并将消息系统处理模块1210、音视频多媒体处理模块1220、人工智能识别处理模块1230和扩展处理模块1240存储在应用容器引擎处理层1200。

消息系统处理模块1210向扩展处理模块1240发送所接收的目标云端指令，扩展处理模块1240根据接收到的目标云端指令、预置的扩展性能和对应的处理模型进行数据处理，得到扩展性能和目标云端指令对应的处理信息。扩展处理模块1240可根据预置的扩展性能和数据处理的进程通信，分别与音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230存在数据交互，也可不与音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230存在数据交互。本实施例中，为扩展处理模块1240不与音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230存在数据交互。

上述的消息系统处理模块1210包括接口调用单元1211、指令接收发送单元1212和识别分类单元1213。其中，当云端向应用容器引擎的消息处理系统1000发送云端指令时，接口调用单元1211调用预置的协议接口，指令接收发送单元1212通过该协议接口接收云端发送的云端指令，并将云端指令发送至识别分类单元1213。当识别分类单元1213接收到云端指令时，识别分类单元1213对云端指令中的指令类型进行识别和分类，得到音视频指令和识别指令，音视频指令和识别指令均包括模型配置信息和数据处理指令，并将音视频指令和识别指令发送至指令接收发送单元1212。当接口调用单元1211检测到识别分类单元1213向指令接收发送单元1212发送音视频指令和识别指令时，调用预置的通信接口。指令接收发送单元1212通过通信接口，将音视频指令发送给音视频多媒体处理模块1220，通过通信接口，将识别指令发送至人工智能识别处理模块1230。

进一步地，接口调用单元1211包括外部通信子单元12111和内部通信子单元12112。其中，当外部通信子单元12111检测到云端发送的云端指令时，调用预置的协议接口，以使得指令接收发送单元1212能够通过协议接口与云端进行数据交互，协议接口为消息队列遥测传输协议接口、超文本传输协议(hypertext transfer protocol，HTTP)接口或应用协议(constrained application protocol，COAP)接口。当内部通信子单元12112检测到指令接收发送单元1212接收到音视频指令和识别指令时，调用音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230之间的通信接口，以使得指令接收发送单元1212能够通过通信接口，将音视频指令发送给音视频多媒体处理模块1220，通过通信接口，将识别指令发送至人工智能识别处理模块1230，以使得通过通信接口，实现对消息系统处理模块1210、音视频多媒体处理模块1220和人工智能识别处理模块1230中的至少两个之间的进程通信，通信接口为采用共享宿主机host方式的分布式服务框架(a high-performance，open-source universal rpc framework，gRPC)通信接口。

上述的音视频多媒体处理模块1220包括第一接收单元1221、数据预处理单元1222、音视频发送单元1223和第一上传单元1224。其中，第一接收单元1221通过分布式服务框架gRPC通信接口，接收指令接收发送单元1212发送的音视频指令，根据音视频指令匹配到某个对应的多个预置采集器，例如，可摄像人脸的视频录像器、语音录音器和指纹传感器，向多个预置采集器发送采集请求，并接收多个预置采集器发送的基于采集请求的音视频数据，将音视频指令发送至数据预处理单元1222，将音视频数据发送至数据预处理单元1222和第一上传单元1224。

数据预处理单元1222根据第一接收单元1221发送的音视频指令，调用对应的音视频处理模型，例如，若音视频指令为匹配A语音识别模型，则调用A语音识别模型，通过音视频处理模型，对音视频数据进行数据预处理，得到目标数据，该数据预处理为数据清洗、图像生成、图像采样和图像转换等，例如，音视频数据为视频数据，数据预处理单元1222对该视频数据进行数据清洗，得到清洗后的视频数据，通过预置的视频图像转换器将清洗后的视频数据生成一帧一帧的图像，根据预设的比例对图像进行采样，得到采样图像，将采样图像转换为预设的尺寸大小，得到目标数据，将目标数据发送给音视频发送单元1223和第一上传单元1224。

音视频发送单元1223接收到目标数据后，通过分布式服务框架gRPC通信接口，将目标数据发送至人工智能识别处理模块1230。第一上传单元1224将音视频数据和目标数据上传至云端。具体地，第一上传单元1224可通过超文本传输协议接口或应用协议COAP接口，将音视频数据和目标数据上传至云端。

上述的人工智能识别处理模块1230包括第二接收单元1231、调用识别单元1232和第二上传单元1233。其中，第二接收单元1231通过接收指令接收发送单元1212发送的识别指令，以及音视频发送单元1223发送的目标数据，将识别指令和目标数据发送至调用识别单元1232。

调用识别单元1232，用于根据识别指令，调用识别指令对应的目标识别模型，通过目标识别模型对目标数据进行人工智能识别，例如：目标框检测、卷积特征提取、卷积特征融合和卷积特征分类等，其中，目标识别模型的数量可为一个或一个以上，目标识别模型可为由多个神经网络结构组合构成的识别模型，也可为单独的但有一定的先后处理逻辑的多个识别模型。

具体地，调用识别单元1232根据识别指令匹配对应的多个识别模型和组合连接信息；根据组合连接信息，将多个识别模型进行组合连接，得到目标识别模型，并调用目标识别模型；通过目标识别模型，对目标数据进行特征提取处理和特征分类处理，得到识别信息，例如，匹配得到的多个识别模型分别为目标检测模型、人体特征处理模型、热度图处理模型、人脸识别模型、指纹识别模型和分类模型，组合连接信息为：目标检测模型、人体特征处理模型、热度图处理模型和人脸识别模型依次连接，人脸识别模型和声纹识别模型分别与分类模型连接，得到目标识别模型，通过目标识别模型中的目标检测模型、人体特征处理模型、热度图处理模型和人脸识别模型，对目标数据中的图像数据依次进行图像目标框标注、目标框人体特征提取、人体特征热度图生成和脸部特征提取，得到脸部特征信息，通过声纹识别模型对目标数据中的语音数据进行声纹特征提取，得到声纹特征信息，将脸部特征信息、声纹特征信息和获取的身份证特征信息进行特征融合，得到融合特征，将融合特征作为分类模型的输入，通过分类模型对融合特征进行分类识别得到识别信息。

调用识别单元1232得到识别信息后，将识别信息发送至第二上传单元1233。第二上传单元1233接收到识别信息后，将识别信息上传至云端，其中，可通过超文本传输协议接口或应用协议COAP接口，将识别信息上传至云端。

进一步地，上述的消息系统处理模块1210还包括读取单元1214和路径发送单元1215。其中，当读取单元1214检测到音视频多媒体处理模块1220将音视频数据和目标数据上传至云端，或人工智能识别处理模块1230将识别信息上传至云端时，读取云端中第一上传单元1224上传的音视频数据的第三存储路径和目标数据的第一存储路径，以及第二上传单元1233上传的识别信息的第二存储路径，将第一存储路径、第二存储路径和第三存储路径发送至路径发送单元1215。路径发送单元1215通过协议接口，将第一存储路径、第二存储路径和第三存储路径发送至前端页面，以向前端反馈其存储路径。

消息系统处理模块1210还包括预警单元1216，预警单元1216用于读取云端中的识别信息，判断识别信息是否符合预置的报警条件，若识别信息符合预置的报警条件，则将符合报警条件的识别信息对应的图像或视频信息(音视频数据)发送至前端页面，并启动相应的报警设备，以使得报警设备进行声音或其他方式的警示。

进一步地，应用容器引擎的消息处理系统1000还连接有操作系统(operatingsystem，OS)和硬件、驱动层。

进一地，云端中的音视频数据、目标数据和识别信息存储至区块链节点中。

本发明实施例中，通过经过应用容器引擎Docker私有化处理后的消息系统处理模块对应用容器引擎的消息处理系统的数据和指令进行调度收发，以及提供通信接口，通过通信接口实现经过应用容器引擎Docker私有化处理后的消息系统处理模块、音视频多媒体处理模块和人工智能识别处理模块之间的调度和数据交互，实现了消息系统处理模块与其他模块之间的高耦合、低内聚，以及便于开发环境配置和运维部署的效果，提高了现有的消息系统的耦合性和开发运维便利性。本方案可应用于智慧安防领域中，从而推动智慧城市的建设。

请参阅图3，本发明实施例中应用容器引擎的消息处理方法包括：

301、通过预置的应用容器引擎管理层，对预置的应用容器引擎管理层中的消息系统处理模块、音视频多媒体处理模块和人工智能识别处理模块进行运行的调用、监测和调控，其中，消息系统处理模块、音视频多媒体处理模块和人工智能识别处理模块均为经过应用容器引擎Docker私有化处理后的处理模块；

302、通过消息系统处理模块和预置的协议接口，接收云端发送的云端指令；

303、通过音视频多媒体处理模块和云端指令获取目标数据；

304、通过人工智能识别处理模块和云端指令，对目标数据进行人工智能识别，得到识别信息；

305、将目标数据和识别信息上传至云端。

应用容器引擎的消息处理方法应用于应用容器引擎的消息处理系统。应用容器引擎的消息处理系统，通过预置的应用容器引擎管理层，对应用容器引擎管理层中的模块进行应用容器引擎Docker私有化处理，得到应用容器引擎管理层中的消息系统处理模块、音视频多媒体处理模块和人工智能识别处理模块。当应用容器引擎的消息处理系统启动时，通过应用容器引擎管理层，启动应用容器引擎管理层中的消息系统处理模块、音视频多媒体处理模块和人工智能识别处理模块，并对消息系统处理模块、音视频多媒体处理模块和人工智能识别处理模块进行运行的监测和监控，以保证消息系统处理模块、音视频多媒体处理模块和人工智能识别处理模块的运行。当应用容器引擎的消息处理系统接收到云端发送的云端指令时，调用消息系统处理模块通过预置的协议接口来接收云端指令，以及对云端指令进行识别和分类，得到音视频指令和识别指令；通过音视频多媒体处理模块，根据音视频指令调用音视频采集器采集音视频数据，并对音视频数据进行处理，得到目标数据；通过人工智能识别处理模块根据识别指令调用对应的识别模型，对目标数据进行人工智能识别处理，得到识别信息。应用容器引擎的消息处理系统通过音视频多媒体处理模块和人工智能识别处理模块，得到音视频数据、目标数据和识别信息时，将音视频数据、目标数据和识别信息上传至发送云端指令的云端。其中，云端中的音视频数据、目标数据和识别信息存储至区块链节点中。

本发明实施例中，通过经过应用容器引擎Docker私有化处理后的消息系统处理模块对应用容器引擎的消息处理系统的数据和指令进行调度收发，以及提供通信接口，通过通信接口实现经过应用容器引擎Docker私有化处理后的消息系统处理模块、音视频多媒体处理模块和人工智能识别处理模块之间的调度和数据交互，实现了消息系统处理模块与其他模块之间的高耦合、低内聚，以及便于开发环境配置和运维部署的效果，提高了现有的消息系统的耦合性和开发运维便利性。本方案可应用于智慧安防领域中，从而推动智慧城市的建设。

本发明还提供一种应用容器引擎的消息处理设备，应用于应用容器引擎的消息处理系统，其特征在于，应用容器引擎的消息处理设备包括：存储器和至少一个处理器，存储器中存储有指令；至少一个处理器调用存储器中的指令，以使得应用容器引擎的消息处理设备执行应用容器引擎的消息处理方法。请参阅图4，图4是本发明实施例提供的一种应用容器引擎的消息处理设备的结构示意图，该应用容器引擎的消息处理设备400可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processingunits，CPU)410(例如，一个或一个以上处理器)和存储器420，一个或一个以上存储应用程序433或数据432的存储介质430(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器420和存储介质430可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质430的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对应用容器引擎的消息处理设备400中的一系列指令操作。更进一步地，处理器410可以设置为与存储介质430通信，在应用容器引擎的消息处理设备400上执行存储介质430中的一系列指令操作。

应用容器引擎的消息处理设备400还可以包括一个或一个以上电源440，一个或一个以上有线或无线网络接口450，一个或一个以上输入输出接口460，和/或，一个或一个以上操作系统431，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图4示出的应用容器引擎的消息处理设备结构并不构成对应用容器引擎的消息处理设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，存储于应用容器引擎的消息处理系统，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储数据区和存储程序区，存储数据区存储根据区块链节点的使用所创建的数据，存储程序区存储有指令，其特征在于，指令被处理器执行时实现应用容器引擎的消息处理方法的步骤。

进一步地，所述计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。

本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种应用容器引擎的消息处理系统，其特征在于，所述应用容器引擎的消息处理系统包括应用容器引擎管理层和应用容器引擎处理层，所述应用容器引擎处理层包括消息系统处理模块、音视频多媒体处理模块和人工智能识别处理模块，所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块均为经过应用容器引擎Docker私有化处理后的处理模块；其中：

所述应用容器引擎处理层，用于存储并运行所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块；

所述应用容器引擎管理层，用于对所述应用容器引擎处理层中的所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块进行运行的监测和调控；

其中，所述应用容器引擎管理层包括获取模块、监测模块和调控模块；

所述获取模块，用于按照预设的时间间隔，获取并缓存所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块之间的进程通信信息和操作日志信息，以及所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块各自的运行性能参数，并将缓存后的进程通信信息、操作日志信息和运行性能参数发送至所述监测模块；

所述监测模块，用于根据预设的监测策略，从所述缓存后的进程通信信息、操作日志信息和运行性能参数中获取异常数据，并获取所述异常数据对应的调控策略，将所述异常数据和所述调控策略发送至所述调控模块；

所述调控模块，用于根据所述异常数据和所述调控策略，对所述异常数据对应的所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块和/或所述人工智能识别处理模块的预置信息进行调控，所述预置信息包括运行环境、性能参数、配置信息和进程通信方式；

所述消息系统处理模块，用于调用预置的通信接口和协议接口，通过所述协议接口接收云端发送的云端指令，通过所述通信接口将所述云端指令分别发送至所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块；

其中，所述消息系统处理模块包括接口调用单元、指令接收发送单元和识别分类单元；

所述接口调用单元，用于调用预置的协议接口和通信接口；

所述指令接收发送单元，用于通过所述协议接口，接收云端发送的云端指令，将所述云端指令发送至所述识别分类单元；

所述识别分类单元，用于对所述云端指令进行识别和分类，得到音视频指令和识别指令，所述音视频指令和所述识别指令均包括模型配置信息和/或数据处理指令，将所述音视频指令和所述识别指令发送至所述接口调用单元和所述指令接收发送单元；

所述指令接收发送单元，用于通过所述通信接口，将所述音视频指令发送至所述音视频多媒体处理模块，通过所述通信接口，将所述识别指令发送至所述人工智能识别处理模块；

所述音视频多媒体处理模块，用于根据所述音视频指令获取目标数据，将所述目标数据上传至所述云端，并通过所述通信接口，将所述目标数据发送至所述人工智能识别处理模块；

所述人工智能识别处理模块，用于根据所述识别指令，对所述目标数据进行人工智能识别得到识别信息，并将所述识别信息上传至所述云端。

2.根据权利要求1所述的应用容器引擎的消息处理系统，其特征在于，所述监测模块包括判断单元和匹配单元，其中，

所述判断单元，用于根据预设的监测策略，判断所述缓存后的进程通信信息、操作日志信息和运行性能参数是否存在异常值，若所述缓存后的进程通信信息、操作日志信息和运行性能参数存在异常值，则将存在异常值的进程通信信息、操作日志信息和/或运行性能参数确定为异常数据，并将所述异常数据发送至所述匹配单元；

所述匹配单元，用于根据所述异常数据中的异常值，从预置数据库中匹配与所述异常值对应的调控策略，并将所述异常数据和所述调控策略发送至所述调控模块。

3.根据权利要求1所述的应用容器引擎的消息处理系统，其特征在于，所述接口调用单元包括外部通信子单元和内部通信子单元，其中，

所述外部通信子单元，用于当检测到云端发送的云端指令时，调用预置的协议接口，所述协议接口为消息队列遥测传输协议接口、超文本传输协议接口或应用协议COAP接口；

所述内部通信子单元，用于根据所述音视频指令和所述识别指令，调用所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块之间的通信接口，所述通信接口为分布式服务框架gRPC通信接口。

4.根据权利要求1所述的应用容器引擎的消息处理系统，其特征在于，所述消息系统处理模块还包括读取单元和路径发送单元，其中，

所述读取单元，用于读取所述云端中所述目标数据的第一存储路径以及所述识别信息的第二存储路径，将所述第一存储路径和所述第二存储路径发送至所述路径发送单元；

所述路径发送单元，用于通过所述协议接口，将所述第一存储路径和所述第二存储路径发送至前端页面。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的应用容器引擎的消息处理系统，其特征在于，所述应用容器引擎管理层还包括调取模块、扩展配置模块和私有化配置模块，所述应用容器引擎处理层还包括扩展处理模块，其中，

所述调取模块，用于调取预置的模块私有化配置信息和模块扩展配置信息，并将所述模块私有化配置信息发送至所述私有化配置模块，将所述模块扩展配置信息发送至所述扩展配置模块；

所述扩展配置模块，用于根据所述模块扩展配置信息配置，生成初始扩展模块；

所述私有化配置模块，用于根据所述模块私有化配置信息，对预置的初始消息系统模块、初始音视频多媒体模块、初始人工智能识别模块和所述初始扩展模块进行镜像内置环境私有化配置，得到消息系统处理模块、音视频多媒体处理模块、人工智能识别处理模块和扩展处理模块，并将所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块、所述人工智能识别处理模块和所述扩展处理模块存储至所述应用容器引擎处理层；

所述扩展处理模块，用于根据预置的扩展性能进行数据处理，得到所述扩展性能对应的处理信息。

6.一种应用容器引擎的消息处理方法，其特征在于，所述应用容器引擎的消息处理方法包括：

通过预置的应用容器引擎管理层，对预置的应用容器引擎管理层中的消息系统处理模块、音视频多媒体处理模块和人工智能识别处理模块进行运行的调用、监测和调控，其中，所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块均为经过应用容器引擎Docker私有化处理后的处理模块；

其中，所述通过预置的应用容器引擎管理层，对预置的应用容器引擎管理层中的消息系统处理模块、音视频多媒体处理模块和人工智能识别处理模块进行运行的调用、监测和调控具体包括：

按照预设的时间间隔，获取并缓存所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块之间的进程通信信息和操作日志信息，以及所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块和所述人工智能识别处理模块各自的运行性能参数；

根据预设的监测策略，从所述缓存后的进程通信信息、操作日志信息和运行性能参数中获取异常数据，并获取所述异常数据对应的调控策略；

根据所述异常数据和所述调控策略，对所述异常数据对应的所述消息系统处理模块、所述音视频多媒体处理模块和/或所述人工智能识别处理模块的预置信息进行调控，所述预置信息包括运行环境、性能参数、配置信息和进程通信方式；

通过所述消息系统处理模块和预置的协议接口，接收云端发送的云端指令；

其中，所述通过所述消息系统处理模块和预置的协议接口，接收云端发送的云端指令具体包括：

调用预置的协议接口和通信接口；

通过所述协议接口，接收云端发送的云端指令；

对所述云端指令进行识别和分类，得到音视频指令和识别指令，所述音视频指令和所述识别指令均包括模型配置信息和/或数据处理指令；

通过所述音视频多媒体处理模块和所述音视频指令获取目标数据；

通过所述人工智能识别处理模块和所述识别指令，对所述目标数据进行人工智能识别，得到识别信息；

将所述目标数据和所述识别信息上传至所述云端。

7.一种应用容器引擎的消息处理设备，应用于如权利要求1-5中任意一项所述的应用容器引擎的消息处理系统，其特征在于，所述应用容器引擎的消息处理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述应用容器引擎的消息处理设备执行如权利要求6所述的应用容器引擎的消息处理方法。

8.一种计算机可读存储介质，存储于如权利要求1-5中任意一项所述的应用容器引擎的消息处理系统，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求6所述的应用容器引擎的消息处理方法。