CN112422893A - 一种物联网海量数据建筑工地视频图像处理方法 - Google Patents

一种物联网海量数据建筑工地视频图像处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种物联网海量数据建筑工地视频图像处理方法，包括安设在建筑工地上各处的M个视频摄像装置，第m视频摄像装置包括第m摄像模块、第m控制器、第m无线连接模块和第m存储模块；还包括云端服务器，第m′控制器根据云端服务器发送的第m′摄像模块工作命令后，m′＝1,2,3,...,M；将储存在第m′存储模块上的视频图像数据经优化处理后通过第m′无线连接模块发送至云端服务器。本发明能够分次将视频图像上传至云端服务器，并验证其正确性后将其存储于云端服务器，便于日后查找监控数据。

Description

一种物联网海量数据建筑工地视频图像处理方法
技术领域
本发明涉及一种大数据技术领域，特别是涉及一种物联网海量数据建筑工地视频图像处理方法。
背景技术
随着社会的不断进步，安全生产的概念已经深入人心，人们对安全生产的要求也越来越高。建筑行业是一个安全事故多发的行业，尤其在吊装设备材料时如何保证施工人员的人身安全，以及工地的建筑材料、设备等财产的安全是施工单位关心的头等大事。视频监控系统是由摄像、传输、控制、显示、记录登记5大部分组成。视频监控系统在高层建筑施工中得到普遍的应用。专利申请号2017201582028，名称为“用于高层建筑施工的视频监控系统”，公开了包括摄像头，所述摄像头上耦接有用于启闭摄像头的供电回路并输出启动信号的启动装置，所述启动装置耦接有以接收启动信号并输出触发信号的防雷触发装置，所述防雷触发装置耦接有以接收防雷触发信号并响应于防雷触发信号以实现指示的指示装置，所述摄像头还耦接有用于防雷的防雷装置，所述摄像头还耦接有用于保护摄像头以实现切断摄像头的供电回路的切断装置断装置；当所述摄像头被高压或者雷击时，所述切断装置过热断开摄像头的供电回路，所述防雷装置对摄像头进行放电保护，所述指示装置不亮。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种物联网海量数据建筑工地视频图像处理方法。
为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种物联网海量数据建筑工地视频图像处理系统，包括安设在建筑工地上各处的M个视频摄像装置，所述M为大于或者等于2的正整数，分别为第1视频摄像装置、第2视频摄像装置、第3视频摄像装置置、……、第M视频摄像装置，第m视频摄像装置包括第m摄像模块、第m控制器、第m无线连接模块和第m存储模块，所述m为小于或者等于M的正整数，所述第m摄像模块的视频图像数据输出端与第m控制器的视频图像数据输入端相连，第m控制器的数据收发端与第m无线连接模块的数据收发端相连，第m控制器的数据存储端与第m存储模块的数据存储端相连；第m控制器的视频摄像启动端与第m摄像模块的视频图像启动端相连；
还包括云端服务器，第m′控制器根据云端服务器发送的第m′摄像模块工作命令后，m′＝1,2,3,...,M；将储存在第m′存储模块上的视频图像数据经优化处理后通过第m′无线连接模块发送至云端服务器进行存储，存储于云端服务器上的视频图像包括视频拍摄起始时刻、视频拍摄终止时刻、位置之一或者任意组合。
在本发明的一种优选实施方式中，所述第m无线连接模块包括第m WiFi单元、第mNB-IOT单元、第m 4G单元和第m 5G单元之一或者任意组合；
第m无线连接模块为第m WiFi单元时，第m WiFi单元的WiFi数据收发端与第m控制器的WiFi数据收发端相连；
第m无线连接模块为第m NB-IOT单元时，第m NB-IOT单元的NB-IOT数据收发端与第m控制器的NB-IOT数据收发端相连；
第m无线连接模块为第m 4G单元时，第m 4G单元的4G数据收发端与第m控制器的4G数据收发端相连；
第m无线连接模块为第m 5G单元时，第m 5G单元的5G数据收发端与第m控制器的5G数据收发端相连。
本发明还提供了一种物联网海量数据建筑工地视频图像处理系统的处理方法，包括以下步骤：
S1，视频摄像装置工作；
S2，将视频摄像装置拍摄的视频图像上传至云端服务器；将未重新上传的视频图像数据删除；
S3，云端服务器验证其视频图像的正确性：
若验证不通过，则重新上传部分或者全部视频图像数据；
若验证通过，则视频图像存储于云端服务器上。
在本发明的一种优选实施方式中，云端服务器根据建筑工人佩戴的智能移动终端控制其视频摄像装置工作，拍摄其建筑工人视频图像数据。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S1中包括以下步骤：
S11，云端服务器根据建筑工人佩戴的智能移动终端采集建筑工人所处位置；
其建筑工人所处位置的计算方法为：
Figure BDA0002724738200000031
其中，(x0,y0,z0)表示建筑工人所处位置的三维坐标值；
(X1,Y1,Z1)表示信号第一收发塔的三维位置坐标；
(X2,Y2,Z2)表示信号第二收发塔的三维位置坐标；
(X3,Y3,Z3)表示信号第二收发塔的三维位置坐标；
ζ表示信号第一收发塔与智能移动终端间的误差率；
ζ表示信号第二收发塔与智能移动终端间的误差率；
ζ表示信号第三收发塔与智能移动终端间的误差率；
t0,i、t0,j、t0,p表示智能移动终端发送测距时刻；
ti′表示智能移动终端发送测距后信号第一收发塔接收测距时刻；I表示信号第一收发塔接收次数；
tj′表示智能移动终端发送测距后信号第二收发塔接收测距时刻；J表示信号第二收发塔接收次数；
tp′表示智能移动终端发送测距后信号第三收发塔接收测距时刻；P表示信号第三收发塔接收次数；
Figure BDA0002724738200000041
表示信号第一收发塔发送测距时刻；ti表示信号第一收发塔发送测距后智能移动终端接收测距时刻；I′表示智能移动终端接收信号第一收发塔发送测距次数；
Figure BDA0002724738200000042
表示信号第二收发塔发送测距时刻；
Figure BDA0002724738200000043
表示信号第二收发塔发送测距后智能移动终端接收测距时刻；J′表示智能移动终端接收信号第二收发塔发送测距次数；
Figure BDA0002724738200000044
表示信号第三收发塔发送测距时刻；
Figure BDA0002724738200000045
表示信号第三收发塔发送测距后智能移动终端接收测距时刻；P′表示智能移动终端接收信号第三收发塔发送测距次数；
λ表示智能移动终端收发传输波长；
f表示智能移动终端收发传输频率；
S12，云端服务器根据建筑工人所处位置控制对应的视频摄像装置拍摄建筑工人图像数据：
Figure BDA0002724738200000046
其中，(xψ,yψ,zψ)表示第ψ视频摄像装置的位置坐标；ψ＝1,2,3,…,M；
(x0,y0,z0)表示建筑工人所处位置的三维坐标值；
dψ表示建筑工人与第ψ视频摄像装置的距离；
d＝{d1,d2,d3,…,dM}，d表示建筑工人与所有视频摄像装置的距离；
选出最小距离dmin所对应的视频摄像装置ψmin，控制其视频摄像装置ψmin拍摄建筑工人视频图像数据。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S2中包括以下步骤：
S21，第m控制器将储存在第m存储模块上的存储视频按照其时间顺序分为K个存储子视频，所述K为大于或者等于2的正整数，分别为第1存储子视频、第2存储子视频、第3存储子视频、……、第K存储子视频；
S22，依次对步骤S21中的存储视频、视频第1子图像、视频第2子图像、视频第3子图像、……、视频第K子图像进行散列函数运算，分别依次得到视频散列值、视频散列第1值、视频散列第2值、视频散列第3值、……、视频散列第K值；
Ss＝H<s〉，
其中，H< >表示采用MD5、SHA-1、SHA-384、SHA-512之一的散列函数；
s∈S，S＝{s0,s1,s2,s3,...,sK}，s0表示存储视频，sk表示视频第k子图像，k＝1,2,3,...,K；
s表示待处理视频，S表示待处理视频集合；
Ss表示待处理视频经散列函数运算后得到的散列值；其中
Figure BDA0002724738200000051
视频散列值；
Figure BDA0002724738200000052
视频散列第1值，
Figure BDA0002724738200000053
视频散列第2值，
Figure BDA0002724738200000054
视频散列第3值，……，
Figure BDA0002724738200000055
视频散列第K值；
S23，将步骤S22中得到的视频散列值
Figure BDA0002724738200000056
视频散列第1值
Figure BDA0002724738200000057
视频散列第2值
Figure BDA0002724738200000058
视频散列第3值
Figure BDA0002724738200000059
……、视频散列第K值
Figure BDA00027247382000000510
以及视频散列第1值
Figure BDA00027247382000000511
视频散列第2值
Figure BDA00027247382000000512
视频散列第3值
Figure BDA00027247382000000513
……、视频散列第K值
Figure BDA00027247382000000514
所对应的视频第1子图像、视频第2子图像、视频第3子图像、……、视频第K子图像上传至云端服务器。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S3中包括以下步骤：
S31，云端服务器接收到的视频图图像分别为第1视频图像、第2视频图像、第3视频图像、……、第K视频图像；所述K为大于或者等于2的正整数；
其第1视频图像对应有视频散列第1值
Figure BDA00027247382000000515
第2视频图像对应有视频散列第2值
Figure BDA00027247382000000516
第3视频图像对应有视频散列第3值
Figure BDA00027247382000000517
……、第K视频图像对应有视频散列第K值
Figure BDA00027247382000000518
S32，依次对步骤S31中的第1视频图像、第2视频图像、第3视频图像、……、第K视频图像进行散列函数运算，散列函数运算包括MD5、SHA-1、SHA-384、SHA-512之一的散列函数，分别依次得到云端散列第1值、云端散列第2值、云端散列第3值、……、云端散列第K值；
判断云端散列第k值与视频散列第k值
Figure BDA0002724738200000061
是否相同：
若云端散列第k值与视频散列第k值
Figure BDA0002724738200000062
相同，则云端服务器向其视频摄像装置发送删除视频散列第k值
Figure BDA0002724738200000063
所对应的第k存储子视频命令，控制器将其视频散列第k值
Figure BDA0002724738200000064
所对应的第k存储子视频删除，降低其视频摄像装置上的存储模块的存储空间占用量；当其云端散列第1值与视频散列第1值
Figure BDA0002724738200000065
相同，云端散列第2值与视频散列第2值
Figure BDA0002724738200000066
相同，云端散列第3值与视频散列第3值
Figure BDA0002724738200000067
相同，……，云端散列第K值与视频散列第K值
Figure BDA0002724738200000068
相同；则执行下一步；
若云端散列第k值与视频散列第k值
Figure BDA0002724738200000069
不相同，则云端服务器请求视频摄像装置发送视频散列第k值
Figure BDA00027247382000000610
所对应的视频第k子图像；重新验证；
S33，将第1视频图像、第2视频图像、第3视频图像、……、第K视频图像按照时间先后顺序拼合在一起，得到云端视频图像；
对云端视频图像进行散列函数运算，得到其云端散列值；
S34，判断其云端散列值与其接收的视频散列值是否一致：
若云端散列值与其接收的视频散列值一致，则将得到的云端视频图像存储于云端服务器；
若云端散列值与其接收的视频散列值不一致，则重新拼合。
在本发明的一种优选实施方式中，还包括步骤S4，存储于云端服务器上的视频图像包括视频拍摄起始时刻、视频拍摄终止时刻、位置之一或者任意组合；视频拍摄起始时刻或/和视频拍摄终止时刻包括年、月、日、时、分、秒之一或者任意组合；便于数据查询。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明能够分次将视频图像上传至云端服务器，并验证其正确性后将其存储于云端服务器，便于日后查找监控数据。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明连接示意框图。
图2是本发明流程示意框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
本发明提供了一种物联网海量数据建筑工地视频图像处理系统，如图1所示，包括安设在建筑工地上各处的M个视频摄像装置，所述M为大于或者等于2的正整数，分别为第1视频摄像装置、第2视频摄像装置、第3视频摄像装置、……、第M视频摄像装置，第m视频摄像装置包括第m摄像模块、第m控制器、第m无线连接模块和第m存储模块，所述m为小于或者等于M的正整数，所述第m摄像模块的视频图像数据输出端与第m控制器的视频图像数据输入端相连，第m控制器的数据收发端与第m无线连接模块的数据收发端相连，第m控制器的数据存储端与第m存储模块的数据存储端相连；第m控制器的视频摄像启动端与第m摄像模块的视频图像启动端相连；
还包括云端服务器，第m′控制器根据云端服务器发送的第m′摄像模块工作命令后，m′＝1,2,3,...,M；将储存在第m′存储模块上的视频图像数据经优化处理后通过第m′无线连接模块发送至云端服务器进行存储，存储于云端服务器上的视频图像包括视频拍摄起始时刻、视频拍摄终止时刻、位置之一或者任意组合。在本实施方式中，还包括第m压缩模块，第m压缩模块的压缩数据输入端与第m存储模块的压缩数据输出端相连。将储存在第m′存储模块上的视频图像数据经第m′压缩模块压缩处理后通过第m′无线连接模块发送至云端服务器进行存储。
在本发明的一种优选实施方式中，所述第m无线连接模块包括第m WiFi单元、第mNB-IOT单元、第m 4G单元和第m 5G单元之一或者任意组合；
第m无线连接模块为第m WiFi单元时，第m WiFi单元的WiFi数据收发端与第m控制器的WiFi数据收发端相连；
第m无线连接模块为第m NB-IOT单元时，第m NB-IOT单元的NB-IOT数据收发端与第m控制器的NB-IOT数据收发端相连；
第m无线连接模块为第m 4G单元时，第m 4G单元的4G数据收发端与第m控制器的4G数据收发端相连；
第m无线连接模块为第m 5G单元时，第m 5G单元的5G数据收发端与第m控制器的5G数据收发端相连。
本发明还提供了一种物联网海量数据建筑工地视频图像处理系统的处理方法，如图2所示，包括以下步骤：
S1，根据建筑工人佩戴的智能移动终端控制其视频摄像装置工作；
S2，将视频摄像装置拍摄的视频图像上传至云端服务器；在本实施方式中，还包括将视频图像通过选择的信道上传至云端服务器，其选择的信道的方法包括以下步骤：
S221，获取网络信道的通信质量，其网络信道包括网络第1信道、网络第2信道、网络第3信道、网络第C信道；所述C为云服务器与视频摄像装置通信的信道总数；
其网络第c信道的通信质量ComQc的计算方法为：
Figure BDA0002724738200000091
PLRc∈[0,PLR]，
Figure BDA0002724738200000092
表示万分之，即
Figure BDA0002724738200000093
为万分之0.75，也是百万分之75。
其中，ComQc表示网络第c信道通信质量值；c＝1,2,3,…,C；
PLRc表示网络第c信道的丢包率；
χc表示网络第c信道的数据流大小；
η表示网络拥挤率；
ε表示调节系数；
lg表示以10为底的对数；
e表示自然底数；
S222，将网络第1信道通信质量值、网络第2信道通信质量值、网络第3信道通信质量值、……、网络第C信道通信质量值依次按照次序从大排列；选取次序中的第一个所对应的信道作为选择的信道。
S3，云端服务器验证其视频图像的正确性：
若验证不通过，则重新上传部分或者全部视频图像数据；将未重新上传的视频图像数据删除；
若验证通过，则视频图像存储于云端服务器上。
在本发明的一种优选实施方式中，还包括步骤S4，存储于云端服务器上的视频图像包括视频拍摄起始时刻、视频拍摄终止时刻、位置之一或者任意组合；视频拍摄起始时刻或/和视频拍摄终止时刻包括年、月、日、时、分、秒之一或者任意组合；便于数据查询。其视频拍摄起始时刻(视频拍摄终止时刻)的格式为ABCD.EF.GH.IJ.KL.MN，其中，ABCD为2020～9999，EF为01～12，GH为01～31，IJ为00～23，KL为00～59，MN为00～59。例如视频拍摄起始时刻2020.01.01.01.01.01，视频拍摄终止时刻2020.01.02.02.02.02。
在本发明的一种优选实施方式中，云端服务器根据建筑工人佩戴的智能移动终端控制其视频摄像装置工作，拍摄其建筑工人视频图像数据。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S1中包括以下步骤：
S11，云端服务器根据建筑工人佩戴的智能移动终端采集建筑工人所处位置；
其建筑工人所处位置的计算方法为：
Figure BDA0002724738200000101
其中，(x0,y0,z0)表示建筑工人所处位置的三维坐标值；
(X1,Y1,Z1)表示信号第一收发塔的三维位置坐标；
(X2,Y2,Z2)表示信号第二收发塔的三维位置坐标；
(X3,Y3,Z3)表示信号第二收发塔的三维位置坐标；
ζ表示信号第一收发塔与智能移动终端间的误差率；
ζ表示信号第二收发塔与智能移动终端间的误差率；
ζ表示信号第三收发塔与智能移动终端间的误差率；
t0,i、t0,j、t0,p表示智能移动终端发送测距时刻；
ti′表示智能移动终端发送测距后信号第一收发塔接收测距时刻；I表示信号第一收发塔接收次数；
tj′表示智能移动终端发送测距后信号第二收发塔接收测距时刻；J表示信号第二收发塔接收次数；
tp′表示智能移动终端发送测距后信号第三收发塔接收测距时刻；P表示信号第三收发塔接收次数；
Figure BDA0002724738200000111
表示信号第一收发塔发送测距时刻；ti表示信号第一收发塔发送测距后智能移动终端接收测距时刻；I′表示智能移动终端接收信号第一收发塔发送测距次数；
Figure BDA0002724738200000112
表示信号第二收发塔发送测距时刻；
Figure BDA0002724738200000113
表示信号第二收发塔发送测距后智能移动终端接收测距时刻；J′表示智能移动终端接收信号第二收发塔发送测距次数；
Figure BDA0002724738200000114
表示信号第三收发塔发送测距时刻；
Figure BDA0002724738200000115
表示信号第三收发塔发送测距后智能移动终端接收测距时刻；P′表示智能移动终端接收信号第三收发塔发送测距次数；
λ表示智能移动终端收发传输波长；
f表示智能移动终端收发传输频率；
S12，云端服务器根据建筑工人所处位置控制对应的视频摄像装置拍摄建筑工人图像数据：
Figure BDA0002724738200000116
其中，(xψ,yψ,zψ)表示第ψ视频摄像装置的位置坐标；ψ＝1,2,3,…,M；
(x0,y0,z0)表示建筑工人所处位置的三维坐标值；
dψ表示建筑工人与第ψ视频摄像装置的距离；
d＝{d1,d2,d3,…,dM}，d表示建筑工人与所有视频摄像装置的距离；
选出最小距离dmin所对应的视频摄像装置ψmin，控制其视频摄像装置ψmin拍摄建筑工人视频图像数据。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S2中包括以下步骤：
S21，第m控制器将储存在第m存储模块上的存储视频按照其时间顺序分为K个存储子视频，所述K为大于或者等于2的正整数，分别为第1存储子视频、第2存储子视频、第3存储子视频、……、第K存储子视频；
S22，依次对步骤S21中的存储视频、视频第1子图像、视频第2子图像、视频第3子图像、……、视频第K子图像进行散列函数运算，分别依次得到视频散列值、视频散列第1值、视频散列第2值、视频散列第3值、……、视频散列第K值；
Ss＝H<s〉，
其中，本发明H<>表示采用SHA-1的散列函数；也可以采用MD5、SHA-384、SHA-512之一的散列函数。
s∈S，S＝{s0,s1,s2,s3,…,sK}，s0表示存储视频，sk表示视频第k子图像，k＝1,2,3,...,K；
s表示待处理视频，S表示待处理视频集合；
Ss表示待处理视频经散列函数运算后得到的散列值；其中
Figure BDA0002724738200000121
视频散列值；
Figure BDA0002724738200000122
视频散列第1值，
Figure BDA0002724738200000123
视频散列第2值，
Figure BDA0002724738200000124
视频散列第3值，……，
Figure BDA0002724738200000125
视频散列第K值；
S23，将步骤S22中得到的视频散列值
Figure BDA0002724738200000126
视频散列第1值
Figure BDA0002724738200000127
视频散列第2值
Figure BDA0002724738200000128
视频散列第3值
Figure BDA0002724738200000129
……、视频散列第K值
Figure BDA00027247382000001210
以及视频散列第1值
Figure BDA00027247382000001211
视频散列第2值
Figure BDA00027247382000001212
视频散列第3值
Figure BDA00027247382000001213
……、视频散列第K值
Figure BDA00027247382000001214
所对应的视频第1子图像、视频第2子图像、视频第3子图像、……、视频第K子图像上传至云端服务器。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S3中包括以下步骤：
S31，云端服务器接收到的视频图图像分别为第1视频图像、第2视频图像、第3视频图像、……、第K视频图像；所述K为大于或者等于2的正整数；
其第1视频图像对应有视频散列第1值
Figure BDA00027247382000001215
第2视频图像对应有视频散列第2值
Figure BDA00027247382000001216
第3视频图像对应有视频散列第3值
Figure BDA00027247382000001217
……、第K视频图像对应有视频散列第K值
Figure BDA00027247382000001218
S32，依次对步骤S31中的第1视频图像、第2视频图像、第3视频图像、……、第K视频图像进行SHA-1的散列函数运算，也可以MD5、SHA-384、SHA-512之一的散列函数，分别依次得到云端散列第1值、云端散列第2值、云端散列第3值、……、云端散列第K值；
判断云端散列第k值与视频散列第k值
Figure BDA0002724738200000131
是否相同：
若云端散列第k值与视频散列第k值
Figure BDA0002724738200000132
相同，则云端服务器向其视频摄像装置发送删除视频散列第k值
Figure BDA0002724738200000133
所对应的第k存储子视频命令，控制器将其视频散列第k值
Figure BDA0002724738200000134
所对应的第k存储子视频删除，降低其视频摄像装置上的存储模块的存储空间占用量；当其云端散列第1值与视频散列第1值
Figure BDA0002724738200000135
相同，云端散列第2值与视频散列第2值
Figure BDA0002724738200000136
相同，云端散列第3值与视频散列第3值
Figure BDA0002724738200000137
相同，……，云端散列第K值与视频散列第K值
Figure BDA0002724738200000138
相同；则执行下一步；
若云端散列第k值与视频散列第k值
Figure BDA0002724738200000139
不相同，则云端服务器请求视频摄像装置发送视频散列第k值
Figure BDA00027247382000001310
所对应的视频第k子图像；重新验证；
S33，将第1视频图像、第2视频图像、第3视频图像、……、第K视频图像按照时间先后顺序拼合在一起，得到云端视频图像；
对云端视频图像进行SHA-1的散列函数运算，也可以MD5、SHA-384、SHA-512之一的散列函数，得到其云端散列值；
S34，判断其云端散列值与其接收的视频散列值是否一致：
若云端散列值与其接收的视频散列值一致，则将得到的云端视频图像存储于云端服务器；
若云端散列值与其接收的视频散列值不一致，则重新拼合。
在本发明的一种优选实施方式中，步骤S2为将视频摄像装置拍摄的视频图像经分次压缩后上传至云端服务器。在步骤S2中包括以下步骤：
S21，第m控制器将储存在第m存储模块上的存储视频按照其时间顺序分为K个存储子视频，所述K为大于或者等于2的正整数，分别为第1存储子视频、第2存储子视频、第3存储子视频、……、第K存储子视频；
S22，依次将步骤S21中的视频第1子图像、视频第2子图像、视频第3子图像、……、视频第K子图像输入到第m压缩模块中进行压缩，其压缩方式不限于采用专利申请号2017107582416中的基于深度神经网络的视频压缩方法，分别依次得到第1压缩视频、第2压缩视频、第3压缩视频、……、第K压缩视频；
S23，再依次对步骤S21中的存储视频和步骤S22中的第1压缩视频、第2压缩视频、第3压缩视频、……、第K压缩视频进行散列函数运算，分别依次得到视频散列值、视频散列第1值、视频散列第2值、视频散列第3值、……、视频散列第K值；
Ss＝H〈s〉，
其中，本发明H〈 〉表示采用SHA-1的散列函数；也可以采用MD5、SHA-384、SHA-512之一的散列函数。
s∈S，S＝{s0,s1,s2,s3,...,sK}，s0表示存储视频，sk表示视频第k子图像，k＝1,2,3,...,K；
s表示待处理视频，S表示待处理视频集合；
Ss表示待处理视频经散列函数运算后得到的散列值；其中
Figure BDA0002724738200000141
视频散列值；
Figure BDA0002724738200000142
视频散列第1值，
Figure BDA0002724738200000143
视频散列第2值，
Figure BDA0002724738200000144
视频散列第3值，……，
Figure BDA0002724738200000145
视频散列第K值；
S24，将步骤S23中得到的视频散列值
Figure BDA0002724738200000146
视频散列第1值
Figure BDA0002724738200000147
视频散列第2值
Figure BDA0002724738200000148
视频散列第3值
Figure BDA0002724738200000149
……、视频散列第K值
Figure BDA00027247382000001410
以及视频散列第1值
Figure BDA00027247382000001411
视频散列第2值
Figure BDA00027247382000001412
视频散列第3值
Figure BDA00027247382000001413
……、视频散列第K值
Figure BDA00027247382000001414
所对应的第1压缩视频、第2压缩视频、第3压缩视频、……、第K压缩视频上传至云端服务器。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S3中包括以下步骤：
S31，云端服务器接收到的视频图图像分别为第1视频图像、第2视频图像、第3视频图像、……、第K视频图像；所述K为大于或者等于2的正整数；
其第1视频图像对应有视频散列第1值
Figure BDA00027247382000001415
第2视频图像对应有视频散列第2值
Figure BDA00027247382000001416
第3视频图像对应有视频散列第3值
Figure BDA00027247382000001417
……、第K视频图像对应有视频散列第K值
Figure BDA0002724738200000151
S32，依次对步骤S31中的第1视频图像、第2视频图像、第3视频图像、……、第K视频图像进行SHA-1的散列函数运算，也可以MD5、SHA-384、SHA-512之一的散列函数，分别依次得到云端散列第1值、云端散列第2值、云端散列第3值、……、云端散列第K值；
判断云端散列第k值与视频散列第k值
Figure BDA0002724738200000152
是否相同：
若云端散列第k值与视频散列第k值
Figure BDA0002724738200000153
相同，则云端服务器向其视频摄像装置发送删除视频散列第k值
Figure BDA0002724738200000154
所对应的第k存储子视频命令，控制器将其视频散列第k值
Figure BDA0002724738200000155
所对应的第k存储子视频删除，降低其视频摄像装置上的存储模块的存储空间占用量；当其云端散列第1值与视频散列第1值
Figure BDA0002724738200000156
相同，云端散列第2值与视频散列第2值
Figure BDA0002724738200000157
相同，云端散列第3值与视频散列第3值
Figure BDA0002724738200000158
相同，……，云端散列第K值与视频散列第K值
Figure BDA0002724738200000159
相同；则执行下一步；
若云端散列第k值与视频散列第k值
Figure BDA00027247382000001510
不相同，则云端服务器请求视频摄像装置发送视频散列第k值
Figure BDA00027247382000001511
所对应的视频第k子图像；重新验证；
S33，将第1视频图像、第2视频图像、第3视频图像、……、第K视频图像进行解压缩，分别依次得到第1解压缩视频图像、第2解压缩视频图像、第3解压缩视频图像、……、第K解压缩视频图像；
S34，将第1视频图像、第2视频图像、第3视频图像、……、第K视频图像进行解压缩，分别依次得到第1解压缩视频图像、第2解压缩视频图像、第3解压缩视频图像、……、第K解压缩视频图像按照时间先后顺序拼合在一起，得到云端视频图像；
对云端视频图像进行SHA-1的散列函数运算，得到其云端散列值；
S34，判断其云端散列值与其接收的视频散列值是否一致：
若云端散列值与其接收的视频散列值一致，则将得到的云端视频图像存储于云端服务器；
若云端散列值与其接收的视频散列值不一致，则重新拼合。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S2中包括以下步骤：
S21，第m控制器将储存在第m存储模块上的存储视频按照其时间顺序分为K个存储子视频，所述K为大于或者等于2的正整数，分别为第1存储子视频、第2存储子视频、第3存储子视频、……、第K存储子视频；
S22，依次对步骤S21中的存储视频、视频第1子图像、视频第2子图像、视频第3子图像、……、视频第K子图像进行散列函数运算，分别依次得到视频散列值、视频散列第1值、视频散列第2值、视频散列第3值、……、视频散列第K值；
Ss＝H〈s〉，
其中，本发明H〈 〉表示采用SHA-1的散列函数；也可以采用MD5、SHA-384、SHA-512之一的散列函数。
s∈S，S＝{s0,s1,s2,s3,...,sK}，s0表示存储视频，sk表示视频第k子图像，k＝1,2,3,...,K；
s表示待处理视频，S表示待处理视频集合；
Ss表示待处理视频经散列函数运算后得到的散列值；其中
Figure BDA0002724738200000161
视频散列值；
Figure BDA0002724738200000162
视频散列第1值，
Figure BDA0002724738200000163
视频散列第2值，
Figure BDA0002724738200000164
视频散列第3值，……，
Figure BDA0002724738200000165
视频散列第K值；
S23，依次将步骤S21中的视频第1子图像、视频第2子图像、视频第3子图像、……、视频第K子图像输入到第m压缩模块中进行压缩，分别依次得到第1压缩视频、第2压缩视频、第3压缩视频、……、第K压缩视频；
S24，再依次对步骤S23中的第1压缩视频、第2压缩视频、第3压缩视频、……、第K压缩视频进行SHA-1的散列函数运算，分别依次得到视频压缩散列第1值、视频压缩散列第2值、视频压缩散列第3值、……、视频压缩散列第K值；删除视频第1子图像、视频第2子图像、视频第3子图像、……、视频第K子图像；
S25，将步骤S22中得到的视频散列值
Figure BDA0002724738200000171
视频散列第1值
Figure BDA0002724738200000172
视频散列第2值
Figure BDA0002724738200000173
视频散列第3值
Figure BDA0002724738200000174
……、视频散列第K值
Figure BDA0002724738200000175
和视频压缩散列第1值、视频压缩散列第2值、视频压缩散列第3值、……、视频压缩散列第K值以及视频压缩散列第1值、视频压缩散列第2值、视频压缩散列第3值、……、视频压缩散列第K值所对应的第1压缩视频、第2压缩视频、第3压缩视频、……、第K压缩视频上传至云端服务器。
在本发明的一种优选实施方式中，在步骤S3中包括以下步骤：
S31，云端服务器接收到的视频图图像分别为第1视频图像、第2视频图像、第3视频图像、……、第K视频图像；所述K为大于或者等于2的正整数；
其第1视频图像对应有视频压缩散列第1值、第2视频图像对应有视频压缩散列第2值、第3视频图像对应有视频压缩散列第3值、……、第K视频图像对应有视频压缩散列第K值；
S32，依次对步骤S31中的第1视频图像、第2视频图像、第3视频图像、……、第K视频图像进行SHA-1的散列函数运算，分别依次得到云端散列第1值、云端散列第2值、云端散列第3值、……、云端散列第K值；
判断云端散列第k值与视频压缩散列第k值是否相同：
若云端散列第k值与视频压缩散列第k值相同，则云端服务器向其视频摄像装置发送删除视频压缩散列第k值所对应的第k压缩视频命令，控制器将其视频压缩散列第k值所对应的第k压缩视频删除，降低其视频摄像装置上的存储模块的存储空间占用量；当其云端散列第1值与视频压缩散列第1值相同，云端散列第2值与视频压缩散列第2值相同，云端散列第3值与视频压缩散列第3值相同，……，云端散列第K值与视频压缩散列第K值相同；则执行下一步；
若云端散列第k值与视频压缩散列第k值不相同，则云端服务器请求视频摄像装置发送视频压缩散列第k值所对应的第k压缩视频；重新验证；
S33，依次对步骤S31中的第1视频图像、第2视频图像、第3视频图像、……、第K视频图像进行解压缩，分别依次得到第1解压缩视频图像、第2解压缩视频图像、第3解压缩视频图像、……、第K解压缩视频图像；
S34，依次对步骤S33中得到第1解压缩视频图像、第2解压缩视频图像、第3解压缩视频图像、……、第K解压缩视频图像进行SHA-1的散列函数运算，分别依次得到第1解压缩散列值、第2解压缩散列值、第3解压缩散列值、……、第K解压缩散列值；
验证第k解压缩散列值与视频散列第k值是否相同：
若第k解压缩散列值与视频散列第k值相同，则云端服务器删除其第k解压缩视频图像；当第1解压缩散列值与视频散列第1值相同，第2解压缩散列值与视频散列第2值相同，第3解压缩散列值与视频散列第3值相同，……，第K解压缩散列值与视频散列第K值相同；执行下一步；
若第k解压缩散列值与视频散列第k值不相同，则重新对第k视频图像进行解压后验证；
S35，将第1解压缩视频图像、第2解压缩视频图像、第3解压缩视频图像、……、第K解压缩视频图像按照时间先后顺序拼合在一起，得到云端视频图像；
对云端视频图像进行SHA-1的散列函数运算，得到其云端散列值；
S36，判断其云端散列值与其接收的视频散列值是否一致：
若云端散列值与其接收的视频散列值一致，则将得到的云端视频图像存储于云端服务器；
若云端散列值与其接收的视频散列值不一致，则重新拼合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种物联网海量数据建筑工地视频图像处理系统，包括安设在建筑工地上各处的M个视频摄像装置，所述M为大于或者等于2的正整数，分别为第1视频摄像装置、第2视频摄像装置、第3视频摄像装置置、……、第M视频摄像装置，其特征在于，第m视频摄像装置包括第m摄像模块、第m控制器、第m无线连接模块和第m存储模块，所述m为小于或者等于M的正整数，所述第m摄像模块的视频图像数据输出端与第m控制器的视频图像数据输入端相连，第m控制器的数据收发端与第m无线连接模块的数据收发端相连，第m控制器的数据存储端与第m存储模块的数据存储端相连；第m控制器的视频摄像启动端与第m摄像模块的视频图像启动端相连；
还包括云端服务器，第m′控制器根据云端服务器发送的第m′摄像模块工作命令后，m′＝1,2,3,…,M；将储存在第m′存储模块上的视频图像数据经优化处理后通过第m′无线连接模块发送至云端服务器进行存储，存储于云端服务器上的视频图像包括视频拍摄起始时刻、视频拍摄终止时刻、位置之一或者任意组合。
2.根据权利要求1所述的物联网海量数据建筑工地视频图像处理系统，其特征在于，所述第m无线连接模块包括第m WiFi单元、第m NB-IOT单元、第m 4G单元和第m 5G单元之一或者任意组合；
第m无线连接模块为第m WiFi单元时，第m WiFi单元的WiFi数据收发端与第m控制器的WiFi数据收发端相连；
第m无线连接模块为第m NB-IOT单元时，第m NB-IOT单元的NB-IOT数据收发端与第m控制器的NB-IOT数据收发端相连；
第m无线连接模块为第m 4G单元时，第m 4G单元的4G数据收发端与第m控制器的4G数据收发端相连；
第m无线连接模块为第m 5G单元时，第m 5G单元的5G数据收发端与第m控制器的5G数据收发端相连。
3.一种物联网海量数据建筑工地视频图像处理系统的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，视频摄像装置工作；
S2，将视频摄像装置拍摄的视频图像上传至云端服务器；
S3，云端服务器验证其视频图像的正确性：
若验证不通过，则重新上传部分或者全部视频图像数据；将未重新上传的视频图像数据删除；
若验证通过，则视频图像存储于云端服务器上。
4.根据权利要求3所述的物联网海量数据建筑工地视频图像处理系统的处理方法，其特征在于，云端服务器根据建筑工人佩戴的智能移动终端控制其视频摄像装置工作，拍摄其建筑工人视频图像数据。
5.根据权利要求3或4所述的物联网海量数据建筑工地视频图像处理系统的处理方法，其特征在于，在步骤S1中包括以下步骤：
S11，云端服务器根据建筑工人佩戴的智能移动终端采集建筑工人所处位置；
其建筑工人所处位置的计算方法为：
Figure FDA0002724738190000021
其中，(x0,y0,z0)表示建筑工人所处位置的三维坐标值；
(X1,Y1,Z1)表示信号第一收发塔的三维位置坐标；
(X2,Y2,Z2)表示信号第二收发塔的三维位置坐标；
(X3,Y3,Z3)表示信号第二收发塔的三维位置坐标；
ζ表示信号第一收发塔与智能移动终端间的误差率；
ζ表示信号第二收发塔与智能移动终端间的误差率；
ζ表示信号第三收发塔与智能移动终端间的误差率；
t0,i、t0,j、t0,p表示智能移动终端发送测距时刻；
ti′表示智能移动终端发送测距后信号第一收发塔接收测距时刻；I表示信号第一收发塔接收次数；
tj′表示智能移动终端发送测距后信号第二收发塔接收测距时刻；J表示信号第二收发塔接收次数；
tp′表示智能移动终端发送测距后信号第三收发塔接收测距时刻；P表示信号第三收发塔接收次数；
Figure FDA0002724738190000031
表示信号第一收发塔发送测距时刻；ti表示信号第一收发塔发送测距后智能移动终端接收测距时刻；I′表示智能移动终端接收信号第一收发塔发送测距次数；
Figure FDA0002724738190000032
表示信号第二收发塔发送测距时刻；
Figure FDA0002724738190000033
表示信号第二收发塔发送测距后智能移动终端接收测距时刻；J′表示智能移动终端接收信号第二收发塔发送测距次数；
Figure FDA0002724738190000034
表示信号第三收发塔发送测距时刻；
Figure FDA0002724738190000035
表示信号第三收发塔发送测距后智能移动终端接收测距时刻；P′表示智能移动终端接收信号第三收发塔发送测距次数；
λ表示智能移动终端收发传输波长；
f表示智能移动终端收发传输频率；
S12，云端服务器根据建筑工人所处位置控制对应的视频摄像装置拍摄建筑工人图像数据：
Figure FDA0002724738190000036
其中，(xψ,yψ,zψ)表示第ψ视频摄像装置的位置坐标；ψ＝1,2,3,…,M；
(x0,y0,z0)表示建筑工人所处位置的三维坐标值；
dψ表示建筑工人与第ψ视频摄像装置的距离；
d＝{d1,d2,d3,…,dM}，d表示建筑工人与所有视频摄像装置的距离；
选出最小距离dmin所对应的视频摄像装置ψmin，控制其视频摄像装置ψmin拍摄建筑工人视频图像数据。
6.根据权利要求3所述的物联网海量数据建筑工地视频图像处理系统的处理方法，其特征在于，在步骤S2中包括以下步骤：
S21，第m控制器将储存在第m存储模块上的存储视频按照其时间顺序分为K个存储子视频，所述K为大于或者等于2的正整数，分别为第1存储子视频、第2存储子视频、第3存储子视频、……、第K存储子视频；
S22，依次对步骤S21中的存储视频、视频第1子图像、视频第2子图像、视频第3子图像、……、视频第K子图像进行散列函数运算，分别依次得到视频散列值、视频散列第1值、视频散列第2值、视频散列第3值、……、视频散列第K值；
Ss＝H<s>，
其中，H<>表示采用MD5、SHA-1、SHA-384、SHA-512之一的散列函数；
s∈S，S＝{s0,s1,s2,s3,...,sK}，s0表示存储视频，sk表示视频第k子图像，k＝1,2,3,...,K；
s表示待处理视频，S表示待处理视频集合；
Ss表示待处理视频经散列函数运算后得到的散列值；其中
Figure FDA0002724738190000041
视频散列值；
Figure FDA0002724738190000042
视频散列第1值，
Figure FDA0002724738190000043
视频散列第2值，
Figure FDA0002724738190000044
视频散列第3值，……，
Figure FDA0002724738190000045
视频散列第K值；
S23，将步骤S22中得到的视频散列值
Figure FDA0002724738190000046
视频散列第1值
Figure FDA0002724738190000047
视频散列第2值
Figure FDA0002724738190000048
视频散列第3值
Figure FDA0002724738190000049
……、视频散列第K值
Figure FDA00027247381900000410
以及视频散列第1值
Figure FDA00027247381900000411
视频散列第2值
Figure FDA00027247381900000412
视频散列第3值
Figure FDA00027247381900000413
……、视频散列第K值
Figure FDA00027247381900000414
对应的视频第1子图像、视频第2子图像、视频第3子图像、……、视频第K子图像上传至云端服务器。
7.根据权利要求3所述的物联网海量数据建筑工地视频图像处理系统的处理方法，其特征在于，在步骤S3中包括以下步骤：
S31，云端服务器接收到的视频图图像分别为第1视频图像、第2视频图像、第3视频图像、……、第K视频图像；所述K为大于或者等于2的正整数；
其第1视频图像对应有视频散列第1值
Figure FDA0002724738190000051
第2视频图像对应有视频散列第2值
Figure FDA0002724738190000052
第3视频图像对应有视频散列第3值
Figure FDA0002724738190000053
……、第K视频图像对应有视频散列第K值
Figure FDA0002724738190000054
S32，依次对步骤S31中的第1视频图像、第2视频图像、第3视频图像、……、第K视频图像进行散列函数运算，散列函数运算包括MD5、SHA-1、SHA-384、SHA-512之一的散列函数，分别依次得到云端散列第1值、云端散列第2值、云端散列第3值、……、云端散列第K值；
判断云端散列第k值与视频散列第k值
Figure FDA0002724738190000055
是否相同：
若云端散列第k值与视频散列第k值
Figure FDA0002724738190000056
相同，则云端服务器向其视频摄像装置发送删除视频散列第k值
Figure FDA0002724738190000057
所对应的第k存储子视频命令，控制器将其视频散列第k值
Figure FDA0002724738190000058
所对应的第k存储子视频删除，降低其视频摄像装置上的存储模块的存储空间占用量；当其云端散列第1值与视频散列第1值
Figure FDA0002724738190000059
相同，云端散列第2值与视频散列第2值
Figure FDA00027247381900000510
相同，云端散列第3值与视频散列第3值
Figure FDA00027247381900000511
相同，……，云端散列第K值与视频散列第K值
Figure FDA00027247381900000512
相同；则执行下一步；
若云端散列第k值与视频散列第k值
Figure FDA00027247381900000513
不相同，则云端服务器请求视频摄像装置发送视频散列第k值
Figure FDA00027247381900000514
所对应的视频第k子图像；重新验证；
S33，将第1视频图像、第2视频图像、第3视频图像、……、第K视频图像按照时间先后顺序拼合在一起，得到云端视频图像；
对云端视频图像进行散列函数运算，得到其云端散列值；
S34，判断其云端散列值与其接收的视频散列值是否一致：
若云端散列值与其接收的视频散列值一致，则将得到的云端视频图像存储于云端服务器；
若云端散列值与其接收的视频散列值不一致，则重新拼合。
8.根据权利要求3所述的物联网海量数据建筑工地视频图像处理系统的处理方法，其特征在于，还包括步骤S4，存储于云端服务器上的视频图像包括视频拍摄起始时刻、视频拍摄终止时刻、位置之一或者任意组合；视频拍摄起始时刻或/和视频拍摄终止时刻包括年、月、日、时、分、秒之一或者任意组合；便于数据查询。
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