CN113867632A - 云视频识别方法、设备及计算机存储介质 - Google Patents

云视频识别方法、设备及计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请提供一种云视频识别方法、设备及计算机存储介质，主要包括根据视频识别请求，从云存储器读取云视频文件，并根据读取结果获得云视频文件打开成功或不成功的识别结果，响应云视频文件打开成功的识别结果，播放并识别云视频文件，以获得云视频文件的识别结果。借此，本申请可在无需下载云视频文件的条件下完成视频识别处理，解决了磁盘写入速度对识别引擎并发任务解析量的限制，以提高视频识别处理效率。

Description

云视频识别方法、设备及计算机存储介质
技术领域
本申请实施例涉及视频识别技术领域，特别涉及一种云视频方法、设备及计算机存储介质。
背景技术
在行为分析、抓拍分析等视频分析场景中，各种分析引擎通常用于对实时视频进行画面分析，以迅速的展示分析结果或者报警消息。但是随着实时分析路数的增加，与之对应的分析引擎也随之增加，并导致了产品成本增加。
在成本一定的情况下，为了提升引擎的分析性能及能力，使客户能够获得尽可能多的分析结果，项目方案设计者根据实际使用场景中分析引擎在各个时间段下性能过剩的情况，提出了分时段利用引擎分析录像视频的解决方案，亦即，可在引擎空闲时段解析录像流。
分析引擎性能过剩的情况主要出现于以下场景：在实际生产环境中，假设某个引擎主要用于24小时人员过线抓拍，通过抓拍图片中的关键信息来统计客流量等信息，此分析引擎在白天由于人员客流量较大从而可以有效发挥其性能，但是晚上由于客流量的急剧下降，将出现分析引擎性能过剩的问题。
此外，目前为使引擎能够分析录像视频，需要为引擎提供视频文件下载功能，但是如果将每个视频文件都下载到引擎本地，然后，再由引擎打开本地视频文件进行解码分析，存在有以下两个弊端：其一、引擎需要很大的磁盘空间来缓存视频文件。其二、磁盘的写入速率(60～170MB/s，avg:120MB/s)会限制并发数，尽管有很大的磁盘空间可以缓存视频文件，但是受限于机械硬盘的写入速率，导致分析引擎能够支持的分析任务受到限制，所以，目前的方案存在着无法使解析性能最大化，并存在引擎性能过剩的问题。而解决这两点问题最直接的方案是增加磁盘数量，并组建RAID等，然而，这种解决方案会增加产品成本。
有鉴于此，亟需一种视频识别解析技术，以克服上述现在技术中存在的种种问题。
发明内容
鉴于上述问题，本申请提供一种云视频识别方法、设备及计算机存储介质，可在无需下载视频至本地的情况下完成视频的识别解析处理，以提高视频识别处理效率。
本申请第一方面提供一种云视频识别方法，其包括根据视频识别请求，从云存储器读取满足所述视频识别请求的云视频文件，并根据所述云视频文件的读取结果，获得所述云视频文件打开成功或不成功的识别结果；以及响应所述云视频文件打开成功的识别结果，播放并识别所述云视频文件，以获得所述云视频文件的识别结果。
本申请第二方面提供一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行上述第一方面所述的方法。
本申请第三方面提供一种云视频识别设备，其包括：视频读取模块，其根据视频识别请求，从云存储器读取满足所述视频识别请求的云视频文件，并根据所述云视频文件的读取结果，获得所述云视频文件打开成功或不成功的识别结果；视频识别模块，其响应所述云视频文件打开成功的识别结果，播放并识别所述云视频文件，以获得所述云视频文件的识别结果。
综上所述，本申请实施例提供的云视频识别方法、设备及计算机存储介质通过在线读取云视频文件，以实现云视频文件的在线开启操作，从而可可在无需下载云视频文件至本地磁盘的前提下，实现云视频文件的在线识别处理。据此，本申请可解除磁盘写入速度对于识别引擎并发任务解析量的限制，借以提高视频文件的识别处理效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请第一实施例的云视频识别方法的流程示意图。
图2为本申请第二实施例的云视频识别方法的流程示意图。
图3为本申请的云视频识别方法的打开离线视频文件的时序图。
图4为本申请第三实施例的云视频识别方法的流程示意图。
图5为本申请的云视频识别方法的播放离线视频文件的时序图。
图6和图7为本申请的第五实施例的云视频识别设备的架构示意图。
元件标号
600：云视频识别设备；602：视频读取模块；604：视频识别模块；6022：文件读取器；6024：视频解析器。
具体实施方式
为了使本领域的人员更好地理解本申请实施例中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请实施例保护的范围。
如上述背景技术部分所述，由于现有技术需将视频文件直接下载到引擎本地再进行识别的方案存在很多弊端，例如需要空间缓存视频文件、并发数受限制等。有鉴于此，本申请提供一种云视频识别方法、设备及计算机存储介质，可以解决上述现有技术中的种种问题。
第一实施例
图1示出了本申请第一实施例的云视频识别方法的流程示意图。如图所示，本实施例的方法主要包括以下处理步骤：
步骤S102,根据视频识别请求，从云存储器读取满足视频识别请求的云视频文件，并根据云视频文件的读取结果，获得云视频文件打开成功或不成功的识别结果。
可选地，可根据视频识别请求，从云存储器读取云视频文件的文件信息，据以打开云视频文件，再从云存储器读取云视频文件的头尾信息，据以获得云视频文件打开成功或不成功的识别结果。
步骤S104，响应云视频文件打开成功的识别结果，播放并识别云视频文件，以获得云视频文件的识别结果。
可选地，可根据预设播放倍速，获得云视频文件的帧间隔参数，据以从云存储器读取云视频文件的各视频帧数据，并进行在线播放和识别，以获得云视频文件的识别结果。
综上所述，本实施例的云视频识别方法可通过在线方式播放并识别云视频文件，而无需将文件下载至本地，借以提高云视频文件的识别解析效率。
第二实施例
图2示出了本申请第二实施例的云视频识别方法的流程示意图。本实施例为上述步骤S102的具体实施方案，如图所示，本实施例的方法主要包括以下步骤：
步骤S202，根据离线视频文件打开请求，从云存储器读取云视频文件的文件信息。
可选地，可根据离线视频文件打开请求，获取云视频文件的存储参数，并根据存储参数，与云存储器建立通信连接，以获取存储于云存储器中的云视频文件的文件信息。
可选地，云视频文件的存储参数可包括云存储器的IP信息、端口信息，云视频文件的识别信息等。
请配合图3，于本实施例中，在引擎的本地端可集成视频管理平台SDK、视频解析器、文件读取器。
其中，视频管理平台SDK(视频管理平台软件开发工具包)可由C++语言开发，并可适配windows、linux、aarch64各种操作平台。视频解析器与文件读取器可构成视频流化器，文件读取器可使用视频云存储HTTP API以实现远程视频文件的文件信息获取、视频数据下载的功能。视频解析器例如为FFmpeg视频解析器，其可为用于记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。
于本实施例中，引擎可首先向视频管理平台SDK发起离线视频文件打开请求(参考图3所示时序图中的步骤1)，具体地，引擎可调用视频管理平台SDK打开离线视频文件接口，并在调用接口时，传入云视频文件的存储参数，例如云存储器的IP信息、端口信息、云视频文件的识别信息(例如云视频文件名称)等。
而后，视频管理平台SKD可向文件读取器发出DCR文件打开指令，并传入云视频文件的存储参数(参考图3所示时序图中的步骤2)。
接着，根据云视频文件的存储参数与云存储器建立TCP链接，并通过调用视频云存储HTTP API获取云视频文件的文件信息。(参考图3所示时序图中的步骤3)，云存储器可向文件读取器返回相关文件信息(例如文件长度、文件创建信息等)(参考图3所示时序图中的步骤4)。
步骤S204，根据文件信息，获得云视频文件打开成功或打开不成功的识别结果。
于本实施例中，文件读取器在接收云视频文件的文件信息后，可判断文件信息的文件大小，若文件信息的文件大小大于零，则将向视频管理平台SDK返回则获得云视频文件打开成功的识别结果(参考图3所示时序图中的步骤5)。
步骤S206，响应云视频文件打开成功的识别结果，从云存储器读取云视频文件的头尾信息。
具体地，当获取DCR文件打开完成的指令后，视频管理平台SDK可打开视频解析器(参考图3所示时序图中的步骤6)，并由视频解析器向文件读取器发起数据读取请求(参考图3所示时序图中的步骤7)，文件读取器可根据视频解析器指定的读取范围向云存储器发起HTTP信令，以读取文件指定区域的文件数据(参考图3所示时序图中的步骤8)，从而提供云存储器将指定区域二进制数据返回至文件读取器(参考图3所示时序图中的步骤9)，再由文件读取器将云视频文件的头尾信息返回给视频解析器(参考图3所示时序图中的步骤10)。
步骤S208，根据头尾信息，返回离线视频文件打开请求成功或不成功的响应结果。
可选地，可根据头尾信息，获取云视频文件有效或无效的识别结果，并响应云视频文件有效的识别结果，获得视频流化器打开成功或打开不成功的判断结果，并当获得视频流化器打开成功的判断结果时，返回离线视频文件打开请求成功的响应结果。
具体地，视频解析器可解析视频文件头尾信息，获取云视频文件的基本信息(包括视频时长、多媒体流目信息等)，据以确认云视频文件是否有效，并当确认云视频文件有效后，向视频管理平台SDK返回流化器打开成功的响应结果(参考图3所示时序图中的步骤11)。视频管理平台SDK在确认文件读取器打开成功以及视频解析器打开成功之后，可向引擎返回离线视频文件打开请求成功的响应结果(参考图3所示时序图中的步骤12)。
第三实施例
图4示出了本申请第三实施例的云视频识别方法的流程示意图。
接续上述第二实施例的处理步骤，在引擎返回离线视频文件打开请求成功的响应结果之后，即可继续执行云视频文件的在线播放及识别流程。请配合参考图5，其示出了引擎针对已打开的离线视频文件进行播放的操作流程。
首先，引擎可调用视频管理平台SDK(集成开发工具)播放离线视频文件接口，以开启离线视频文件的下载及流化过程(参考图5所示时序图中的步骤1)，而后，视频管理平台SDK可打开文件阅读器，向其发送传输视频传输请求(参考图5所示时序图中的步骤2)，以令文件阅读器启动线程传输过程，进而开启云视频文件中各视频帧数据的循环读取任务(参考图5所示时序图中的步骤3)。
于本实施例中，文件阅读器可将文件读取器和文件解析器结合在一起。将从文件读取器中读取到的视频二进制数据送入到文件解析器中，以供进行demux解封装的操作，并在得到视频编码帧数据后回调给引擎。
如图4所示，本实施例的各视频帧数据的循环读取任务主要包括以下步骤：
步骤S402，根据预设播放倍速，获得云视频文件的帧间隔参数。
于本实施例中，文件阅读器可根据预设播放倍速计算出云视频文件的帧间隔参数，例如，可根据下载倍速计算毫秒级帧间隔(参考图5所示时序图中的步骤4)。
步骤S404，根据帧间隔参数，确定延迟时长。
于本实施例中，文件阅读器可根据帧间隔参数，确定云视频文件中的帧间隔延迟时长(参考图5所示时序图中的步骤5)。
步骤S406，根据延迟时长和云视频文件的文件信息，从云存储器读取云视频文件的各视频帧数据。
可选地，云视频文件的文件信息包括云视频文件的数据偏移信息、数据长度信息等，可据以从云存储器的指定区域中读取相关数据信息。
具体地，文件阅读器可根据帧间隔延迟时长，向视频解析器发送视频帧读取请求(参考图5所示时序图中的步骤6)，视频解析器可对视频帧读取请求进行响应，并根据解析结果向文件读取器发送文件数据读取请求(参考图5所示时序图中的步骤7)，再由文件读取器响应的文件数据读取请求，向云存储器发送文件指定区域数据读取请求(参考图5所示时序图中的步骤8)，而后，云存储器可响应数据读取请求，向文件读取器返回文件指定区域的二进制数据(参考图5所示时序图中的步骤9)，并由文件读取器将文件数据返回至视频解析器(参考图5所示时序图中的步骤10)。视频解析器可根据返回的文件数据合成一个视频帧数据(参考图5所示时序图中的步骤11)，并将视频帧数据经由文件阅读回调给引擎。
通过循环执行图5所示时序图中的步骤4至步骤11，可完成云视频文件中各视频帧数据的持续下载，直至所有各视频帧数据下载完成。
较佳地，文件阅读器在循环发送下一视频帧数据之前，可进行延迟矫正，以确保帧间隔均匀。具体地，可计算延迟期间到回调数据之间的总耗时，决议是否需要进行延迟矫正(多退少补原则)，以保障每帧回调的间隔均匀。
步骤S408，播放并识别各视频帧数据，获得云视频文件的识别结果。
具体地，引擎可持续接收视频管理平台SDK回调的各视频帧数据，完成解码后的解析工作
综上所述，本实施例的云视频识别方法可将从云存储器下载的二进制数据直接输入到视频解析器中，让视频解析器认为这是一个本地视频文件，并同时完成demux解封装的机械操作。借此，可在无需下载云视频文件至本地的情况下，完成视频文件的识别处理，可以提高云视频的识别处理效率。
第四实施例
本申请第四实施例提供一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行第一实施例至第三实施例中任一实施例所述的方法。
第五实施例
图6和图7示出了本申请第五实施例的云视频识别设备的架构示意图。如图所示，本实施例的云视频识别设备600主要包括视频读取模块602和视频识别模块604。
视频读取模块602用于根据视频识别请求，从云存储器60读取满足所述视频识别请求的云视频文件，并根据所述云视频文件的读取结果，获得所述云视频文件打开成功或不成功的识别结果。
可选地，如图7所示，视频读取模块602可包括文件读取器6022和视频解析器6024。
可选地，文件读取器6022可根据离线视频文件打开请求，从所述云存储器60读取所述云视频文件的文件信息，并根据所述文件信息，获得所述云视频文件打开成功或打开不成功的识别结果。
可选地，文件读取器6022可根据所述离线视频文件打开请求，获取所述云视频文件的存储参数；根据所述存储参数，与所述云存储器60建立通信连接，以获取存储于所述云存储器60中的所述云视频文件的文件信息。
可选地，所述云视频文件的存储参数包括所述云存储器60的IP信息、端口信息，所述云视频文件的识别信息。
可选地，文件读取器6022可根据所述文件信息，若所述文件信息的文件大小大于零，获得所述云视频文件打开成功的识别结果。
可选地，视频解析器6024可响应所述云视频文件打开成功的识别结果，向所述文件读取器发起头尾信息读取请求，并根据所述文件读取器从所述云存储器60读取所述云视频文件的头尾信息，返回所述离线视频文件打开请求成功或不成功的响应结果。
可选地，视频解析器6024可根据所述头尾信息，获取所述云视频文件有效或无效的识别结果；响应所述云视频文件有效的识别结果，获得视频流化器打开成功或打开不成功的判断结果；若获得所述视频流化器打开成功的判断结果，返回所述离线视频文件打开请求成功的响应结果。
视频识别模块604用于响应所述云视频文件打开成功的识别结果，播放并识别所述云视频文件，以获得所述云视频文件的识别结果。
可选地，视频识别模块604还可根据预设播放倍速，获得所述云视频文件的帧间隔参数；根据所述帧间隔参数，确定延迟时长；根据所述延迟时长和所述云视频文件的文件信息，从所述云存储器60读取所述云视频文件的各视频帧数据。
可选地，视频识别模块604用于播放并识别各所述视频帧数据，获得所述云视频文件的识别结果。
此外，本发明实施例的云视频识别设备600还可用于实现前述各云视频识别方法实施例中的其他步骤，并具有相应的方法步骤实施例的有益效果，在此不再赘述。
综上所述，本申请各实施例提供的云视频识别方法、设备及计算机存储介质，无需将完整的云视频文件下载到本地，即可完成云视频文件的在线播放和识别，可以解决引擎磁盘写入速率限制并发任务数量的问题，并可充分发挥引擎空闲时的解析性能，从而有效提高云视频文件的识别处理效率。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请实施例的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (12)

1.一种云视频识别方法，其特征在于，包括：
根据视频识别请求，从云存储器读取满足所述视频识别请求的云视频文件，并根据所述云视频文件的读取结果，获得所述云视频文件打开成功或不成功的识别结果；以及
响应所述云视频文件打开成功的识别结果，播放并识别所述云视频文件，以获得所述云视频文件的识别结果。
2.根据权利要求1所述的云视频识别方法，其特征在于，所述根据视频识别请求，从云存储器读取满足所述视频识别请求的云视频文件，并根据所述云视频文件的读取结果，获得所述云视频文件打开成功或不成功的识别结果包括：
根据离线视频文件打开请求，从所述云存储器读取所述云视频文件的文件信息；
根据所述文件信息，获得所述云视频文件打开成功或打开不成功的识别结果；
响应所述云视频文件打开成功的识别结果，从所述云存储器读取所述云视频文件的头尾信息；
根据所述头尾信息，返回所述离线视频文件打开请求成功或不成功的响应结果。
3.根据权利要求2所述的云视频识别方法，其特征在于，所述根据离线视频文件打开请求，从所述云存储器读取所述云视频文件的文件信息包括：
根据所述离线视频文件打开请求，获取所述云视频文件的存储参数；
根据所述存储参数，与所述云存储器建立通信连接，以获取存储于所述云存储器中的所述云视频文件的文件信息。
4.根据权利要求3所述的云视频识别方法，其特征在于，所述云视频文件的存储参数包括所述云存储器的IP信息、端口信息，所述云视频文件的识别信息。
5.根据权利要求2所述的云视频识别方法，其特征在于，所述根据所述文件信息，获得所述云视频文件打开成功或打开不成功的识别结果包括：
根据所述文件信息，若所述文件信息的文件大小大于零，获得所述云视频文件打开成功的识别结果。
6.根据权利要求2所述的云视频识别方法，其特征在于，所述根据所述头尾信息，返回所述离线视频文件打开请求成功或不成功的响应结果包括：
根据所述头尾信息，获取所述云视频文件有效或无效的识别结果；
响应所述云视频文件有效的识别结果，获得视频流化器打开成功或打开不成功的判断结果；
若获得所述视频流化器打开成功的判断结果，返回所述离线视频文件打开请求成功的响应结果。
7.根据权利要求6所述的云视频识别方法，其特征在于，所述视频流化器包括FFmpeg视频解析器。
8.根据权利要求2所述的云视频识别方法，其特征在于，所述响应所述云视频文件打开成功的识别结果，播放并识别所述云视频文件，以获得所述云视频文件的识别结果包括：
根据预设播放倍速，获得所述云视频文件的帧间隔参数；
根据所述帧间隔参数，确定延迟时长；
根据所述延迟时长和所述云视频文件的文件信息，从所述云存储器读取所述云视频文件的各视频帧数据；
播放并识别各所述视频帧数据，获得所述云视频文件的识别结果。
9.根据权利要求8所述的云视频识别方法，其特征在于，所述云视频文件的所述文件信息包括所述云视频文件的数据偏移信息、数据长度信息。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行权利要求1至9中任一项所述的方法。
11.一种云视频识别设备，其特征在于，包括：
视频读取模块，其根据视频识别请求，从云存储器读取满足所述视频识别请求的云视频文件，并根据所述云视频文件的读取结果，获得所述云视频文件打开成功或不成功的识别结果；
视频识别模块，其响应所述云视频文件打开成功的识别结果，播放并识别所述云视频文件，以获得所述云视频文件的识别结果。
12.根据权利要求11所述的云视频识别设备，其特征在于，所述视频读取模块包括：
文件读取器，其根据离线视频文件打开请求，从所述云存储器读取所述云视频文件的文件信息，并根据所述文件信息，获得所述云视频文件打开成功或打开不成功的识别结果；
视频解析器，其响应所述云视频文件打开成功的识别结果，向所述文件读取器发起头尾信息读取请求，并根据所述文件读取器从所述云存储器读取所述云视频文件的头尾信息，返回所述离线视频文件打开请求成功或不成功的响应结果。
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Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110225362A1 (en) * 2010-03-15 2011-09-15 Cleversafe, Inc. Access control in a dispersed storage network
US20130268357A1 (en) * 2011-09-15 2013-10-10 Stephan HEATH Methods and/or systems for an online and/or mobile privacy and/or security encryption technologies used in cloud computing with the combination of data mining and/or encryption of user's personal data and/or location data for marketing of internet posted promotions, social messaging or offers using multiple devices, browsers, operating systems, networks, fiber optic communications, multichannel platforms
CN103379362A (zh) * 2012-04-24 2013-10-30 腾讯科技（深圳）有限公司 视频点播方法和系统
CN105898354A (zh) * 2015-12-07 2016-08-24 乐视云计算有限公司 视频文件的多音轨存储方法和装置
CN205510194U (zh) * 2015-12-09 2016-08-24 宁波升维信息技术有限公司 一种视频录播控制系统
CN107231581A (zh) * 2016-03-25 2017-10-03 中国电信股份有限公司 用于视频播放的方法、系统及流媒体播放控制服务器
CN107786873A (zh) * 2016-08-30 2018-03-09 山大鲁能信息科技有限公司 基于转码队列的自动视频转码封包格式的录播方法及系统
CN107979621A (zh) * 2016-10-24 2018-05-01 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种视频文件的存储、定位播放方法及装置
CN108881319A (zh) * 2018-09-07 2018-11-23 许昌特博特科技有限公司 一种基于人工智能的虚拟在线教学系统
CN110224978A (zh) * 2019-04-30 2019-09-10 济南汇通远德科技有限公司 一种基于云服务实现视频追溯的方法
CN110572691A (zh) * 2019-08-01 2019-12-13 浙江大华技术股份有限公司 视频读取方法、装置、设备和存储介质
CN113079386A (zh) * 2021-03-19 2021-07-06 北京百度网讯科技有限公司 一种视频在线播放方法、装置、电子设备及存储介质

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110225362A1 (en) * 2010-03-15 2011-09-15 Cleversafe, Inc. Access control in a dispersed storage network
US20130268357A1 (en) * 2011-09-15 2013-10-10 Stephan HEATH Methods and/or systems for an online and/or mobile privacy and/or security encryption technologies used in cloud computing with the combination of data mining and/or encryption of user's personal data and/or location data for marketing of internet posted promotions, social messaging or offers using multiple devices, browsers, operating systems, networks, fiber optic communications, multichannel platforms
CN103379362A (zh) * 2012-04-24 2013-10-30 腾讯科技（深圳）有限公司 视频点播方法和系统
CN105898354A (zh) * 2015-12-07 2016-08-24 乐视云计算有限公司 视频文件的多音轨存储方法和装置
CN205510194U (zh) * 2015-12-09 2016-08-24 宁波升维信息技术有限公司 一种视频录播控制系统
CN107231581A (zh) * 2016-03-25 2017-10-03 中国电信股份有限公司 用于视频播放的方法、系统及流媒体播放控制服务器
CN107786873A (zh) * 2016-08-30 2018-03-09 山大鲁能信息科技有限公司 基于转码队列的自动视频转码封包格式的录播方法及系统
CN107979621A (zh) * 2016-10-24 2018-05-01 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种视频文件的存储、定位播放方法及装置
CN108881319A (zh) * 2018-09-07 2018-11-23 许昌特博特科技有限公司 一种基于人工智能的虚拟在线教学系统
CN110224978A (zh) * 2019-04-30 2019-09-10 济南汇通远德科技有限公司 一种基于云服务实现视频追溯的方法
CN110572691A (zh) * 2019-08-01 2019-12-13 浙江大华技术股份有限公司 视频读取方法、装置、设备和存储介质
CN113079386A (zh) * 2021-03-19 2021-07-06 北京百度网讯科技有限公司 一种视频在线播放方法、装置、电子设备及存储介质

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