CN112333189A - 基于物联网通信和直播平台的数据处理方法及云计算中心 - Google Patents

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Abstract

本公开揭示的基于物联网通信和直播平台的数据处理方法及云计算中心，首先在获取到直播平台下发的目标视频流数据时并行地从终端设备的设备运行日志中抽取视频输出线程的当前线程参数，其次通过当前线程参数确定终端设备在进行视频播放时的前置延迟时长值并根据目标视频流数据的视频画质参数确定对目标视频流数据进行安全性检测的阶段性时长值，最后基于前置延时时长值对阶段性时长值进行划分得到多个检测时段以按照检测时段启动对应的至少多个检测线程对目标视频流数据进行安全性检测，并将通过安全性检测的至少部分视频流数据下发给终端设备。如此，能够实现对直播平台侧下发的视频流数据的安全性检测，同时确保终端设备流畅地播放直播视频。

Description

基于物联网通信和直播平台的数据处理方法及云计算中心
技术领域
本公开涉及物联网通信和大数据技术领域，特别涉及一种基于物联网通信和直播平台的数据处理方法及云计算中心。
背景技术
现如今，随着互联网科技的日趋成熟，视频直播作为一个新兴行业进入大众视野。例如，用户不仅可以在各自的终端设备上观看到直播间主播的精彩表演，还可以与主播进行实时互动。其中，直播间主播的精彩表演是通过视频流数据的形式下发到终端设备上的，这样导致视频流数据被第三方截取并恶意篡改，从而导致终端设备接收到的视频流数据存在安全隐患。
发明内容
为改善相关技术中存在的上述技术问题，本公开提供了基于物联网通信和直播平台的数据处理方法及云计算中心。
提供一种基于物联网通信和直播平台的数据处理方法，应用于与直播平台以及终端设备通信连接的云计算中心，所述方法包括：
在获取到直播平台下发的目标视频流数据时并行地从终端设备的设备运行日志中抽取与所述终端设备对应的视频输出线程的当前线程参数；
通过所述当前线程参数确定所述终端设备在进行视频播放时的前置延迟时长值；根据所述目标视频流数据的视频画质参数确定对所述目标视频流数据进行安全性检测的阶段性时长值；
基于所述前置延时时长值对所述阶段性时长值进行划分得到多个检测时段，按照所述检测时段启动对应的至少多个检测线程对所述目标视频流数据进行安全性检测，并将通过安全性检测的至少部分视频流数据下发给所述终端设备；其中，所述云计算中心对所述至少部分视频流数据进行安全性检测的检测时长值小于等于所述前置延迟时长值。
优选地，基于所述前置延时时长值对所述阶段性时长值进行划分得到多个检测时段，包括：
基于获取到的所述终端设备的用户行为数据对确定所述前置时长值的调整区间；
选取位于所述调整区间内的多个待处理时长值并基于每个待处理时长值对所述阶段性时长值进行划分得到多个待处理检测时段；
检测每个待处理检测时段对应的分段视频流数据是否存在阶段性结束标识，并统计每个待处理时长值对应的阶段性结束标识的累计值；
将最大累计值对应的多个待处理检测时段确定为所述多个检测时段。
优选地，按照所述检测时段启动对应的至少多个检测线程对所述目标视频流数据进行安全性检测，包括：
按照所述检测时段选取至少多个响应时长按照由短到长的顺序排序且排序靠前的多个检测线程；
按照所述检测时段对所述目标视频流数据进行分段以得到多个带检测视频流数据；
将时序靠前的待检测视频流数据按照所述多个检测线程中的每个检测线程的目标数据格式进行转换以得到时序靠前的待检测视频流数据对应的待检测数据集；其中，所述待检测数据集与所述检测线程一一对应；
将每组待检测数据集输入对应的检测线程中以采用每个检测线程对所述目标视频流数据进行安全性检测。
优选地，通过所述当前线程参数确定所述终端设备在进行视频播放时的前置延迟时长值，进一步包括：
确定所述当前线程参数的参数执行路径对应的路径延时信息及所述参数执行路径的路径稳定指标；其中，所述路径稳定指标表示所述当前线程参数的参数执行路径的运行稳定性；所述路径稳定指标至少包括：表示所述当前线程参数的参数执行路径的运行稳定性的第一稳定系数和第二稳定系数；
生成与所述路径延时信息对应的延时曲线；其中，所述延时曲线中包含有预先配置的曲线节点标签，所述曲线节点标签表示位于所述延时曲线上内且与所述路径延时信息对应的参数执行路径的延时调整信息；
依据所述延时曲线中的每个曲线节点标签获取所述终端设备在进行视频播放时的运行节点数据，通过提取所述运行节点数据中的节点连线信息以实现对所述运行节点数据的误差校正得到目标节点数据；提取每组目标节点数据中的数值信息并依据所述节点连线信息对所述数值信息中的目标数值进行加权得到前置延迟时长值。
优选地，提取每组目标节点数据中的数值信息并依据所述节点连线信息对所述数值信息中的目标数值进行加权得到前置延迟时长值，进一步包括：
统计每组目标节点数据对应的动态数据并生成与所述动态数据对应的动态图数据表单，生成不同目标节点数据之间的数据结构差异信息对应的数据结构表单；其中，所述动态图数据表单和所述数据结构表单分别包括多个不同信息维度的表单元素，所述表单元素用于记载对应的表单信息；
获取所述动态数据在所述动态图数据表单中的调用次数最高的表单元素的表单信息编码，在所述表单信息编码对应的译码器状态为闲置状态时将所述数据结构表单中具有最小信息维度的表单元素确定为基准表单元素；
基于所述延时曲线的曲线特征将所述表单信息编码加载到所述基准表单元素所对应的编码字段中以在所述基准表单元素所对应的编码字段中得到所述表单信息编码对应的转换编码；按照所述表单信息编码与所述转换编码之间的逐位比较结果生成所述动态数据和所述数据结构差异信息之间的关联逻辑列表；
根据所述关联逻辑列表提取每组目标节点数据中的数值信息并确定所述数值信息对应的数值分布队列；依据所述节点连线信息对所述数值分布队列进行抽取，以获取所述数值分布队列中的至少一个目标数值，采用所述节点连线信息对应的向量特征值对所述目标数值进行加权得到前置延迟时长值。
优选地，根据所述目标视频流数据的视频画质参数确定对所述目标视频流数据进行安全性检测的阶段性时长值，包括：
根据接收所述目标视频流数据时所生成的数据交互记录中的数据传输协议以及数据加密协议，确定用于对所述视频画质参数进行分类的多个分类标识数据的分类逻辑信息以及不同分类标识数据之间的影响因子系数；
基于确定出的多个分类标识数据的分类逻辑信息以及不同分类标识数据之间的影响因子系数，对所述多个分类标识数据进行标记以得到至少多个目标分类数据；其中，所述目标分类数据的分类逻辑信息对应的分类权重位于设定权重区间且不同目标分类数据之间的影响因子系数均小于预设阈值；
采用所述多个目标分类数据对所述视频画质参数进行分类，得到多组画质参数指标；
针对每组画质参数指标，将该组画质参数指标中的指标数据列出并建立对应的指标数据检测列表；通过所述指标数据检测列表确定与所述视频画质参数对应的时间片资源分配系数；
根据确定出的多个时间片资源分配系数以及当前时间片资源的占用率确定对所述目标视频流数据进行安全性检测的阶段性时长值。
优选地，从终端设备的设备运行日志中抽取与所述终端设备对应的视频输出线程的当前线程参数，具体包括：
将所述设备运行日志中的文本数据按照时序先后顺序进行整合以得到日志数据集，根据所述日志数据集确定所述终端设备的内存资源配置信息并从所述内存资源配置信息中提取与所述终端设备对应的多个处理线程中的每个处理线程的线程标识；
在根据所述内存资源配置信息中的资源分布轨迹图确定出存在与所述终端设备对应的第一标识聚类集以及第二标识聚类集时，基于所述终端设备在所述第一标识聚类集中的线程标识以及所述线程标识的标识相关度计算所述终端设备在所述第二标识聚类集中的各线程标识与所述终端设备在所述第一标识聚类集中的各线程标识之间的特征区分系数，并将所述终端设备在所述第二标识聚类集中的与在所述第一标识聚类集中的线程标识之间的特征区分系数小于设定系数的线程标识设置到所述第一标识聚类集中；其中，在所述终端设备对应的第二标识聚类集中包含有多个线程标识的情况下，基于所述终端设备在所述第一标识聚类集中的线程标识以及所述线程标识的标识相关度计算所述终端设备在所述第二标识聚类集中的各线程标识之间的特征区分系数，并通过所述各线程标识之间的特征区分系数对所述第二标识聚类集中的各线程标识进行筛分；基于所述终端设备在所述第一标识聚类集中的线程标识以及所述线程标识的标识相关度为上述筛分得到的目标线程标识添加特征优先级，并依据所述特征优先级将至少部分目标线程标识设置到所述第一标识聚类集中；其中，所述第一标识聚类集中的线程标识用于表征动态处理线程对应的线程标识，所述第二标识聚类集中的线程标识用于表征静态处理线程对应的线程标识，所述视频输出线程属于动态处理线程；
从所述第一标识聚类集中选取出标识更新次数不随所述终端设备的时间片资源占用率的变化而改变的目标线程标识，并根据预设的映射列表确定与所述目标线程标识对应的目标处理线程，将所述目标处理线程确定为所述视频输出线程；
从所述设备运行日志中抽取与所述视频输出线程对应的多组线程参数并计算每组线程参数对应的参数指向权重与所述目标线程标识的标识指向权重之间的传递匹配率，将最大传递匹配率对应的线程参数确定为所述当前线程参数。
提供一种云计算中心，所述云计算中心与直播平台以及终端设备通信连接，所述云计算中心至少用于：
在获取到直播平台下发的目标视频流数据时并行地从终端设备的设备运行日志中抽取与所述终端设备对应的视频输出线程的当前线程参数；
通过所述当前线程参数确定所述终端设备在进行视频播放时的前置延迟时长值；根据所述目标视频流数据的视频画质参数确定对所述目标视频流数据进行安全性检测的阶段性时长值；
基于所述前置延时时长值对所述阶段性时长值进行划分得到多个检测时段，按照所述检测时段启动对应的至少多个检测线程对所述目标视频流数据进行安全性检测，并将通过安全性检测的至少部分视频流数据下发给所述终端设备；其中，所述云计算中心对所述至少部分视频流数据进行安全性检测的检测时长值小于等于所述前置延迟时长值。
提供一种云计算中心，包括处理器和存储器，所述处理器在运行从所述存储器中调取的计算机程序时实现上述的方法。
提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述的方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果。
首先在获取到直播平台下发的目标视频流数据时并行地从终端设备的设备运行日志中抽取视频输出线程的当前线程参数。
其次通过当前线程参数确定终端设备在进行视频播放时的前置延迟时长值并根据目标视频流数据的视频画质参数确定对目标视频流数据进行安全性检测的阶段性时长值。
最后基于前置延时时长值对阶段性时长值进行划分得到多个检测时段以按照检测时段启动对应的至少多个检测线程对目标视频流数据进行安全性检测，并将通过安全性检测的至少部分视频流数据下发给终端设备。
如此，通过按照划分得到的检测时段对目标视频流数据进行切分式的分段检测，不仅能够提高安全检测的效率和可靠性，还能够确保终端设备及时地接收到通过安全性检测的至少部分视频流数据。这样，能够实现对直播平台侧下发的视频流数据的安全性检测，同时确保终端设备侧播放直播视频时的流畅性。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。
图1为本公开提供的基于物联网通信和直播平台的数据处理系统的示意图。
图2为本公开提供的基于物联网通信和直播平台的数据处理方法的流程图。
图3为本公开提供的基于物联网通信和直播平台的数据处理装置的框图。
图4为本公开提供的云计算中心的硬件结构图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
为了确保终端设备接收到的视频流数据的安全性，需要对视频流数据进行实时检测。但是现有技术在对视频流数据进行检测时无法兼容视频流数据的顺畅播放，也就是说，在检测视频流数据的安全性时，终端设备在根据视频流数据进行播放时会出现明显卡顿。为改善这一技术问题，本发明实施例旨在提供一种基于物联网通信和直播平台的数据处理方法及云计算中心，能够实现对直播平台侧下发的视频流数据的安全性检测，同时确保终端设备侧播放直播视频时的流畅性。
为实现上述目的，本发明实施例首先提供如图1所示的基于物联网通信和直播平台的数据处理系统100，包括直播平台110、终端设备120以及通信连接与直播平台110和终端设备120之间的云计算中心130，云计算中心130用于对直播平台110下发的视频流数据进行安全性校验并进一步下发至终端设备120，这样能够实现对直播平台110侧下发的视频流数据的安全性检测，同时确保终端设备120侧播放直播视频时的流畅性。
在图1的基础上，请结合参阅图2，提供了基于物联网通信和直播平台的数据处理方法的流程示意图，所述方法可以应用于图1中的云计算中心130，具体可以包括以下步骤S21-步骤S23所描述的内容。
步骤S21，在获取到直播平台下发的目标视频流数据时并行地从终端设备的设备运行日志中抽取与所述终端设备对应的视频输出线程的当前线程参数。
在本方案中，目标视频流数据是直播平台侧的主播进行直播时的视频对应的流数据，设备运行日志存储在终端设备的限制性存储区中，所述限制性存储区仅允许终端设备授权之后的对象访问，所述云计算中心是通过所述终端设备的授权的，当前线程参数用于表征终端设备对应的视频输出线程的配置情况。
步骤S22，通过所述当前线程参数确定所述终端设备在进行视频播放时的前置延迟时长值；根据所述目标视频流数据的视频画质参数确定对所述目标视频流数据进行安全性检测的阶段性时长值。
在本方案中，前置延迟时长值用于表征终端设备在进行视频播放之前的转码耗时以及分辨率的自适应调整耗时，视频画质参数用于表征目标视频流数据对应的视频图像的质量，阶段性时长值用于表征对目标视频流数据进行安全性检测的耗时波动情况。
步骤S23，基于所述前置延时时长值对所述阶段性时长值进行划分得到多个检测时段，按照所述检测时段启动对应的至少多个检测线程对所述目标视频流数据进行安全性检测，并将通过安全性检测的至少部分视频流数据下发给所述终端设备；其中，所述云计算中心对所述至少部分视频流数据进行安全性检测的检测时长值小于等于所述前置延迟时长值。
在本方案中，检测线程可以并行地运行以实现从不同角度对目标视频流数据进行安全性检测，在检测目标视频流数据时，可以将目标视频流数据进行切分然后分段进行检测。
通过上述步骤S21-步骤S23所描述的内容，首先在获取到直播平台下发的目标视频流数据时并行地从终端设备的设备运行日志中抽取视频输出线程的当前线程参数，其次通过当前线程参数确定终端设备在进行视频播放时的前置延迟时长值并根据目标视频流数据的视频画质参数确定对目标视频流数据进行安全性检测的阶段性时长值，最后基于前置延时时长值对阶段性时长值进行划分得到多个检测时段以按照检测时段启动对应的至少多个检测线程对目标视频流数据进行安全性检测，并将通过安全性检测的至少部分视频流数据下发给终端设备。如此，通过按照划分得到的检测时段对目标视频流数据进行切分式的分段检测，不仅能够提高安全检测的效率和可靠性，还能够确保终端设备及时地接收到通过安全性检测的至少部分视频流数据。这样，能够实现对直播平台侧下发的视频流数据的安全性检测，同时确保终端设备侧播放直播视频时的流畅性。
在实际应用时发明人发现，在抽取当前线程参数时，常常出现线程参数的类别混乱的问题。究其原因，是因为没有对终端设备的多个处理线程之间的线程标识进行区分，同时也没有考虑线程参数与线程标识之间的传递匹配性。为改善这一技术问题，步骤S21所描述的从终端设备的设备运行日志中抽取与所述终端设备对应的视频输出线程的当前线程参数，具体可以包括以下步骤S211-步骤S214所描述的内容。
步骤S211，将所述设备运行日志中的文本数据按照时序先后顺序进行整合以得到日志数据集，根据所述日志数据集确定所述终端设备的内存资源配置信息并从所述内存资源配置信息中提取与所述终端设备对应的多个处理线程中的每个处理线程的线程标识。
步骤S212，在根据所述内存资源配置信息中的资源分布轨迹图确定出存在与所述终端设备对应的第一标识聚类集以及第二标识聚类集时，基于所述终端设备在所述第一标识聚类集中的线程标识以及所述线程标识的标识相关度计算所述终端设备在所述第二标识聚类集中的各线程标识与所述终端设备在所述第一标识聚类集中的各线程标识之间的特征区分系数，并将所述终端设备在所述第二标识聚类集中的与在所述第一标识聚类集中的线程标识之间的特征区分系数小于设定系数的线程标识设置到所述第一标识聚类集中；其中，在所述终端设备对应的第二标识聚类集中包含有多个线程标识的情况下，基于所述终端设备在所述第一标识聚类集中的线程标识以及所述线程标识的标识相关度计算所述终端设备在所述第二标识聚类集中的各线程标识之间的特征区分系数，并通过所述各线程标识之间的特征区分系数对所述第二标识聚类集中的各线程标识进行筛分；基于所述终端设备在所述第一标识聚类集中的线程标识以及所述线程标识的标识相关度为上述筛分得到的目标线程标识添加特征优先级，并依据所述特征优先级将至少部分目标线程标识设置到所述第一标识聚类集中；其中，所述第一标识聚类集中的线程标识用于表征动态处理线程对应的线程标识，所述第二标识聚类集中的线程标识用于表征静态处理线程对应的线程标识，所述视频输出线程属于动态处理线程。
步骤S213，从所述第一标识聚类集中选取出标识更新次数不随所述终端设备的时间片资源占用率的变化而改变的目标线程标识，并根据预设的映射列表确定与所述目标线程标识对应的目标处理线程，将所述目标处理线程确定为所述视频输出线程。
步骤S214，从所述设备运行日志中抽取与所述视频输出线程对应的多组线程参数并计算每组线程参数对应的参数指向权重与所述目标线程标识的标识指向权重之间的传递匹配率，将最大传递匹配率对应的线程参数确定为所述当前线程参数。
可以理解，在应用上述步骤S211-步骤S214所描述的内容时，能够对终端设备的多个处理线程之间的线程标识进行区分，并考虑线程参数与线程标识之间的传递匹配性，这样可以避免当前线程参数的类别出现混乱，从而确保当前线程参数的准确性。
在具体实施上述方案的过程中发明人还发现，在确定前置延迟时长值时会存在前置延迟时长值偏大的技术问题，这样会导致终端设备在播放直播视频时出现较长的延迟或卡顿，为改善这一技术问题，在步骤S22中，通过所述当前线程参数确定所述终端设备在进行视频播放时的前置延迟时长值，进一步可以包括以下步骤S221-步骤S223所描述的内容。
步骤S221，确定所述当前线程参数的参数执行路径对应的路径延时信息及所述参数执行路径的路径稳定指标；其中，所述路径稳定指标表示所述当前线程参数的参数执行路径的运行稳定性；所述路径稳定指标至少包括：表示所述当前线程参数的参数执行路径的运行稳定性的第一稳定系数和第二稳定系数。
步骤S222，生成与所述路径延时信息对应的延时曲线；其中，所述延时曲线中包含有预先配置的曲线节点标签，所述曲线节点标签表示位于所述延时曲线上内且与所述路径延时信息对应的参数执行路径的延时调整信息。
步骤S223，依据所述延时曲线中的每个曲线节点标签获取所述终端设备在进行视频播放时的运行节点数据，通过提取所述运行节点数据中的节点连线信息以实现对所述运行节点数据的误差校正得到目标节点数据；提取每组目标节点数据中的数值信息并依据所述节点连线信息对所述数值信息中的目标数值进行加权得到前置延迟时长值。
在具体实施时，在应用上述步骤S221-步骤S223所描述的内容时，能够精准地计算前置延迟时长值，避免计算得到的前置延迟时长值偏大，从而确保终端设备在播放直播视频时不会出现较长的延迟或卡顿。
在上述基础上，步骤S223所描述的提取每组目标节点数据中的数值信息并依据所述节点连线信息对所述数值信息中的目标数值进行加权得到前置延迟时长值，进一步可以包括以下步骤S2231-步骤S2234所描述的内容。
步骤S2231，统计每组目标节点数据对应的动态数据并生成与所述动态数据对应的动态图数据表单，生成不同目标节点数据之间的数据结构差异信息对应的数据结构表单；其中，所述动态图数据表单和所述数据结构表单分别包括多个不同信息维度的表单元素，所述表单元素用于记载对应的表单信息。
步骤S2232，获取所述动态数据在所述动态图数据表单中的调用次数最高的表单元素的表单信息编码，在所述表单信息编码对应的译码器状态为闲置状态时将所述数据结构表单中具有最小信息维度的表单元素确定为基准表单元素。
步骤S2233，基于所述延时曲线的曲线特征将所述表单信息编码加载到所述基准表单元素所对应的编码字段中以在所述基准表单元素所对应的编码字段中得到所述表单信息编码对应的转换编码；按照所述表单信息编码与所述转换编码之间的逐位比较结果生成所述动态数据和所述数据结构差异信息之间的关联逻辑列表。
步骤S2234，根据所述关联逻辑列表提取每组目标节点数据中的数值信息并确定所述数值信息对应的数值分布队列；依据所述节点连线信息对所述数值分布队列进行抽取，以获取所述数值分布队列中的至少一个目标数值，采用所述节点连线信息对应的向量特征值对所述目标数值进行加权得到前置延迟时长值。
如此，基于上述步骤S2231-步骤S2234所描述的内容，能够精准地计算出前置延迟时长值。
在一个可能的示例中，为了确保阶段性时长值的准确性以提高对目标视频流数据的安全性检测效率，步骤S22所描述的根据所述目标视频流数据的视频画质参数确定对所述目标视频流数据进行安全性检测的阶段性时长值，示例性地可以包括以下步骤a-步骤e所描述的内容。
步骤a，根据接收所述目标视频流数据时所生成的数据交互记录中的数据传输协议以及数据加密协议，确定用于对所述视频画质参数进行分类的多个分类标识数据的分类逻辑信息以及不同分类标识数据之间的影响因子系数。
步骤b，基于确定出的多个分类标识数据的分类逻辑信息以及不同分类标识数据之间的影响因子系数，对所述多个分类标识数据进行标记以得到至少多个目标分类数据；其中，所述目标分类数据的分类逻辑信息对应的分类权重位于设定权重区间且不同目标分类数据之间的影响因子系数均小于预设阈值。
步骤c，采用所述多个目标分类数据对所述视频画质参数进行分类，得到多组画质参数指标。
步骤d，针对每组画质参数指标，将该组画质参数指标中的指标数据列出并建立对应的指标数据检测列表；通过所述指标数据检测列表确定与所述视频画质参数对应的时间片资源分配系数。
步骤e，根据确定出的多个时间片资源分配系数以及当前时间片资源的占用率确定对所述目标视频流数据进行安全性检测的阶段性时长值。
可以理解，通过应用上述步骤a-步骤e，能够确保阶段性时长值的准确性以提高对目标视频流数据的安全性检测效率。
在具体实施时，为了确保检测时段划分的精准性以确保对目标视频流数据进行分段检测时目标视频流数据的阶段性连续性，步骤S23所描述的基于所述前置延时时长值对所述阶段性时长值进行划分得到多个检测时段，具体可以包括以下步骤S2311-步骤S2314所描述的内容。
步骤S2311，基于获取到的所述终端设备的用户行为数据对确定所述前置时长值的调整区间。
步骤S2312，选取位于所述调整区间内的多个待处理时长值并基于每个待处理时长值对所述阶段性时长值进行划分得到多个待处理检测时段。
步骤S2313，检测每个待处理检测时段对应的分段视频流数据是否存在阶段性结束标识，并统计每个待处理时长值对应的阶段性结束标识的累计值。
步骤S2314，将最大累计值对应的多个待处理检测时段确定为所述多个检测时段。
如此，通过上述步骤S2311-步骤S2314，能够确保检测时段划分的精准性以确保对目标视频流数据进行分段检测时目标视频流数据的阶段性连续性。
在实际应用时，为了确保安全性检测的效率、可靠性以及减少终端设备在播放直播视频之前的等待时长，步骤S23所描述的按照所述检测时段启动对应的至少多个检测线程对所述目标视频流数据进行安全性检测，进一步可以包括以下步骤S2321-步骤S2324所描述的内容。
步骤S2321，按照所述检测时段选取至少多个响应时长按照由短到长的顺序排序且排序靠前的多个检测线程。
步骤S2322，按照所述检测时段对所述目标视频流数据进行分段以得到多个带检测视频流数据。
步骤S2323，将时序靠前的待检测视频流数据按照所述多个检测线程中的每个检测线程的目标数据格式进行转换以得到时序靠前的待检测视频流数据对应的待检测数据集；其中，所述待检测数据集与所述检测线程一一对应。
步骤S2324，将每组待检测数据集输入对应的检测线程中以采用每个检测线程对所述目标视频流数据进行安全性检测。
在具体实施时，在执行上述步骤S2321-步骤S2324所描述的内容时，能够确保安全性检测的效率、可靠性以及减少终端设备在播放直播视频之前的等待时长。
在一种可以实现的实施方式中，为了提高视频流数据下发的速率，以进一步减少终端设备的视频播放的等待时长，步骤S23所描述的将通过安全性检测的至少部分视频流数据下发给所述终端设备，具体可以包括以下步骤（1）-步骤（4）所描述的内容。
（1）获取与所述终端设备对应的多组数据传输信道参数并通过每组数据传输信道参数确定对应的数据传输信道的信道拥挤度。
（2）将所述数据传输信道按照信号拥挤度由小到大的顺序进行排序得到第一排序序列。
（3）计算每个数据传输信道的数据丢失率并按照数据丢失率由小到大的顺序对所述数据传输信道进行排序得到第二排序序列。
（4）从所述第一排序序列中选取排序靠前的设定数量个第一数据传输信道以及从所述第二排序序列中选取排序靠前的所述设定数量个第二数据传输信道，将位于相同排序位置上且相同的第一数据传输信道或第二数据传输信道确定为目标信道并基于所述目标信道将通过安全性检测的至少部分视频流数据下发给所述终端设备。
这样以来，提高视频流数据下发的速率，以进一步减少终端设备的视频播放的等待时长，还能够减少视频流数据在传输过程总的丢失。
基于上述同样的发明构思，请结合参阅图3，提供了基于物联网通信和直播平台的数据处理装置300，所述装置包括：
参数抽取模块310，用于在获取到直播平台下发的目标视频流数据时并行地从终端设备的设备运行日志中抽取与所述终端设备对应的视频输出线程的当前线程参数；
时长确定模块320，用于通过所述当前线程参数确定所述终端设备在进行视频播放时的前置延迟时长值；根据所述目标视频流数据的视频画质参数确定对所述目标视频流数据进行安全性检测的阶段性时长值；
视频检测模块330，用于基于所述前置延时时长值对所述阶段性时长值进行划分得到多个检测时段，按照所述检测时段启动对应的至少多个检测线程对所述目标视频流数据进行安全性检测，并将通过安全性检测的至少部分视频流数据下发给所述终端设备；其中，所述云计算中心对所述至少部分视频流数据进行安全性检测的检测时长值小于等于所述前置延迟时长值。
基于上述同样的发明构思，还提供了基于物联网通信和直播平台的数据处理系统，所述系统包括云计算中心、直播平台以及终端设备；其中，所述云计算中心分别与所述直播平台以及所述终端设备通信连接；
所述直播平台用于：
向所述云计算中心下发目标视频流数据；
所述云计算中心用于：
在获取到直播平台下发的目标视频流数据时并行地从终端设备的设备运行日志中抽取与所述终端设备对应的视频输出线程的当前线程参数；
通过所述当前线程参数确定所述终端设备在进行视频播放时的前置延迟时长值；根据所述目标视频流数据的视频画质参数确定对所述目标视频流数据进行安全性检测的阶段性时长值；
基于所述前置延时时长值对所述阶段性时长值进行划分得到多个检测时段，按照所述检测时段启动对应的至少多个检测线程对所述目标视频流数据进行安全性检测，并将通过安全性检测的至少部分视频流数据下发给所述终端设备；其中，所述云计算中心对所述至少部分视频流数据进行安全性检测的检测时长值小于等于所述前置延迟时长值；
所述终端设备用于：
将所述至少部分视频流数据以视频形式进行输出。
在上述基础上，请结合参阅图4，用以提供一种云计算中心130，包括处理器131和存储器132，所述处理器131在运行从所述存储器132中调取的计算机程序时实现图2所示的方法。
进一步地，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现图2所示的方法。
综上，本公开的实施例提供的技术方案，首先在获取到直播平台下发的目标视频流数据时并行地从终端设备的设备运行日志中抽取视频输出线程的当前线程参数。其次通过当前线程参数确定终端设备在进行视频播放时的前置延迟时长值并根据目标视频流数据的视频画质参数确定对目标视频流数据进行安全性检测的阶段性时长值。最后基于前置延时时长值对阶段性时长值进行划分得到多个检测时段以按照检测时段启动对应的至少多个检测线程对目标视频流数据进行安全性检测，并将通过安全性检测的至少部分视频流数据下发给终端设备。
如此，通过按照划分得到的检测时段对目标视频流数据进行切分式的分段检测，不仅能够提高安全检测的效率和可靠性，还能够确保终端设备及时地接收到通过安全性检测的至少部分视频流数据。这样，能够实现对直播平台侧下发的视频流数据的安全性检测，同时确保终端设备侧播放直播视频时的流畅性。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的内容，并且可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种基于物联网通信和直播平台的数据处理方法，其特征在于，应用于与直播平台以及终端设备通信连接的云计算中心，所述方法包括：
在获取到直播平台下发的目标视频流数据时并行地从终端设备的设备运行日志中抽取与所述终端设备对应的视频输出线程的当前线程参数；
通过所述当前线程参数确定所述终端设备在进行视频播放时的前置延迟时长值；根据所述目标视频流数据的视频画质参数确定对所述目标视频流数据进行安全性检测的阶段性时长值；
基于所述前置延时时长值对所述阶段性时长值进行划分得到多个检测时段，按照所述检测时段启动对应的至少多个检测线程对所述目标视频流数据进行安全性检测，并将通过安全性检测的至少部分视频流数据下发给所述终端设备；其中，所述云计算中心对所述至少部分视频流数据进行安全性检测的检测时长值小于等于所述前置延迟时长值。
2.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，基于所述前置延时时长值对所述阶段性时长值进行划分得到多个检测时段，包括：
基于获取到的所述终端设备的用户行为数据对确定所述前置时长值的调整区间；
选取位于所述调整区间内的多个待处理时长值并基于每个待处理时长值对所述阶段性时长值进行划分得到多个待处理检测时段；
检测每个待处理检测时段对应的分段视频流数据是否存在阶段性结束标识，并统计每个待处理时长值对应的阶段性结束标识的累计值；
将最大累计值对应的多个待处理检测时段确定为所述多个检测时段。
3.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，按照所述检测时段启动对应的至少多个检测线程对所述目标视频流数据进行安全性检测，包括：
按照所述检测时段选取至少多个响应时长按照由短到长的顺序排序且排序靠前的多个检测线程；
按照所述检测时段对所述目标视频流数据进行分段以得到多个带检测视频流数据；
将时序靠前的待检测视频流数据按照所述多个检测线程中的每个检测线程的目标数据格式进行转换以得到时序靠前的待检测视频流数据对应的待检测数据集；其中，所述待检测数据集与所述检测线程一一对应；
将每组待检测数据集输入对应的检测线程中以采用每个检测线程对所述目标视频流数据进行安全性检测。
4.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，通过所述当前线程参数确定所述终端设备在进行视频播放时的前置延迟时长值，进一步包括：
确定所述当前线程参数的参数执行路径对应的路径延时信息及所述参数执行路径的路径稳定指标；其中，所述路径稳定指标表示所述当前线程参数的参数执行路径的运行稳定性；所述路径稳定指标至少包括：表示所述当前线程参数的参数执行路径的运行稳定性的第一稳定系数和第二稳定系数；
生成与所述路径延时信息对应的延时曲线；其中，所述延时曲线中包含有预先配置的曲线节点标签，所述曲线节点标签表示位于所述延时曲线上内且与所述路径延时信息对应的参数执行路径的延时调整信息；
依据所述延时曲线中的每个曲线节点标签获取所述终端设备在进行视频播放时的运行节点数据，通过提取所述运行节点数据中的节点连线信息以实现对所述运行节点数据的误差校正得到目标节点数据；提取每组目标节点数据中的数值信息并依据所述节点连线信息对所述数值信息中的目标数值进行加权得到前置延迟时长值。
5.如权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，提取每组目标节点数据中的数值信息并依据所述节点连线信息对所述数值信息中的目标数值进行加权得到前置延迟时长值，进一步包括：
统计每组目标节点数据对应的动态数据并生成与所述动态数据对应的动态图数据表单，生成不同目标节点数据之间的数据结构差异信息对应的数据结构表单；其中，所述动态图数据表单和所述数据结构表单分别包括多个不同信息维度的表单元素，所述表单元素用于记载对应的表单信息；
获取所述动态数据在所述动态图数据表单中的调用次数最高的表单元素的表单信息编码，在所述表单信息编码对应的译码器状态为闲置状态时将所述数据结构表单中具有最小信息维度的表单元素确定为基准表单元素；
基于所述延时曲线的曲线特征将所述表单信息编码加载到所述基准表单元素所对应的编码字段中以在所述基准表单元素所对应的编码字段中得到所述表单信息编码对应的转换编码；按照所述表单信息编码与所述转换编码之间的逐位比较结果生成所述动态数据和所述数据结构差异信息之间的关联逻辑列表；
根据所述关联逻辑列表提取每组目标节点数据中的数值信息并确定所述数值信息对应的数值分布队列；依据所述节点连线信息对所述数值分布队列进行抽取，以获取所述数值分布队列中的至少一个目标数值，采用所述节点连线信息对应的向量特征值对所述目标数值进行加权得到前置延迟时长值。
6.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述目标视频流数据的视频画质参数确定对所述目标视频流数据进行安全性检测的阶段性时长值，包括：
根据接收所述目标视频流数据时所生成的数据交互记录中的数据传输协议以及数据加密协议，确定用于对所述视频画质参数进行分类的多个分类标识数据的分类逻辑信息以及不同分类标识数据之间的影响因子系数；
基于确定出的多个分类标识数据的分类逻辑信息以及不同分类标识数据之间的影响因子系数，对所述多个分类标识数据进行标记以得到至少多个目标分类数据；其中，所述目标分类数据的分类逻辑信息对应的分类权重位于设定权重区间且不同目标分类数据之间的影响因子系数均小于预设阈值；
采用所述多个目标分类数据对所述视频画质参数进行分类，得到多组画质参数指标；
针对每组画质参数指标，将该组画质参数指标中的指标数据列出并建立对应的指标数据检测列表；通过所述指标数据检测列表确定与所述视频画质参数对应的时间片资源分配系数；
根据确定出的多个时间片资源分配系数以及当前时间片资源的占用率确定对所述目标视频流数据进行安全性检测的阶段性时长值。
7.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，从终端设备的设备运行日志中抽取与所述终端设备对应的视频输出线程的当前线程参数，具体包括：
将所述设备运行日志中的文本数据按照时序先后顺序进行整合以得到日志数据集，根据所述日志数据集确定所述终端设备的内存资源配置信息并从所述内存资源配置信息中提取与所述终端设备对应的多个处理线程中的每个处理线程的线程标识；
在根据所述内存资源配置信息中的资源分布轨迹图确定出存在与所述终端设备对应的第一标识聚类集以及第二标识聚类集时，基于所述终端设备在所述第一标识聚类集中的线程标识以及所述线程标识的标识相关度计算所述终端设备在所述第二标识聚类集中的各线程标识与所述终端设备在所述第一标识聚类集中的各线程标识之间的特征区分系数，并将所述终端设备在所述第二标识聚类集中的与在所述第一标识聚类集中的线程标识之间的特征区分系数小于设定系数的线程标识设置到所述第一标识聚类集中；其中，在所述终端设备对应的第二标识聚类集中包含有多个线程标识的情况下，基于所述终端设备在所述第一标识聚类集中的线程标识以及所述线程标识的标识相关度计算所述终端设备在所述第二标识聚类集中的各线程标识之间的特征区分系数，并通过所述各线程标识之间的特征区分系数对所述第二标识聚类集中的各线程标识进行筛分；基于所述终端设备在所述第一标识聚类集中的线程标识以及所述线程标识的标识相关度为上述筛分得到的目标线程标识添加特征优先级，并依据所述特征优先级将至少部分目标线程标识设置到所述第一标识聚类集中；其中，所述第一标识聚类集中的线程标识用于表征动态处理线程对应的线程标识，所述第二标识聚类集中的线程标识用于表征静态处理线程对应的线程标识，所述视频输出线程属于动态处理线程；
从所述第一标识聚类集中选取出标识更新次数不随所述终端设备的时间片资源占用率的变化而改变的目标线程标识，并根据预设的映射列表确定与所述目标线程标识对应的目标处理线程，将所述目标处理线程确定为所述视频输出线程；
从所述设备运行日志中抽取与所述视频输出线程对应的多组线程参数并计算每组线程参数对应的参数指向权重与所述目标线程标识的标识指向权重之间的传递匹配率，将最大传递匹配率对应的线程参数确定为所述当前线程参数。
8.一种云计算中心，其特征在于，所述云计算中心与直播平台以及终端设备通信连接，所述云计算中心至少用于：
在获取到直播平台下发的目标视频流数据时并行地从终端设备的设备运行日志中抽取与所述终端设备对应的视频输出线程的当前线程参数；
通过所述当前线程参数确定所述终端设备在进行视频播放时的前置延迟时长值；根据所述目标视频流数据的视频画质参数确定对所述目标视频流数据进行安全性检测的阶段性时长值；
基于所述前置延时时长值对所述阶段性时长值进行划分得到多个检测时段，按照所述检测时段启动对应的至少多个检测线程对所述目标视频流数据进行安全性检测，并将通过安全性检测的至少部分视频流数据下发给所述终端设备；其中，所述云计算中心对所述至少部分视频流数据进行安全性检测的检测时长值小于等于所述前置延迟时长值。
9.一种云计算中心，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器在运行从所述存储器中调取的计算机程序时实现权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现权利要求1-7任一项所述的方法。
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