CN113613023A - 基于云网融合的慧眼监控系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于云网融合的慧眼监控系统，属于大数据技术领域，包括数据获取模块、数据压缩模块、数据传输模块、数据存储模块、数据统计模块和视频监控平台；数据获取模块用于获取不同区域的实时监控视频，得到源视频集；数据压缩模块用于对源视频集进行压缩处理，得到压缩视频集；数据传输模块包含若干个接入交换机和核心交换机；数据存储模块用于接收不同区域的压缩视频集并自适应的进行动态存储；数据统计模块用于对实时监控视频进行编号和统计，并及时进行预警和提示；视频监控平台用于对不同区域的实时监控视频进行显示；本发明用于解决现有方案中监控视频的存储效果不佳的技术问题。

Description

基于云网融合的慧眼监控系统

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体涉及基于云网融合的慧眼监控系统。

背景技术

进入5G时代，监控中视频的清晰度得到了显著提升，视频的传输速度也得到加快；同时，后端智能数据的具体处理速度也得到了进一步加快；并且，随着5G通信技术的进一步成熟，5G网络的应用将会变得更加广泛，这也将会使智能视频监控终端正式迈入到高清，乃至超清时代，高清晰度的画面对于智能视频监控的应用具有重要的意义。

现有的慧眼监控系统在使用时，没有对采集的实时监控视频进行分类和处理，并且没有根据未存储空间进行动态分配和存储，导致监控视频的存储效果不佳。

发明内容

本发明的目的在于提供基于云网融合的慧眼监控系统，解决以下技术问题：如何解决现有方案中监控视频的存储效果不佳的技术问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

基于云网融合的慧眼监控系统，包括数据获取模块、数据压缩模块、数据传输模块、数据存储模块、数据统计模块和视频监控平台；

数据获取模块用于获取不同区域的实时监控视频，得到源视频集；

数据压缩模块用于对源视频集进行压缩处理，得到压缩视频集；

数据传输模块包含若干个接入交换机和核心交换机，将不同区域的压缩视频集通过若干个接入交换机传输至核心交换机，并通过核心交换机将接收的不同区域的压缩视频集传输至数据存储模块；

数据存储模块用于接收不同区域的压缩视频集并自适应的进行动态存储；数据存储模块包含不同区域的若干个存储空间，存储空间包含已存储单元和未存储单元；

将未存储单元与预设的存储范围进行匹配，得到包含第一匹配单元、第二匹配单元和第三匹配单元的未存储划分集；

根据预设的划分比例对未存储划分集中的若干个匹配单元进行划分，得到若干个第一划分子单元和第二划分子单元；

对若干个第一划分子单元进行降序排列，得到第一未存储集；根据存储内存的大小对若干个第二划分子单元进行降序排列，得到第二未存储集；

根据压缩视频集中的存储标志将该压缩视频集中的实时压缩视频分配至第一未存储集和第二未存储集中进行存储；

数据统计模块用于对实时监控视频进行编号和统计，并及时进行预警和提示；

视频监控平台用于对不同区域的实时监控视频进行显示。

进一步地，数据压缩模块包含第一压缩单元和第二压缩单元，第一压缩单元用于对日常的实时监控视频进行压缩，得到第一处理视频集和第一存储标志；第二压缩单元用于对标记日期的实时监控视频进行加密和压缩，得到第二处理视频集和第二存储标志；将第一处理视频集和第二处理视频集根据是否加密来分类组合，得到压缩视频集；其中，日常的实时监控视频类型为标清；标记日期的实时监控视频类型为高清。

进一步地，将未存储单元与预设的存储范围进行匹配的具体的步骤包括：

若未存储单元大于预设的存储范围的最大值，则判定该未存储单元的存储能力优秀并标记为第一匹配单元；若未存储单元不大于预设的存储范围的最大值且不小于存储范围的最小值，则判定该未存储单元的存储能力中等并标记为第二匹配单元；若未存储单元小于预设的存储范围的最小值，则判定该未存储单元的存储能力不佳并标记为第三匹配单元；第一匹配单元和第二匹配单元均用于存储处理后的实时监控视频；第三匹配单元用于存储其它数据。

进一步地，根据存储标志对实时压缩视频进行分配存储的具体步骤包括：

获取压缩视频集中实时压缩视频关联的存储标志，若该存储标志为第一存储标志，根据第一存储标志将该实时压缩视频分配至第一未存储集中排首位的第一划分子单元进行存储，并在预设的时长后，对存储后的第一未存储集中的若干个划分子单元的位置重新进行排序；若该存储标志为第二存储标志，根据第二存储标志将该实时压缩视频分配至第二未存储集中排首位的第二划分子单元进行存储，并在预设的时长后，对存储后的第二未存储集中的若干个划分子单元的位置重新进行排序。

进一步地，加密通过基于统计规律的VEA算法实现，压缩通过H264视频压缩算法实现。

进一步地，对若干个第一划分子单元进行降序排列的具体步骤包括：

分别对区域中的若干个已存储单元和未存储单元进行取值和标记，将已存储单元对应的存储内存标记为YCDi，i=1,2,3...k；将未存储单元对应的存储内存标记为WCDi，i=1,2,3...m；分别对若干个第一划分子单元对应的存储内存进行取值并标记为YHFi，i=1,2,3...n；其中，k、m和n均表示为总的个数；

通过公式

计算获取若干个第一划分子单元对应的存储权重，其中，a1和a2均表示为不同的比例系数且均大于零；

根据存储权重对若干个第一划分子单元进行降序排列。

进一步地，对实时监控视频进行编号和统计的具体步骤包括：

对实时的北京时间进行取值并排列组合，得到存储的实时监控视频的编号，并将存储的次数加一，将存储的总次数标记为CC；获取未存储单元存储实时监控视频时的速率，对该速率进行取值并标记为CS；

将标记的各项数据进行归一化处理并取值，通过公式

计算获取未存储单元的预警值；其中，b1和b2均表示为不同的比例系数且均大于零。

进一步地，进行预警和提示的具体步骤包括：

将预设的预警范围的最大值和最小值分别标记为Y1和Y2；将预警值与预设的预警范围进行匹配；

若YJ＞Y1，则判定该未存储单元的运行正常，并生成第一运行信号；

若Y2≤YJ≤Y1，则判定该未存储单元的运行正常但存储效率低，并生成第二运行信号；

若YJ＜Y2，则判定该未存储单元的运行异常，并生成第三运行信号；根据第二运行信号和第三运行信号，通过视频监控平台对未存储单元的运行进行提示。

本发明的有益效果：

1、本发明中，通过对源视频集进行压缩处理，得到压缩视频集；通过对不同区域采集的监控视频进行不同方式的处理，在数据采集和处理方面来提高监控的存储效果，对不同的监控视频进行不同方式的处理，实现对采集的实时监控视频进行分类、加压以及保密，可以提高监控视频传输的效率和安全性以及存储的效率和安全性；

2、本发明中，接收不同区域的压缩视频集并自适应的进行动态存储，根据现有的未存储单元，对其存储能力进行分析和筛选，将存储能力优秀和中等的未存储单元来存储处理后的实时监控视频，对于存储能力不佳的未存储单元来处理其它数据，可以有效提高未存储单元整体的存储效果；并且将最佳存储能力的若干个划分子单元优先存储实时监控视频，直至存储能力中等的未存储空间变为存储能力不佳后，及时更换和补充新的硬盘；

3、本发明中，通过对未存储单元的存储的总次数以及存储实时监控视频时的速率进行联立计算，来分析该未存储单元的运行状态是否正常，存储的总次数以及存储时的速率均可以反映未存储单元的运行状态；通过对实时监控视频的存储情况进行统计和计算分析，便于及时预警和提示存储异常的未存储单元，使得实时监控视频的存储保持最佳的运行状态。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明基于云网融合的慧眼监控系统的模块框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本实施例中，通过对采集的源视频集进行不同方式的处理，在传输安全性的基础上，使得不同类型的实时监控视频通过压缩可以更高效快速的进行传输，并且根据现有的未存储空间进行动态分配存储单元，使得不同类型的实时监控视频得到最佳存储状态的未存储空间进行存储；基于存储次数和存储时的速率进行联立计算和分析预警，提高未存储空间使用的效果，通过云网对各项数据进行计算和分析，充分融合源视频和存储资源，满足监控视频边缘云横向应用动态扩展的需求。

请参阅图1，本发明为基于云网融合的慧眼监控系统，包括数据获取模块、数据压缩模块、数据传输模块、数据存储模块、数据统计模块和视频监控平台；

数据获取模块包含若干个摄像头，通过若干个摄像头获取不同区域的实时监控视频，得到源视频集；

其中，不同区域可以为不同位置的学校，本实施例中的应用场景为学校，监控视频可以为日常的教室监控视频以及考试时的教室监控视频，基于成本和实际应用考虑，日常的监控视频类型可以为标清；考试时的监控视频为高清；即在不同的场合对不同类型的监控视频进行不同方式的处理和存储，来提高监控视频整体的存储效果；

数据压缩模块用于对源视频集进行压缩处理，得到压缩视频集；

数据压缩模块包含第一压缩单元和第二压缩单元，第一压缩单元用于对日常的实时监控视频进行压缩，得到第一处理视频集和第一存储标志，第一存储标志在日常的实时监控视频压缩后生成；第二压缩单元用于对标记日期的实时监控视频进行加密和压缩，得到第二处理视频集和第二存储标志，第二存储标志在实时监控视频加密和压缩后生成；将第一处理视频集和第二处理视频集根据是否加密来分类组合，得到压缩视频集；加密通过基于统计规律的VEA算法实现，压缩通过H264视频压缩算法实现；其中，日常的实时监控视频类型为标清；标记日期的实时监控视频类型为高清，标记日期为考试日；

本实施例中，通过对不同场合采集的监控视频进行不同方式的处理，在数据采集和处理方面来提高监控的存储效果，第一压缩单元和第二压缩单元分别处理不同场合的监控视频，使得不同的监控视频得到不同方式的处理，日常的实时监控视频的保密性低于标记日期的实时监控视频的保密性，通过对采集的实时监控视频进行加压、保密和分类，可以提高监控视频传输的效率和安全性以及存储的效率和安全性，不对采集的监控视频进行处理而直接存储的方式会占用大量的带宽资源，导致监控视频的存储效果受到影响；

数据传输模块包含若干个接入交换机和核心交换机，将不同区域的压缩视频集通过若干个接入交换机传输至核心交换机，并通过核心交换机将接收的不同区域的压缩视频集传输至数据存储模块；若干个接入交换机和核心交换机之间通过缆线相连接；

数据存储模块用于接收不同区域的压缩视频集并自适应的进行动态存储；数据存储模块包含不同区域的若干个存储空间，存储空间包含已存储单元和未存储单元；

将未存储单元与预设的存储范围进行匹配，得到包含第一匹配单元、第二匹配单元和第三匹配单元的未存储划分集；其中，预设的存储范围用于对未存储单元的存储能力进行分析和筛选；

将未存储单元与预设的存储范围进行匹配的具体的步骤包括：

若未存储单元大于预设的存储范围的最大值，则判定该未存储单元的存储能力优秀并标记为第一匹配单元；若未存储单元不大于预设的存储范围的最大值且不小于存储范围的最小值，则判定该未存储单元的存储能力中等并标记为第二匹配单元；若未存储单元小于预设的存储范围的最小值，则判定该未存储单元的存储能力不佳并标记为第三匹配单元；第一匹配单元和第二匹配单元均用于存储处理后的实时监控视频；第三匹配单元用于存储其它数据；

本实施例中，实时的监控视频的存储为实体存储，若干个存储空间可以为硬盘，根据现有的未存储单元，对其存储能力进行分析和筛选，将存储能力优秀和中等的未存储单元来存储处理后的实时监控视频，对于存储能力不佳的未存储单元，来处理其它数据，其它数据可以为存储监控视频的记录以及调用监控视频的记录等等，可以提高未存储单元整体的存储效果。

根据预设的划分比例对未存储划分集中的若干个匹配单元进行划分，得到若干个第一划分子单元和第二划分子单元；其中，划分比例可以为3:2；

对若干个第一划分子单元进行降序排列，得到第一未存储集；具体的步骤包括：

分别对区域中的若干个已存储单元和未存储单元进行取值和标记，将已存储单元对应的存储内存标记为YCDi，i=1,2,3...k；将未存储单元对应的存储内存标记为WCDi，i=1,2,3...m；分别对若干个第一划分子单元对应的存储内存进行取值并标记为YHFi，i=1,2,3...n；其中，k、m和n均表示为总的个数，且k、m和n 的取值可以相同或者不同；

通过公式

计算获取若干个第一划分子单元对应的存储权重，其中，a1和a2均表示为不同的比例系数且均大于零，求和的已存储单元和未存储单元为某一区域的存储内存而非所有区域的总的存储内存；

根据存储权重对若干个第一划分子单元进行降序排列；

根据存储内存的大小对若干个第二划分子单元进行降序排列，得到第二未存储集；

本实施例中，对未存储单元进行划分的目的，是用于将存储能力最佳的存储空间分别存储日常的实时监控视频和标记日期的实时监控视频，日常的实时监控视频存储后，会影响到该未存储单元的存储能力，而通过对未存储单元进行划分，使得日常的实时监控视频的存储不影响标记日期的实时监控视频的存储，并且使得标记日期的实时监控视频可以通过存储能力优秀的未存储单元进行存储，存储能力优秀包括但不限于存储内存大以及存储速度快。

获取压缩视频集，根据压缩视频集中的存储标志将该压缩视频集中的实时压缩视频分配至第一未存储集和第二未存储集中进行存储；具体的步骤包括：

获取压缩视频集中实时压缩视频关联的存储标志，若该存储标志为第一存储标志，根据第一存储标志将该实时压缩视频分配至第一未存储集中排首位的第一划分子单元进行存储，并在预设的时长后，对存储后的第一未存储集中的若干个划分子单元的位置重新进行排序；若该存储标志为第二存储标志，根据第二存储标志将该实时压缩视频分配至第二未存储集中排首位的第二划分子单元进行存储，并在预设的时长后，对存储后的第二未存储集中的若干个划分子单元的位置重新进行排序；

其中，预设的时长可以为24h，即第一未存储集中排首位的第一划分子单元存储了一天的监控视频数据后，对若干个划分子单元的位置根据未存储内存的大小重新进行排序，在第二天来将实时监控视频数据存储至第一未存储集中更新后的排首位的第一划分子单元进行存储。

本实施例中，重新进行排序的目的是使得最佳存储能力的若干个划分子单元优先存储实时监控视频，直至存储能力中等的未存储空间变为存储能力不佳后，来及时更换和补充新的硬盘。

数据统计模块用于对实时监控视频进行编号和统计，具体的步骤包括：

对实时的北京时间进行取值并排列组合，得到存储的实时监控视频的编号，并将存储的次数加一；其中，若实时的北京时间为2020年01月01日01时01分01秒，则该北京时间对应的编号为PT20200101010101；PT表示该实时监控视频为日常的监控视频；若实时的北京时间为2020年06月07日01时01分01秒，则该北京时间对应的编号为BJ20200607010101，BJ表示该实时监控视频为标记日期的监控视频；标记日期基于现有的国家统一考试时间来获取，包括但不限于中考和高考；

将存储的总次数标记为CC；获取未存储单元存储实时监控视频时的速率，对该速率进行取值并标记为CS；

将标记的各项数据进行归一化处理并取值，通过公式

计算获取未存储单元的预警值；其中，b1和b2均表示为不同的比例系数且均大于零；

本实施例中，通过对未存储单元的存储的总次数以及存储实时监控视频时的速率进行联立计算，来分析该未存储单元的运行状态是否正常，存储的总次数以及存储时的速率均可以反映未存储单元的运行状态，存储的总次数越多，存储时的速率越慢，未存储单元的存储状态越差；

根据预警值进行预警和提示，具体的步骤包括：

将预设的预警范围的最大值和最小值分别标记为Y1和Y2；将预警值与预设的预警范围进行匹配；

若YJ＞Y1，则判定该未存储单元的运行正常，并生成第一运行信号；

若Y2≤YJ≤Y1，则判定该未存储单元的运行正常但存储效率低，并生成第二运行信号；

若YJ＜Y2，则判定该未存储单元的运行异常，并生成第三运行信号；其中，预警范围基于不同型号的硬盘并通过大量数据模拟来设定；根据第二运行信号和第三运行信号通过视频监控平台对未存储单元的运行进行提示；

视频监控平台用于对不同区域的实时监控视频进行显示。

本实施例中，通过对实时监控视频的存储情况进行统计和计算分析，便于及时对未存储单元的存储进行预警和提示，使得实时监控视频的存储保持最佳的运行状态。

本发明中的公式均是去除量纲取其数值计算，通过采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设比例系数和阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者通过大量数据模拟获取。

以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (8)

1.基于云网融合的慧眼监控系统，其特征在于，包括数据压缩模块、数据传输模块和数据存储模块；

数据压缩模块用于对采集的源视频集进行压缩处理，得到压缩视频集；

数据传输模块用于将不同区域的压缩视频集传输至数据存储模块；

数据存储模块用于接收不同区域的压缩视频集并自适应的进行动态存储，数据存储模块包含不同区域的若干个存储空间，存储空间包含已存储单元和未存储单元；将未存储单元与预设的存储范围进行匹配，得到包含第一匹配单元、第二匹配单元和第三匹配单元的未存储划分集；根据预设的划分比例对未存储划分集中的若干个匹配单元进行划分，得到若干个第一划分子单元和第二划分子单元；

对若干个第一划分子单元进行降序排列，得到第一未存储集；根据存储内存的大小对若干个第二划分子单元进行降序排列，得到第二未存储集；根据压缩视频集中的存储标志，将该压缩视频集中的实时压缩视频分配至第一未存储集和第二未存储集中进行存储；包括：

获取压缩视频集中实时压缩视频关联的存储标志，根据第一存储标志将该实时压缩视频分配至第一未存储集中排首位的第一划分子单元进行存储；根据第二存储标志将该实时压缩视频分配至第二未存储集中排首位的第二划分子单元进行存储，并在预设的时长后，对存储后的第一未存储集和第二未存储集中的若干个划分子单元的位置重新进行排序。

2.根据权利要求1所述的基于云网融合的慧眼监控系统，其特征在于，还包括数据获取模块、数据统计模块和视频监控平台，数据获取模块用于获取不同区域的实时监控视频，得到源视频集；数据统计模块用于对实时监控视频进行编号和统计，并及时进行预警和提示；视频监控平台用于对不同区域的实时监控视频进行显示。

3.根据权利要求2所述的基于云网融合的慧眼监控系统，其特征在于，数据压缩模块包含第一压缩单元和第二压缩单元，第一压缩单元用于对日常的实时监控视频进行压缩，得到第一处理视频集和第一存储标志；第二压缩单元用于对标记日期的实时监控视频进行加密和压缩，得到第二处理视频集和第二存储标志；将第一处理视频集和第二处理视频集根据是否加密来分类组合，得到压缩视频集。

4.根据权利要求3所述的基于云网融合的慧眼监控系统，其特征在于，将未存储单元与预设的存储范围进行匹配的具体的步骤包括：若未存储单元大于预设的存储范围的最大值，则将该未存储单元标记为第一匹配单元；若未存储单元不大于预设的存储范围的最大值且不小于存储范围的最小值，则将该未存储单元标记为第二匹配单元；若未存储单元小于预设的存储范围的最小值，则将该未存储单元标记为第三匹配单元；第一匹配单元和第二匹配单元均用于存储处理后的实时监控视频。

5.根据权利要求4所述的基于云网融合的慧眼监控系统，其特征在于，加密通过基于统计规律的VEA算法实现，压缩通过H264视频压缩算法实现。

6.根据权利要求5所述的基于云网融合的慧眼监控系统，其特征在于，对若干个第一划分子单元进行降序排列的具体步骤包括：分别对区域中的若干个已存储单元和未存储单元进行取值和标记，将已存储单元对应的存储内存标记为YCDi，i=1,2,3...k；将未存储单元对应的存储内存标记为WCDi，i=1,2,3...m；分别对若干个第一划分子单元对应的存储内存进行取值并标记为YHFi，i=1,2,3...n；其中，k、m和n均表示为总的个数；

通过公式

计算获取若干个第一划分子单元对应的存储权重，其中，a1和a2均表示为不同的比例系数且均大于零；根据存储权重对若干个第一划分子单元进行降序排列。

7.根据权利要求6所述的基于云网融合的慧眼监控系统，其特征在于，对实时监控视频进行编号和统计的具体步骤包括：

对实时的北京时间进行取值并排列组合，得到存储的实时监控视频的编号，并将存储的次数加一，将存储的总次数标记为CC；获取未存储单元存储实时监控视频时的速率，对该速率进行取值并标记为CS；

将标记的各项数据进行归一化处理并取值，通过公式

计算获取未存储单元的预警值；其中，b1和b2均表示为不同的比例系数且均大于零。

8.根据权利要求7所述的基于云网融合的慧眼监控系统，其特征在于，进行预警和提示的具体步骤包括：

将预设的预警范围的最大值和最小值分别标记为Y1和Y2；将预警值YJ与预设的预警范围进行匹配；

若YJ＞Y1，则判定该未存储单元的运行正常，并生成第一运行信号；

若Y2≤YJ≤Y1，则判定该未存储单元的运行正常但存储效率低，并生成第二运行信号；

若YJ＜Y2，则判定该未存储单元的运行异常，并生成第三运行信号；根据第二运行信号和第三运行信号，通过视频监控平台对未存储单元的运行进行提示。

Images