CN112969058A - 一种具有云储存功能的工业视频实时监管平台及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种具有云储存功能的工业视频实时监管平台及方法，包括基于云计算的数据处理服务器、数据库服务器、中继服务器、应用服务器、智能通讯网关、物联网控制器、操控终端、视频采集终端，基于云计算的数据处理服务器、应用服务器与智能通讯网关连接，智能通讯网关与数据库服务器、中继服务器及操控终端连接，物联网控制器与智能通讯网关建立数据连接，并与视频采集终端连接。方法包括系统装配，系统预制,视频信号采集及视频数据监管等四个步骤。本发明可有效满足各类使用环境下多种视频信号高效采集作业的需要；极大的提高了视频监控作业的灵活性、稳定性和可靠性的同时，另有效的提高了视频数据管理监控作业的工作精度。
Description
技术领域
本发明涉及一种具有云储存功能的工业视频实时监管平台及方法，属于计算机信息技术领域。
背景技术
目前工农业生产及日常生活中，经常需要通过各类摄像头等视频监控设备对特定场所、环境、目标等进行连续监控作业，虽然当前的这类视频监控系统可以满足使用的需要，但在实际工作中发现，当前的视频监管系统在运行中，往往仅能满足基本的视频信息采集和图像简单识别作业的需要，且对特定目标监控时均需特定监控设备，从而一方面造成了当前的视频监控系统的视频结构复杂，系统运行及维护难度大、成本高，且视频信号监控作业时系统运行的灵活性差，并极易因应用环境因素而造成视频监控系统设置、调节及运行受到较大影响；另一方面导致视频数据分析、识别、处理作业的工作效率低下、视频信号识别处理精度低，且对视频信号来源也缺乏有效的追溯、综合管理能力差，从而导致了当前的视频监控系统运行时的工作效率、精度及质量均难以有效满足实际使用的需要。
此外，传统的视频监控系统在对视频数据存储保存时，往往均集中保存在指定的存储设备或存储位置，从而极易因存储设备故障而导致视频数据丢失等情况发生，从而严重影响了视频数据存储的安全性和可靠性，同时当前的视频监控系统运行时，在对视频数据传递及视频操控指令执行中，往往均缺乏有效的加密能力，从而进一步增加了视频数据泄露的风险，严重影响了视频监控作业的安全性和可靠性。
因此针对这一问题，迫切需要开发一种全新视频实时监管平台及方法，以满足实际使用的需要。
发明内容
为了解决现有技术上的不足，本发明提供一种具有云储存功能的工业视频实时监管平台及方法，视频信号处理、识别精度及效率高，并可高效且精确的满足对特定视频数据进行识别及重点采集作业的需要。
一种具有云储存功能的工业视频实时监管平台，包括基于云计算的数据处理服务器、数据库服务器、中继服务器、应用服务器、智能通讯网关、物联网控制器、操控终端、视频采集终端及数据存储系统，其中基于云计算的数据处理服务器、应用服务器通过通讯网络与智能通讯网关连接，智能通讯网关另与数据库服务器、中继服务器及至少一个操控终端连接，物联网控制器若干，各物联网控制器均通过通讯网络与智能通讯网关建立数据连接，且各物联网控制器间通过智能通讯网关相互混联并构成至少一个局域网，物联网控制器与至少一个视频采集终端连接，数据存储系统通过通讯网络与智能通讯网关、物联网控制器连接，并通过智能通讯网关分别与基于云计算的数据处理服务器、数据库服务器及中继服务器建立数据连接。
进一步的，所述的基于云计算的数据处理服务器采用集群架构、分布式服务器架构及负载均衡架构中的任意一种服务器构架结构，并采用以ACT—R构架为基础的底层数据处理系统，另设基于人工神经网络系统的深度学习单元、视频数据分析处理单元、堆栈操作系统、数据编码解码系统及虚拟缓存系统，所述基于人工神经网络系统的深度学习单元、视频数据分析处理单元、堆栈操作系统、数据编码解码系统及虚拟缓存系统均与底层数据处理系统连接，并通过底层数据处理系统相互连通，所述数据编码解码系统通过虚拟缓存系统与堆栈操作系统连接。
进一步的，所述的基于人工神经网络系统的深度学习单元包括CNN神经网络系统、RNN神经网络系统、ResNet残差网络、前馈神经网络系统、BP神经网络系统及LSTM神经网络系统，其中所述CNN神经网络系统、RNN神经网络系统并联，且CNN神经网络系统、RNN神经网络系统输入端与ResNet残差网络、前馈神经网络系统连接，所述ResNet残差网络、前馈神经网络系统通过BP神经网络系统与底层数据处理系统连通，所述CNN神经网络系统、RNN神经网络系统输出端另分别与底层数据处理系统、BP神经网络系统及LSTM神经网络系统的输入端连通，所述LSTM神经网络系统的输出端另与BP神经网络系统输入端连通。
进一步的，所述的视频数据分析处理单元包括人工智能数据子程序、图像识别处理系统平台子系统、优先级计算子系统、同域信任度子系统、跨域信任度子系统、积分函数子系统、概率函数子系统、模糊函数子系统、图像二值化计算识别子系统及图像连通域分析计算子系统，所述图像识别处理系统平台子系统、优先级计算子系统、同域信任度子系统、跨域信任度子系统、积分函数子系统、概率函数子系统、模糊函数子系统均与人工智能数据子程序连接，所述图像识别处理系统平台子系统另与图像二值化计算识别子系统及图像连通域分析计算子系统连接。
进一步的，所述的中继服务器设基于对称加密、非对称加密、单项加密三种加密方式任意一种的数据加密系统，同时另设时间服务器协议、用户数据报协议UDP、传输控制协议TCP/IP、NetBEUI协议、IPX/SPX协议中任意一种的数据通讯协议。
进一步的，所述的操控终端为PC计算机、工业计算机及网络计算机中的任意一种或几种共用。
进一步的，所述的数据库服务器采用分布式存储结构，且所述数据库服务器采用关系数据库、非关系型数据库、键值数据库中的任意一种或几种共用。
进一步的，所述的数据存储系统采用分布式数据存储系统，且所述数据存储系统设若干并联的数据存储单元，且所述基于云计算的数据处理服务器、数据库服务器、物联网控制器、操控终端、视频采集终端处均设至少一个数据存储单元。
一种具有云储存功能的工业视频实时监管平台的监管方法，包括如下步骤：
S1，系统装配，首先根据视频采集作业的需要，在各视频采集点位置分别设置至少一个视频采集终端，并为视频采集终端配置物联网控制器及智能通讯网关并建立数据连接，然后配置基于云计算的数据处理服务器、数据库服务器、中继服务器，并使基于云计算的数据处理服务器、数据库服务器、中继服务器及操控终端间通过智能通讯网关建立数据连接，最后将智能通讯网关与应用服务器连接，并通过应用服务器外部的第三方系统间建立数据连接，从而完成系统设置；
S2，系统预制，完成S1步骤后，首先由中继服务器为基于云计算的数据处理服务器、数据库服务器、中继服务器、应用服务器、智能通讯网关、物联网控制器、操控终端、视频采集终端及数据存储系统分配独立的数据通讯IP地址，并分别采集基于云计算的数据处理服务器、数据库服务器、中继服务器、应用服务器、智能通讯网关、物联网控制器、操控终端、视频采集终端及数据存储系统的硬件识别号及软件版本号，完成系统设备组网及识别作业；
S3,视频信号采集，在S2步骤后，首先由基于云计算的数据处理服务器分配视频信号采集任务，然后将各视频信号采集任务发送至各物联网控制器中，由物联网控制器根据接受的任务信息驱动相应的视频采集终端进行视频信号采集作业，然后视频采集终端采集的视频数据流传输至物联网控制器中，由物联网控制器将提供视频数据流的视频采集终端的数据通讯IP地址信息、硬件识别号信息与视频数据流进行汇编，得到初步汇编数据，然后将初步汇编数据通过智能通讯网关发送至中继服务器，由中继服务器将发送初步汇编数据的物联网控制器的数据通讯IP地址信息、硬件识别号信息汇编至初步汇编数据内，得到二次汇编数据，并对二次汇编数据进行数据加密后发送至基于云计算的数据处理服务器内，最后由基于云计算的数据处理服务器对接收的的二次汇编数据进行解码、图像数据识别、标记监控并将数据识别信息、标记信息及视频采集时间信息统计并生成数据列表，得到视频信息数据监控列表，并将初步汇编数据、二次汇编数据及视频信息数据监控列表汇总后保存至数据库服务器中备份；
S4，视频数据监管，在S3步骤执行中，向中继服务器中录入相关视频信息检索请求，然后由中继服务器对视频信息检索请求进行编码加密，然后将编码加密后的检索请求发送至基于云计算的数据处理服务器中，并由基于云计算的数据处理服务器进行解码识别后，根据检索请求一方面从S3步骤中保存的初步汇编数据、二次汇编数据及视频信息数据监控列表中选择相应的数据信息；另一方面根据检索请求并结合S3步骤中保存的初步汇编数据、二次汇编数据及视频信息数据监控列表中选择相应的数据信息，通过对物联网控制器、视频采集终端开展相应视频信息内容逆向溯源，并通过逆向溯源确定相应的视频采集终端并驱动选定的视频采集终端直接进行相应视频信息采集作业，并返回S3步骤将采集的数据信息进行采集及识别、监控及备份作业。
本发明系统构成简单，组网运行灵活方便，通用性好，可有效满足各类使用环境下多种视频信号高效采集作业的需要，且视频信号远程通讯传递效率高，数据通讯质量稳定性及安全性好。从视频信号采集步骤中保存的初步汇编数据、二次汇编数据及视频信息数据监控列表中选择相应的数据信息；根据检索请求并结合视频信号采集步骤中保存的初步汇编数据、二次汇编数据及视频信息数据监控列表中选择相应的数据信息，通过对物联网控制器、视频采集终端开展相应视频信息内容逆向溯源，并通过逆向溯源确定相应的视频采集终端并驱动选定的视频采集终端直接进行相应视频信息采集作业，视频信号处理、识别精度及效率高，并可高效且精确的满足对特定视频数据进行识别及重点采集作业的需要，从而极大的提高了视频监控作业的灵活性、稳定性和可靠性的同时，另有效的提高了视频数据管理监控作业的工作精度。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明；
图1为本发明系统结构示意图；
图2为基于云计算的数据处理服务器系统原理结构图；
图3为基于人工神经网络系统的深度学习单元系统原理结构图；
图4为视频数据分析处理单元系统原理结构图；
图5为本发明方法流程示意图。
图中各标号：基于云计算的数据处理服务器1、数据库服务器2、中继服务器3、应用服务器4、智能通讯网关5、物联网控制器6、操控终端7、视频采集终端8、数据存储系统9。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于施工，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
如图1所示，一种具有云储存功能的工业视频实时监管平台，包括基于云计算的数据处理服务器1、数据库服务器2、中继服务器3、应用服务器4、智能通讯网关5、物联网控制器6、操控终端7、视频采集终端8及数据存储系统9，其中基于云计算的数据处理服务器1、应用服务器4通过通讯网络与智能通讯网关5连接，智能通讯网关5另与数据库服务器2、中继服务器3及至少一个操控终端7连接，物联网控制器6若干，各物联网控制器6均通过通讯网络与智能通讯网关5建立数据连接，且各物联网控制器6间通过智能通讯网关5相互混联并构成至少一个局域网，物联网控制器6与至少一个视频采集终端8连接，数据存储系统9通过通讯网络与智能通讯网关5、物联网控制器6连接，并通过智能通讯网关5分别与基于云计算的数据处理服务器1、数据库服务器2及中继服务器3建立数据连接。
数据存储系统9采用分布式数据存储系统，且所述数据存储系统9设若干并联的数据存储单元，且所述基于云计算的数据处理服务器1、数据库服务器2、物联网控制器6、操控终端7、视频采集终端8处均设至少一个数据存储单元。
如图2所示，所述的基于云计算的数据处理服务器1采用集群架构、分布式服务器架构及负载均衡架构中的任意一种服务器构架结构，并采用以ACT—R构架为基础的底层数据处理系统，另设基于人工神经网络系统的深度学习单元、视频数据分析处理单元、堆栈操作系统、数据编码解码系统及虚拟缓存系统，所述基于人工神经网络系统的深度学习单元、视频数据分析处理单元、堆栈操作系统、数据编码解码系统及虚拟缓存系统均与底层数据处理系统连接，并通过底层数据处理系统相互连通，所述数据编码解码系统通过虚拟缓存系统与堆栈操作系统连接。
如图3所示，所述的基于人工神经网络系统的深度学习单元包括CNN神经网络系统、RNN神经网络系统、ResNet残差网络、前馈神经网络系统、BP神经网络系统及LSTM神经网络系统，其中所述CNN神经网络系统、RNN神经网络系统并联，且CNN神经网络系统、RNN神经网络系统输入端与ResNet残差网络、前馈神经网络系统连接，所述ResNet残差网络、前馈神经网络系统通过BP神经网络系统与底层数据处理系统连通，所述CNN神经网络系统、RNN神经网络系统输出端另分别与底层数据处理系统、BP神经网络系统及LSTM神经网络系统的输入端连通，所述LSTM神经网络系统的输出端另与BP神经网络系统输入端连通。
如图4所示，所述的视频数据分析处理单元包括人工智能数据子程序、图像识别处理系统平台子系统、优先级计算子系统、同域信任度子系统、跨域信任度子系统、积分函数子系统、概率函数子系统、模糊函数子系统、图像二值化计算识别子系统及图像连通域分析计算子系统，所述图像识别处理系统平台子系统、优先级计算子系统、同域信任度子系统、跨域信任度子系统、积分函数子系统、概率函数子系统、模糊函数子系统均与人工智能数据子程序连接，所述图像识别处理系统平台子系统另与图像二值化计算识别子系统及图像连通域分析计算子系统连接。中继服务器3设基于对称加密、非对称加密、单项加密三种加密方式任意一种的数据加密系统，同时另设时间服务器协议、用户数据报协议UDP、传输控制协议TCP/IP、NetBEUI协议、IPX/SPX协议中任意一种的数据通讯协议。操控终端7为PC计算机、工业计算机及网络计算机中的任意一种或几种共用；所述视频采集终端8为CCD摄像头机、广角摄像头、红外摄像头、3D摄像头、长焦摄像头、热感摄像头及热成像摄像头中的任意一种或几种。数据库服务器2采用分布式存储结构，且所述数据库服务器2采用关系数据库、非关系型数据库、键值数据库中的任意一种或几种共用。
如图5所述，一种具有云储存功能的工业视频实时监管平台的监管方法，包括如下步骤：
S1，系统装配，首先根据视频采集作业的需要，在各视频采集点位置分别设置至少一个视频采集终端8，并为视频采集终端8配置物联网控制器6及智能通讯网关5并建立数据连接，然后配置基于云计算的数据处理服务器1、数据库服务器2、中继服务器3，并使基于云计算的数据处理服务器1、数据库服务器2、中继服务器3及操控终端7间通过智能通讯网关5建立数据连接，最后将智能通讯网关5与应用服务器4连接，并通过应用服务器4外部的第三方系统间建立数据连接，从而完成系统设置；
S2，系统预制，完成S1步骤后，首先由中继服务器3为基于云计算的数据处理服务器1、数据库服务器2、中继服务器3、应用服务器4、智能通讯网关5、物联网控制器6、操控终端7、视频采集终端8及数据存储系统9分配独立的数据通讯IP地址，并分别采集基于云计算的数据处理服务器1、数据库服务器2、中继服务器3、应用服务器4、智能通讯网关5、物联网控制器6、操控终端7、视频采集终端8及数据存储系统9的硬件识别号及软件版本号，完成系统设备组网及识别作业；
S3,视频信号采集，在S2步骤后，首先由基于云计算的数据处理服务器1分配视频信号采集任务，然后将各视频信号采集任务发送至各物联网控制器6中，由物联网控制器6根据接受的任务信息驱动相应的视频采集终端8进行视频信号采集作业，然后视频采集终端8采集的视频数据流传输至物联网控制器6中，由物联网控制器6将提供视频数据流的视频采集终端8的数据通讯IP地址信息、硬件识别号信息与视频数据流进行汇编，得到初步汇编数据，然后将初步汇编数据通过智能通讯网关5发送至中继服务器3，由中继服务器3将发送初步汇编数据的物联网控制器6的数据通讯IP地址信息、硬件识别号信息汇编至初步汇编数据内，得到二次汇编数据，并对二次汇编数据进行数据加密后发送至基于云计算的数据处理服务器1内，最后由基于云计算的数据处理服务器1对接收的的二次汇编数据进行解码、图像数据识别、标记监控并将数据识别信息、标记信息及视频采集时间信息统计并生成数据列表，得到视频信息数据监控列表，并将初步汇编数据、二次汇编数据及视频信息数据监控列表汇总后保存至数据库服务器2中备份；
S4，视频数据监管，在S3步骤执行中，向中继服务器3中录入相关视频信息检索请求，然后由中继服务器3对视频信息检索请求进行编码加密，然后将编码加密后的检索请求发送至基于云计算的数据处理服务器1中，并由基于云计算的数据处理服务器1进行解码识别后，根据检索请求一方面从S3步骤中保存的初步汇编数据、二次汇编数据及视频信息数据监控列表中选择相应的数据信息；另一方面根据检索请求并结合S3步骤中保存的初步汇编数据、二次汇编数据及视频信息数据监控列表中选择相应的数据信息，通过对物联网控制器6、视频采集终端8开展相应视频信息内容逆向溯源，并通过逆向溯源确定相应的视频采集终端8并驱动选定的视频采集终端8直接进行相应视频信息采集作业，并返回S3步骤将采集的数据信息进行采集及识别、监控及备份作业。
本发明在具体实施中，在S2步骤和S3步骤中，可通过应用服务器4和操控终端7录入视频监控特定目标数据信息，并根据录入的视频监控特定目标数据信息设定视频信号采集任务。本发明一方面系统构成简单，组网运行灵活方便，通用性好，可有效满足各类使用环境下多种视频信号高效采集作业的需要，且视频信号远程通讯传递效率高，数据通讯质量稳定性及安全性好；另一方面视频信号处理、识别精度及效率高，并可高效且精确的满足对特定视频数据进行识别及重点采集作业的需要，从而极大的提高了视频监控作业的灵活性、稳定性和可靠性的同时，另有效的提高了视频数据管理监控作业的工作精度。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (8)
1.一种具有云储存功能的工业视频实时监管平台，其特征在于：包括基于云计算的数据处理服务器（1）、数据库服务器（2）、中继服务器（3）、应用服务器（4）、智能通讯网关（5）、物联网控制器（6）、操控终端（7）、视频采集终端（8）及数据存储系统（9），所述基于云计算的数据处理服务器（1）、应用服务器（4）通过通讯网络与智能通讯网关（5）连接，所述智能通讯网关（5）另与数据库服务器（2）、中继服务器（3）及至少一个操控终端（7）连接，所述物联网控制器（6）若干，各物联网控制器（6）均通过通讯网络与智能通讯网关（5）建立数据连接，且各物联网控制器（6）间通过智能通讯网关（5）相互混联并构成至少一个局域网，所述物联网控制器（6）与至少一个视频采集终端（8）连接，所述数据存储系统（9）通过通讯网络与智能通讯网关（5）、物联网控制器（6）连接，并通过智能通讯网关（5）分别与基于云计算的数据处理服务器（1）、数据库服务器（2）及中继服务器（3）建立数据连接；所述的基于云计算的数据处理服务器（1）采用集群架构、分布式服务器架构及负载均衡架构中的任意一种服务器构架结构，并采用以ACT—R构架为基础的底层数据处理系统，另设基于人工神经网络系统的深度学习单元、视频数据分析处理单元、堆栈操作系统、数据编码解码系统及虚拟缓存系统，所述基于人工神经网络系统的深度学习单元、视频数据分析处理单元、堆栈操作系统、数据编码解码系统及虚拟缓存系统均与底层数据处理系统连接，并通过底层数据处理系统相互连通，所述数据编码解码系统通过虚拟缓存系统与堆栈操作系统连接。
2.根据权利要求1所述的一种具有云储存功能的工业视频实时监管平台，其特征在于：所述的基于人工神经网络系统的深度学习单元包括CNN神经网络系统、RNN神经网络系统、ResNet残差网络、前馈神经网络系统、BP神经网络系统及LSTM神经网络系统，所述CNN神经网络系统、RNN神经网络系统并联，且CNN神经网络系统、RNN神经网络系统输入端与ResNet残差网络、前馈神经网络系统连接，所述ResNet残差网络、前馈神经网络系统通过BP神经网络系统与底层数据处理系统连通，所述CNN神经网络系统、RNN神经网络系统输出端另分别与底层数据处理系统、BP神经网络系统及LSTM神经网络系统的输入端连通，所述LSTM神经网络系统的输出端另与BP神经网络系统输入端连通。
3.根据权利要求1所述的一种具有云储存功能的工业视频实时监管平台，其特征在于：所述的视频数据分析处理单元包括人工智能数据子程序、图像识别处理系统平台子系统、优先级计算子系统、同域信任度子系统、跨域信任度子系统、积分函数子系统、概率函数子系统、模糊函数子系统、图像二值化计算识别子系统及图像连通域分析计算子系统，所述图像识别处理系统平台子系统、优先级计算子系统、同域信任度子系统、跨域信任度子系统、积分函数子系统、概率函数子系统、模糊函数子系统均与人工智能数据子程序连接，所述图像识别处理系统平台子系统另与图像二值化计算识别子系统及图像连通域分析计算子系统连接。
4.根据权利要求1所述的一种具有云储存功能的工业视频实时监管平台，其特征在于：所述的中继服务器（3）设基于对称加密、非对称加密、单项加密三种加密方式任意一种的数据加密系统，同时另设时间服务器协议、用户数据报协议UDP、传输控制协议TCP/IP、NetBEUI协议、IPX/SPX协议中任意一种的数据通讯协议。
5.根据权利要求1所述的一种具有云储存功能的工业视频实时监管平台，其特征在于：所述的操控终端（7）为PC计算机、工业计算机及网络计算机中的任意一种或几种共用。
6.根据权利要求1所述的一种具有云储存功能的工业视频实时监管平台，其特征在于：所述的数据库服务器（2）采用分布式存储结构，且所述数据库服务器（2）采用关系数据库、非关系型数据库、键值数据库中的任意一种或几种共用。
7.根据权利要求1所述的一种具有云储存功能的工业视频实时监管平台，其特征在于：所述的数据存储系统（9）采用分布式数据存储系统，且所述数据存储系统（9）设若干并联的数据存储单元，且所述基于云计算的数据处理服务器（1）、数据库服务器（2）、物联网控制器（6）、操控终端（7）、视频采集终端（8）处均设至少一个数据存储单元。
8.基于权利要求1所述的工业视频实时监管平台的监管方法，其特征在于，具体步骤如下：
S1，首先根据视频采集作业的需要，在各视频采集点位置分别设置至少一个视频采集终端（8），并为视频采集终端（8）配置物联网控制器（6）及智能通讯网关（5）并建立数据连接，然后配置基于云计算的数据处理服务器（1）、数据库服务器（2）、中继服务器（3），并使基于云计算的数据处理服务器（1）、数据库服务器（2）、中继服务器（3）及操控终端（7）间通过智能通讯网关（5）建立数据连接，最后将智能通讯网关（5）与应用服务器（4）连接，并通过应用服务器（4）外部的第三方系统间建立数据连接，从而完成系统设置；
S2，首先由所述中继服务器（3）为基于云计算的数据处理服务器（1）、数据库服务器（2）、中继服务器（3）、应用服务器（4）、智能通讯网关（5）、物联网控制器（6）、操控终端（7）、视频采集终端（8）及数据存储系统（9）分配独立的数据通讯IP地址，并分别采集基于云计算的数据处理服务器（1）、数据库服务器（2）、中继服务器（3）、应用服务器（4）、智能通讯网关（5）、物联网控制器（6）、操控终端（7）、视频采集终端（8）及数据存储系统（9）的硬件识别号及软件版本号，完成系统设备组网及识别作业；
S3,首先由所述基于云计算的数据处理服务器（1）分配视频信号采集任务，然后将各视频信号采集任务发送至各物联网控制器（6）中，由物联网控制器（6）根据接受的任务信息驱动相应的视频采集终端（8）进行视频信号采集作业，然后视频采集终端（8）采集的视频数据流传输至物联网控制器（6）中，由所述物联网控制器（6）将提供视频数据流的视频采集终端（8）的数据通讯IP地址信息、硬件识别号信息与视频数据流进行汇编，得到初步汇编数据，然后将初步汇编数据通过智能通讯网关（5）发送至中继服务器（3），由所述中继服务器（3）将发送初步汇编数据的物联网控制器（6）的数据通讯IP地址信息、硬件识别号信息汇编至初步汇编数据内，得到二次汇编数据，并对二次汇编数据进行数据加密后发送至基于云计算的数据处理服务器（1）内，最后由所述基于云计算的数据处理服务器（1）对接收的二次汇编数据进行解码、图像数据识别、标记监控并将数据识别信息、标记信息及视频采集时间信息统计并生成数据列表，得到视频信息数据监控列表，并将初步汇编数据、二次汇编数据及视频信息数据监控列表汇总后保存至数据库服务器（2）中备份；
S4，在S3步骤执行中，向所述中继服务器（3）中录入相关视频信息检索请求，然后由中继服务器（3）对视频信息检索请求进行编码加密，然后将编码加密后的检索请求发送至基于云计算的数据处理服务器（1）中，并由所述基于云计算的数据处理服务器（1）进行解码识别后，根据检索请求从S3步骤中保存的初步汇编数据、二次汇编数据及视频信息数据监控列表中选择相应的数据信息；根据检索请求并结合S3步骤中保存的初步汇编数据、二次汇编数据及视频信息数据监控列表中选择相应的数据信息，通过对物联网控制器（6）、视频采集终端（8）开展相应视频信息内容逆向溯源，并通过逆向溯源确定相应的视频采集终端（8）并驱动选定的视频采集终端（8）直接进行相应视频信息采集作业，并返回S3步骤将采集的数据信息进行采集及识别、监控及备份作业。
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