CN112203113A - 视频流结构化方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents
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Abstract
本公开的实施例公开了视频流结构化方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取视频流数据；将视频流数据存入缓存中供至少一个通用服务组件进行消费；基于业务类型信息，从缓存中读取结构化中间结果数据，以及对所读取到的结构化中间结果数据执行业务类型信息对应的处理，得到视频流结构化数据。该实施方式实现了新的场景的快速扩展。
Description
技术领域
本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及视频流结构化方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
背景技术
视频结构化是指将解析出的视频数据，例如，视频中的目标及目标的属性等，存储为结构化数据。相关的视频结构化技术一般是基于现有的基础框架搭建一个从视频接入到模型处理，再到结果分析和界面呈现的流式处理过程。
然而，当采用上述方式进行视频机构化处理时，经常会存在如下技术问题：
第一，数据与处理程序存在强耦合，不利于场景扩展。举例来说，对于某一个具体的业务场景，例如人脸检测场景，只能得到最终呈现结果。此时，如果需要新增一个场景，例如人脸和车辆检测，需要重复进行人脸检测，造成算力浪费。
第二，视频结构化处理的效率低。
发明内容
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。本公开的一些实施例提出了视频流结构化方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。
第一方面，本公开的一些实施例提供了一种视频流结构化方法，该方法包括：获取视频流数据；将视频流数据存入缓存中供至少一个通用服务组件进行消费；基于业务类型信息，从缓存中读取结构化中间结果数据，以及对所读取到的结构化中间结果数据执行业务类型信息对应的处理，得到视频流结构化数据，其中，结构化中间处理结果数据是由通用服务组件存入缓存中的，结构化中间处理结果数据由通用服务组件通过以下步骤生成：从缓存中读取视频流数据，对视频流数据进行加工得到结构化中间处理结果数据。
第二方面，本公开的一些实施例提供了一种视频流结构化装置，装置包括：获取单元，被配置成获取视频流数据；存储单元，被配置成将视频流数据存入缓存中供至少一个通用服务组件进行消费；处理单元，被配置成基于业务类型信息，从缓存中读取结构化中间结果数据，以及对所读取到的结构化中间结果数据执行业务类型信息对应的处理，得到视频流结构化数据，其中，结构化中间处理结果数据是由通用服务组件存入缓存中的，结构化中间处理结果数据由通用服务组件通过以下步骤生成：从缓存中读取视频流数据，对视频流数据进行加工得到结构化中间处理结果数据。
第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
本公开的上述各个实施例中具有如下有益效果：通过缓存实现结构化数据中心化存储，从而可以在不影响现有业务场景的情况下，实现新的场景的快速扩展。当需要增加新的场景时，只需要增加新的业务类型信息及其对应的处理即可，不需要新增整个处理流程。与此同时，也避免了算力浪费。具体来说，通用服务组件在对视频流数据进行处理后，可以将机构化中间处理结果存储在缓存中。在此基础上，当需要拓展新的场景时，可以直接利用这些结构化中间处理结构，避免进行重复计算，从而节约了算力。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
图1是本公开的一些实施例可以应用于其中的示例性系统的架构图；
图2是根据本公开的视频流结构化方法的一些实施例的流程图；
图3是根据本公开的一些实施例的视频流结构化方法的一个应用场景的示意图；
图4是根据本公开的视频流结构化方法的另一些实施例的流程图；
图5是根据本公开的视频流结构化装置的一些实施例的结构示意图；
图6是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
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。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1示出了可以应用本公开的一些实施例的视频流结构化方法或视频流结构化装置的示例性系统100。
如图1所示，系统100可以基于各种容器操作平台实现。例如，可以基于Kubernetes平台实现。可以包括基础服务组件101和至少一个通用服务组件102。
基础服务组件101可以包括配置管理、视频流获取、数据缓存、流式处理服务等等的功能。至少一个通用服务组件102中各个通用服务组件的功能有所不同。根据需要，可以实现例如人体检测、人体属性检测、动作识别、人脸检测、人脸比对、人脸搜索、人脸属性检测、活体检测等等的功能。每个通用服务组件可以从缓存中读取数据，经过处理后将处理后的数据放入缓存中。可选的，每个通用服务组件可以以POD（系统的基础单元）的形式部署在Kubernetes平台中。
实践中，可以通过基础服务组件101中的配置管理和视频流获取功能将视频流数据输入系统100。而流式处理服务的输出作为系统的输出，可以为外界服务提供各种数据。
基础服务组件101、通用服务组件102可以是硬件，也可以是软件。当其为硬件时，可以是各种电子设备，例如服务器。当其为软件时，可以安装在上述电子设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
应该理解，图1中的基础服务组件101、通用服务组件102的功能模块仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意的功能模块。
继续参考图2，示出了根据本公开的视频流结构化方法的一些实施例的流程200。该视频流结构化方法，包括以下步骤：
步骤201，获取视频流数据。
在一些实施例中，视频流结构化方法的执行主体（例如图1中的基础服务组件101）可以首先获取视频流数据。实践中，上述执行主体可以从本地或者通信连接的电子设备中获取视频流数据。例如，可以通过视频流采集设备（例如摄像头）的IP（Internet Protocol，网络协议）地址从视频采集设备处获取视频流数据。也可以通过URL（Uniform ResourceLocator，统一资源定位符）来获取视频流数据。
步骤202，将视频流数据存入缓存中供至少一个通用服务组件进行消费。
在一些实施例中，上述执行主体可以将视频流数据存储缓存中。其中，根据需要，缓存可以是RabbitMQ、RocketMQ、Redis、Memcache、Kafka集群等数据库。
在此基础上，至少一个通用服务组件可以对数据进行消费。具体的，通用服务组件可以从缓存中读取视频流数据，对视频流数据进行加工，以生成结构化中间处理结果数据。然后，再将结构化中间处理结果数据存入缓存中。至少一个通用服务组件中各个通用服务组件的功能有所不同。根据需要，可以实现例如人体检测、人体属性检测、动作识别、人脸检测、人脸比对、人脸搜索、人脸属性检测、活体检测等等的功能。其中，
在一些实施例中，作为示例，通用服务组件可以是将深度学习中的预测模型。当然，根据需要，在基于Kubernetes等操作平台实现的场景下，可以这些深度学习的预测模型封装成微服务。然后将微服务以POD（系统的基础单元）的形式部署在Kubernetes等平台中。此外，通用服务组件可以是系统中的POD。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，至少一个通用服务组件与缓存通过消息中间件进行通信。从而可以将通用服务组件与缓存进行解耦，提高消息处理效率。
步骤203，基于业务类型信息，从缓存中读取所述结构化中间结果数据，以及对所读取到的结构化中间结果数据执行业务类型信息对应的处理，得到视频流结构化数据。
在一些实施例中，上述执行主体需要首先确定业务类型信息。具体来说，可以通过接收用户输入的业务类型信息，还可以读取配置文件中的业务类型信息。实践中，可以预先确定每种业务类型信息对应的处理。可选的，处理可以包括以下至少一项：结构化对齐操作、持久化操作、搜索操作、建档操作。
本公开的一些实施例提供的方法，通过缓存实现结构化数据中心化存储，从而可以在不影响现有业务场景的情况下，实现新的场景的快速扩展。当需要增加新的场景时，只需要增加新的业务类型信息及其对应的处理即可，不需要新增整个处理流程。与此同时，也避免了算力浪费。具体来说，通用服务组件在对视频流数据进行处理后，可以将机构化中间处理结果存储在缓存中。在此基础上，当需要拓展新的场景时，可以直接利用这些结构化中间处理结构，避免进行重复计算，从而节约了算力。
继续参考图3，图3是根据本公开的一些实施例的视频流结构化方法的一个应用场景的示意图。
本应用场景为刷脸门禁的场景，即用户可以通过刷脸来实现开启门禁或者闸机。在本应用场景下，执行主体可以首先通过视频流获取组件获取视频流数据301。然后，将视频流数据存入缓存302中供至少一个通用服务组件进行消费。在本应用场景下，需要一个通用服务组件，即人脸识别组件303。人脸识别组件303可以从缓存302中读取视频流数据301，以及对视频流数据301进行加工（例如特征提取）得到结构化中间处理结果数据（例如用户人脸特征）。然后，可以将结构化中间处理结果数据存入缓存302中。在此基础上，可以基于业务类型信息，从缓存中读取结构化中间结果数据，以及对所读取到的结构化中间结果数据执行业务类型信息对应的处理，得到视频流结构化数据。在本应用场景下，业务类型信息对应的处理可以包括搜索操作。此时，可以通过搜索组件304将用户人脸特征在人脸特征库中进行搜索，以确定是否存在匹配的人脸特征。如果存在，可以将匹配到的人脸特征确定为视频流机构化数据。
进一步参考图4，其示出了视频流结构化方法的另一些实施例的流程400。该视频流结构化方法的流程400，包括以下步骤：
步骤401，确定多个设备组中是否存在未被占用的设备组。
在一些实施例中，视频流结构化方法的执行主体可以从多个设备中获取数据。其中，设备可以是采集设备（例如摄像头），也可以是存储设备（例如终端电子设备）等。基于场景需要，可以对多个设备进行分组，从而得到设备组，从而便于进行设备管理。实践中，由于设备组可能被其他的服务或者应用访问，可能造成上述执行主体与其余服务的访问冲突，进而造成访问失败，影响视频正常获取。因此，可以确定多个设备组中是否存在未被占用的服务组。作为示例，可以通过确定某个设备组是否存在用于标识被占用的标记或者节点，来确定该设备组是否被占用。
步骤402，响应于确定多个设备组中存在未被占用的设备组，从未被占用的设备组中获取视频流数据。
在一些实施例中，响应于确定多个设备组中存在未被占用的设备组，上述执行主体可以从未被占用的设备组中获取视频流数据。根据需要，可以随机或者根据一定的条件从未被占用的设备组中筛选出目标设备组，并从目标设备组中获取视频流数据。
可选的，响应于确定多个设备组中不存在未被占用的设备组，进入等待状态，直至多个设备组中出现未被占用的设备组。进而可以占用该设备组以获取视频流数据。
步骤403，响应于接收到针对目标设备的设备增加请求，将目标设备加入多个设备组中的目标设备组，或创建包括目标设备的新设备组。
步骤404，将视频流数据存入缓存中供至少一个通用服务组件进行消费。
步骤405，基于业务类型信息，从缓存中读取结构化中间结果数据，以及对所读取到的结构化中间结果数据执行业务类型信息对应的处理，得到视频流结构化数据。
在一些实施例中，步骤404-405的具体实现及其所带来的技术效果，可以从参考图2对应的那些实施例中的步骤202-203，在此不再赘述。
可选的，还可以将视频流结构化数据发送至业务类型对应的外界服务组件。根据需要，外界服务组件的功能有所不同，作为说理，可以是展示组件。
上述方案为本公开的实施例的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题二“视频结构化处理的效率低”。导致视频结构化处理的效率低的因素包括：第一、需要通过配置信息来与设备进行连接进而获取视频流数据，一旦设备发生改变，需要重启来获取最新的配置信息，不断的重启会导致视频结构化处理的效率低。第二、在视频流获取阶段会发生访问失败的情况，影响了视频流读取效率，进而影响了结构化处理的效率。如果解决了上述因素，就能达到提高视频结构化处理的效率的效果。为了达到这一效果，本公开引入设备监控机制，包括对设备组的占用情况进行判断和新设备的自动接入。其中，通过选取未被占用的设备组获取视频流数据，可以避免发生访问冲突，提高视频流数据获取效率。而新设备的自动接入，避免了不断了重启，从而可以提高视频结构化处理的效率。
进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种视频流结构化装置的一些实施例，这些装置实施例与图2所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图5所示，一些实施例的视频流结构化装置500包括：获取单元501、存储单元502和处理单元503。其中，获取单元501被配置成获取视频流数据。存储单元502被配置成将视频流数据存入缓存中供至少一个通用服务组件进行消费。处理单元503被配置成基于业务类型信息，从缓存中读取结构化中间结果数据，以及对所读取到的结构化中间结果数据执行业务类型信息对应的处理，得到视频流结构化数据，其中，结构化中间处理结果数据是由通用服务组件存入缓存中的，结构化中间处理结果数据由通用服务组件通过以下步骤生成：从缓存中读取视频流数据，对视频流数据进行加工得到结构化中间处理结果数据。
在一些实施例的可选实现方式中，获取单元501进一步被配置成：确定多个设备组中是否存在未被占用的设备组；响应于确定多个设备组中存在未被占用的设备组，从未被占用的设备组中获取视频流数据。
在一些实施例的可选实现方式中，获取单元501进一步被配置成：响应于确定多个设备组中不存在未被占用的设备组，进入等待状态，直至多个设备组中出现未被占用的设备组。
在一些实施例的可选实现方式中，装置500还包括：新设备接入单元，被配置成响应于接收到针对目标设备的设备增加请求，将目标设备加入多个设备组中的目标设备组，或创建包括目标设备的新设备组。
在一些实施例的可选实现方式中，装置500还包括：发送单元，被配置成将视频流结构化数据发送至业务类型对应的外界服务组件。
在一些实施例的可选实现方式中，处理单元503进一步配置成：对所读取到的结构化中间结果数据执行以下至少一项操作：结构化对齐操作、持久化操作、搜索操作、建档操作。
在一些实施例的可选实现方式中，至少一个通用服务组件与缓存通过消息中间件进行通信。
可以理解的是，该装置500中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置500及其中包含的单元，在此不再赘述。
下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备600（例如图1中的系统）的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，电子设备600可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等）601，其可以根据存储在只读存储器（ROM）602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器（RAM）603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出（I/O）接口605也连接至总线604。
通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器（LCD）、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP（HyperText TransferProtocol，超文本传输协议）之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“LAN”），广域网（“WAN”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取视频流数据；将视频流数据存入缓存中供至少一个通用服务组件进行消费；基于业务类型信息，从缓存中读取结构化中间结果数据，以及对所读取到的结构化中间结果数据执行业务类型信息对应的处理，得到视频流结构化数据。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（LAN）或广域网（WAN）——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、存储单元和处理单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取视频流数据的单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、片上系统（SOC）、复杂可编程逻辑设备（CPLD）等等。
以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (10)
1.一种视频流结构化方法，包括：
获取视频流数据；
将所述视频流数据存入缓存中供至少一个通用服务组件进行消费；
基于业务类型信息，从所述缓存中读取结构化中间结果数据，以及对所读取到的结构化中间结果数据执行所述业务类型信息对应的处理，得到视频流结构化数据，其中，所述结构化中间处理结果数据是由所述通用服务组件存入所述缓存中的，所述结构化中间处理结果数据由所述通用服务组件通过以下步骤生成：从所述缓存中读取所述视频流数据，对所述视频流数据进行加工得到所述结构化中间处理结果数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取视频流数据，包括：
确定多个设备组中是否存在未被占用的设备组；
响应于确定所述多个设备组中存在未被占用的设备组，从所述未被占用的设备组中获取所述视频流数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述获取视频流数据，包括：
响应于确定所述多个设备组中不存在未被占用的设备组，进入等待状态，直至所述多个设备组中出现未被占用的设备组。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：
响应于接收到针对目标设备的设备增加请求，将所述目标设备加入所述多个设备组中的目标设备组，或创建包括所述目标设备的新设备组。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
将所述视频流结构化数据发送至所述业务类型对应的外界服务组件。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所读取到的结构化中间结果数据执行所述业务类型信息对应的处理，包括：
对所读取到的结构化中间结果数据执行以下至少一项操作：结构化对齐操作、持久化操作、搜索操作、建档操作。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个通用服务组件与所述缓存通过消息中间件进行通信。
8.一种视频流结构化装置，包括：
获取单元，被配置成获取视频流数据；
存储单元，被配置成将所述视频流数据存入缓存中供至少一个通用服务组件进行消费；
处理单元，被配置成基于业务类型信息，从所述缓存中读取所述结构化中间结果数据，以及对所读取到的结构化中间结果数据执行所述业务类型信息对应的处理，得到视频流结构化数据，其中，所述结构化中间处理结果数据是由所述通用服务组件存入所述缓存中的，所述结构化中间处理结果数据由所述通用服务组件通过以下步骤生成：从所述缓存中读取所述视频流数据，对所述视频流数据进行加工得到所述结构化中间处理结果数据。
9.一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
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2020
- 2020-12-07 CN CN202011414023.9A patent/CN112203113B/zh active Active
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