CN114222112A - 时间校准方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

时间校准方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDF

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CN114222112A
CN114222112A CN202111307042.6A CN202111307042A CN114222112A CN 114222112 A CN114222112 A CN 114222112A CN 202111307042 A CN202111307042 A CN 202111307042A CN 114222112 A CN114222112 A CN 114222112A
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Abstract

本发明涉及智能安防领域,公开了一种时间校准方法、装置、计算机设备及存储介质,其方法包括:接收图像数据平台返回的心跳结果,心跳结果包括时间可信度字段;若时间可信度字段的值为不可用,则向校时服务器发送校时请求;接收校时服务器返回的响应校时请求的校时结果;根据校时结果对当前拍摄设备的设置时间进行校准处理。本发明可以减少拍摄设备的时间校准频率,提高拍摄设备获取的图像数据在时间上的准确性。

Description

时间校准方法、装置、计算机设备及存储介质
技术领域
本发明涉及智能安防领域,尤其涉及一种时间校准方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
随着社会的发展,安防摄像头的安装数量越来越多。据不完全统计,一座大城市安装的安防摄像头多达数十万个。这些安防摄像头定期向图像数据平台上传图像数据。由于每个安防摄像头都有自身的时间设置,存在部分时间设置与图像数据平台的时间设置不同。这些与图像数据平台的时间设置不同的安防摄像头,其图像采集的时间与真实时间(此处认为图像数据平台的时间设置是正确的)存在较大误差。
现有解决方式是安防摄像头自身不断向校时服务器的时间校准接口发出时间校准请求。然而,大部分的时间校准请求是非必要的,过于依赖校时服务器,加剧了校时服务器的服务压力。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种时间校准方法、装置、计算机设备及存储介质,以减少安防摄像头的时间校准频率。
一种时间校准方法,其特征在于,包括:
接收拍摄设备发送的心跳保活请求和图像数据;
对所述图像数据进行分析,生成时间准确性分析结果;
根据所述时间准确性分析结果设置心跳结果的时间可信度字段;所述心跳结果用于响应所述心跳保活请求;
将所述心跳结果返回给所述拍摄设备,以使所述拍摄设备根据所述时间可信度字段对自身的设置时间进行校准处理。
一种时间校准方法,其特征在于,包括:
接收图像数据平台返回的心跳结果,所述心跳结果包括时间可信度字段;
若所述时间可信度字段的值为不可用,则向校时服务器发送校时请求;
接收所述校时服务器返回的响应所述校时请求的校时结果;
根据所述校时结果对拍摄设备的设置时间进行校准。
一种时间校准装置,其特征在于,包括:
接收设备数据模块,用于接收拍摄设备发送的心跳保活请求和图像数据;
时间准确性分析模块,用于对所述图像数据进行分析,生成时间准确性分析结果;
心跳字段设置模块,用于根据所述时间准确性分析结果设置心跳结果的时间可信度字段;所述心跳结果用于响应所述心跳保活请求;
校准设置时间模块,用于将所述心跳结果返回给所述拍摄设备,以使所述拍摄设备根据所述时间可信度字段对自身的设置时间进行校准处理。
一种时间校准装置,其特征在于,包括:
接收心跳数据模块,用于接收图像数据平台返回的心跳结果,所述心跳结果包括时间可信度字段;
校时请求模块,用于若所述时间可信度字段的值为不可用,则向校时服务器发送校时请求;
接收校时结果,用于接收所述校时服务器返回的响应所述校时请求的校时结果;
时间校准模块,用于根据所述校时结果对当前拍摄设备的设置时间进行校准。
一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令,所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述时间校准方法。
一个或多个存储有计算机可读指令的可读存储介质,所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器执行如上述时间校准方法。
本发明通过对拍摄设备发送的图像数据进行分析,生成时间准确性分析结果;根据时间准确性分析结果设置心跳结果的时间可信度字段;心跳结果用于响应拍摄设备的心跳保活请求;将心跳结果返回给拍摄设备,以使拍摄设备根据时间可信度字段对自身的设置时间进行校准处理,使得拍摄设备不需要频繁的向校时服务器发送时间校准请求以进行时间校准,可以减少拍摄设备向校时服务器发送时间校准请求以进行时间校准的频率,提高拍摄设备获取的图像数据在时间上的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例的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发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例中时间校准方法的一应用环境示意图;
图2是本发明一实施例中时间校准方法的一流程示意图;
图3是本发明一实施例中基于预测结果生成的时间预测趋势曲线;
图4是本发明一实施例中时间校准方法的一流程示意图;
图5是本发明一实施例中时间校准装置的一结构示意图;
图6是本发明一实施例中时间校准装置的一结构示意图;
图7是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。
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他实施例,都属于本发明保护的范围。
本实施例提供的时间校准方法,可应用在如图1的应用环境中,其中,客户端与服务端进行通信。其中,客户端可以是拍摄设备,如安防摄像头。服务端可以是图像数据平台,用于存储安防摄像头上传的图像数据。服务端可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一实施例中,如图2所示,提供一种时间校准方法,以该方法应用在图1中的服务端为例进行说明,包括如下步骤S10-S40。
S10、接收拍摄设备发送的心跳保活请求和图像数据。
可理解地,本实施例提供的时间校准方法,其执行主体可以是图像数据平台。图像数据平台可与多个拍摄设备连接,接收各个拍摄设备发送的心跳保活请求和图像数据。图像数据平台包括图像数据库。该图像数据库可以存储从拍摄设备接收的图像数据。在此处,心跳保活请求用于保持拍摄设备与图像数据平台之间的连接。
S20、对所述图像数据进行分析,生成时间准确性分析结果。
可理解地,图像数据平台在接收到图像数据之后,可以对图像数据进行分析,生成时间准确性分析结果。在此处,图像数据平台可以内置或外置数据分析平台,由数据分析平台分析图像数据,然后从数据分析平台获取时间准确性分析结果。在此处,数据分析平台设置有经过训练的预测模型,可以对输入的图像数据进行智能预测,输出时间准确性分析结果。例如,当图像数据的生成时间处于预测模型的预测范围,则输出“OK”;否则输出“unvalid”。
S30、根据所述时间准确性分析结果设置心跳结果的时间可信度字段;所述心跳结果用于响应所述心跳保活请求。
可理解地,心跳结果指的是图像数据平台响应拍摄设备的心跳保活请求的反馈结果。心跳结果还设置了时间可信度字段,该字段可以反馈拍摄设备提交的图像数据的时间可信度。
图像数据平台接收到时间准确性分析结果之后,可以根据时间准确性分析结果设置心跳结果中时间可信度字段的值。需要注意的是,在此处,用于设置时间可信度字段的值的时间准确性分析结果,并不一定与心跳保活请求同步发送。在生成心跳结果时,可以使用最新生成的与当前拍摄设备对应的时间准确性分析结果。
可以根据实际需要设置时间可信度字段的值的表现形式。在一示例中,当时间准确性分析结果为“OK”,时间可信度字段的值可以是“0”;当时间准确性分析结果为“unvalid”,时间可信度字段的值可以是“1”。
S40、将所述心跳结果返回给所述拍摄设备,以使所述拍摄设备根据所述时间可信度字段对自身的设置时间进行校准处理。
可理解地,拍摄设备可以根据时间可信度字段确定是否对自身的设置时间进行校准处理。例如,时间可信度字段为0(表示拍摄设备的设置时间是可信的),则拍摄设备不需要对自身的设置时间进行校准处理。时间可信度字段为1(表示拍摄设备的设置时间是不可信的),则拍摄设备需要对自身的设置时间进行校准处理。
可以设置校时服务器,由校时服务器向拍摄设备提供校准服务。在此处,由于拍摄设备可以预先判断其设置时间是否可信,可以大大减少向校时服务器请求校准的次数,减少校时服务器的处理压力。
本实施例提供的时间校准方法,通过对拍摄设备发送的图像数据进行分析,生成时间准确性分析结果;根据时间准确性分析结果设置心跳结果的时间可信度字段;心跳结果用于响应拍摄设备的心跳保活请求;将心跳结果返回给拍摄设备,以使拍摄设备根据时间可信度字段对自身的设置时间进行校准处理,使得拍摄设备不需要频繁的向校时服务器发送时间校准请求以进行时间校准,可以减少拍摄设备向校时服务器发送时间校准请求以进行时间校准频率,提高拍摄设备获取的图像数据在时间上的准确性。
可选的,步骤S20,即所述对所述图像数据进行分析,生成时间准确性分析结果,包括:
S201、对所述图像数据进行特征提取,生成时间序列数据;
S202、根据所述时间序列数据生成时间实际趋势曲线;通过时间序列预测模型处理所述时间序列数据,生成时间预测趋势曲线;
S203、比对所述时间实际趋势曲线和所述时间预测趋势曲线,生成所述时间准确性分析结果。
可理解地,时间序列数据(time series data)指的是一个时间段内的数据,用于描述图像内事物随时间变化的状况。此类数据可以反映某一事物或现象随时间变化的状态或程度。在一些示例中,数据分析平台可以使用Prophet框架(一种由脸书公司提供的开源框架),该框架可以用于未来预测,缺值补充或者是异常检测。
在一具体示例中,某相机可提取出如表1的若干特征数据。
表1从图像数据提取出的特征数据
Figure BDA0003340509140000071
表1中,图像数据的总时长为5min。每一时刻(每隔5s)的图像数据可以提取出一个128维的特征向量,将这些特征向量进行拼接,可以得到时间序列数据。
可以将上述时间序列数据输入Prophet框架中。Prophet框架包括两列,分别为'ds'和'y',其中,'ds'表示时间戳,'y'表示时间序列的值(向量值)。可以根据实际需要改变框架中数据架构(如pd.dataframe)的列名称。如,原来的两列名字是'timestamp'和'value',可以使用重命名函数(如df.rename)更改上述两列的标签,修改后分别为'ds'和'y'。
在一些示例中,时间序列数据需要进行归一化的操作。可以根据实际需要选取归一化算法,如可以采用平均归一化算法。
在完成对时间序列数据的归一化之后,可以初始化Prophet框架,然后拟合模型,并进行时间序列的预测,获得预测值。在获得预测值之前,需要设置预测值的预测点数,以及时间序列的频率。
在进行了预测操作之后,可以基于预测结果画出预测图,并画出时间序列的分量。
如图3所示,可以根据预设结果生成时间预测趋势曲线(包括三条曲线,分别为预测线(predict)、预测上界线(upper)和预测下界线(lower)),根据时间序列数据生成时间实际趋势曲线(true)。若时间实际趋势曲线处于预测上界线与预测下界线之间,则时间准确性分析结果为“OK”;若时间实际趋势曲线不处于预测上界线与预测下界线之间,则时间准确性分析结果为“unvalid”。
在一实施例中,如图4所示,提供一种时间校准方法,以该方法应用在图1中的客户端为例进行说明,包括如下步骤S01-S04。
S01、接收图像数据平台返回的心跳结果,所述心跳结果包括时间可信度字段。
可理解地,本实施例提供的时间校准方法,其执行主体可以是拍摄设备,如可以是安防摄像头。拍摄设备与图像数据平台连接。图像数据平台包括图像数据库。该图像数据库可以存储大量的结构化图像数据。图像数据平台可以对图像数据库中存储的图像数据进行处理,生成用户需要的安防数据。图像数据平台可与多个拍摄设备连接,分别向各个拍摄设备发送各自的心跳结果。通过接收心跳结果,可以确认拍摄设备与图像数据平台之间连接的有效性。特别的,在此处,心跳结果还设置了时间可信度字段,该字段可以反馈拍摄设备提交的图像数据的时间可信度。
S02、若所述时间可信度字段的值为不可用,则向校时服务器发送校时请求。
可理解地,时间可信度字段可以包括两种取值,分别为可用(可用OK表示)和不可用(可用unvalid表示)。若时间可信度字段的值为可用,说明拍摄设备的设置时间正常,不需要对时间进行校正。若时间可信度字段的值为不可用,则需要向校时服务器发送校时请求。可以设置有若干校时服务器,拍摄设备可以向其中的一个校时服务器发送校时请求。在此处,校时服务器指的是提供校时服务的服务器。
S03、接收所述校时服务器返回的响应所述校时请求的校时结果。
可理解地,校时服务器接收到校时请求之后,可以向发出校时请求的拍摄设备返回校时结果。校时结果包含准确的时间数据。
S04、根据所述校时结果对拍摄设备的设置时间进行校准。
可理解地,当前拍摄设备可以指发出校时请求的拍摄设备。当前拍摄设备接收到校时结果之后,可以根据校时结果对自身的设置时间进行校准。在一示例中,拍摄设备的设置时间原来为8:00:01,校准后为12:22:16。
步骤S01-S04中,接收图像数据平台返回的心跳结果,所述心跳结果包括时间可信度字段,以根据时间可信度字段确定是否向校时服务器发送校时请求。若所述时间可信度字段的值为不可用,则向校时服务器发送校时请求,以获取准确的时间数据。接收所述校时服务器返回的响应所述校时请求的校时结果,以获得准确的时间数据。根据所述校时结果对拍摄设备的设置时间进行校准,以实现设备设置时间的同步。本实施例提供的时间校准方法,可以减少拍摄设备的时间校准频率,提高拍摄设备获取的图像数据在时间上的准确性。
可选的,步骤S01之前,即所述接收图像数据平台返回的心跳结果,所述心跳结果包括时间可信度字段之前,还包括:
S011、将心跳保活请求和图像数据发送给所述图像数据平台,以使所述图像数据平台根据所述心跳保活请求生成所述心跳结果;
S012、获取所述图像数据的时间准确性分析结果,以使所述图像数据平台根据所述时间准确性分析结果设置所述时间可信度字段的值。
可理解地,拍摄设备在接收心跳结果之前,需要向图像数据平台发送心跳保活请求,同时将自身采集的图像数据传送给图像数据平台。
图像数据平台在接收到图像数据之后,可以对图像数据进行分析,生成时间准确性分析结果。在此处,图像数据平台可以内置或外置数据分析平台,由数据分析平台分析图像数据,然后从数据分析平台获取时间准确性分析结果。在此处,数据分析平台设置有经过训练的预测模型,可以对输入的图像数据进行智能预测,输出时间准确性分析结果。例如,当图像数据的生成时间处于预测模型的预测范围,则输出“OK”;否则输出“unvalid”。
图像数据平台接收到时间准确性分析结果之后,可以根据时间准确性分析结果设置心跳结果中时间可信度字段的值。需要注意的是,在此处,用于设置时间可信度字段的值的时间准确性分析结果,并不一定与心跳保活请求同步发送。在生成心跳结果时,可以使用最新生成的与当前拍摄设备对应的时间准确性分析结果。
可以根据实际需要设置时间可信度字段的值的表现形式。在一示例中,当时间准确性分析结果为“OK”,时间可信度字段的值可以是“0”;当时间准确性分析结果为“unvalid”,时间可信度字段的值可以是“1”。
可选的,步骤S012中,即所述获取所述图像数据的时间准确性分析结果,包括:
S0121、对所述图像数据进行特征提取,生成时间序列数据;
S0122、根据所述时间序列数据生成时间实际趋势曲线;通过数据分析平台存储的时间序列预测模型处理所述时间序列数据,生成时间预测趋势曲线;
S0123、比对所述时间实际趋势曲线和所述时间预测趋势曲线,生成所述时间准确性分析结果。
可理解地,本实施例的具体步骤,可参照上述步骤S201~S203,在此不再赘述。可选的,步骤S10之后,即所述接收图像数据平台返回的心跳结果,所述心跳结果包括时间可信度字段之后,还包括:
S21、若所述时间可信度字段的值为可用,则不向校时服务器发送校时请求。
可理解地,若时间可信度字段的值为可用,则不向校时服务器发送校时请求。这样可以减少请求校时的频次。
可选的,步骤S04之后,所述根据所述校时结果对当前拍摄设备的设置时间进行校准之后,还包括:
S051、若与所述图像数据平台之间的心跳连接不可用,则根据图像数据生成时间趋势数据;
S052、将所述时间趋势数据与预先存储的在先预测趋势数据进行比对,生成比对结果;
S053、根据所述比对结果确定是否向所述校时服务器发送校时请求。
在一些特殊情况(如网络故障等)下,拍摄设备与图像数据平台之间无法保持心跳连接。因而,在特殊情况发生前,图像数据平台可以将数据分析平台生成的时间趋势数据传送给拍摄设备并存储在拍摄设备的本地存储器中。时间趋势数据可以指未来一段时间(如未来三个月)的时间预测数据。
拍摄设备可以对当前的图像数据进行处理,生成时间趋势数据。然后判断该时间趋势数据是否在对应的时间预测数据的预测允许范围内,生成比对结果。比对结果包括“OK”和“invalid”。若“OK”,则不需要向校时服务器发送校时请求。若“invalid”,则需要向校时服务器发送校时请求。
应理解,上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
在一实施例中,提供一种时间校准装置,该时间校准装置与上述实施例中时间校准方法一一对应。如图5所示,该时间校准装置包括接收设备数据模块10、时间准确性分析模块20、心跳字段设置模块30和校准设置时间模块40。各功能模块详细说明如下:
接收设备数据模块10,用于接收拍摄设备发送的心跳保活请求和图像数据;
时间准确性分析模块20,用于对所述图像数据进行分析,生成时间准确性分析结果;
心跳字段设置模块30,用于根据所述时间准确性分析结果设置心跳结果的时间可信度字段;所述心跳结果用于响应所述心跳保活请求;
校准设置时间模块40,用于将所述心跳结果返回给所述拍摄设备,以使所述拍摄设备根据所述时间可信度字段对自身的设置时间进行校准处理。
可选的,时间准确性分析模块20包括:
生成序列数据单元,用于对所述图像数据进行特征提取,生成时间序列数据;
趋势曲线单元,用于根据所述时间序列数据生成时间实际趋势曲线;通过时间序列预测模型处理所述时间序列数据,生成时间预测趋势曲线;
曲线比对单元,用于比对所述时间实际趋势曲线和所述时间预测趋势曲线,生成所述时间准确性分析结果。
在一实施例中,提供一种时间校准装置,该时间校准装置与上述实施例中时间校准方法一一对应。如图6所示,该时间校准装置包括接收心跳数据模块01、校时请求模块02、接收校时结果03和时间校准模块04。各功能模块详细说明如下:
接收心跳数据模块01,用于接收图像数据平台返回的心跳结果,所述心跳结果包括时间可信度字段;
校时请求模块02,用于若所述时间可信度字段的值为不可用,则向校时服务器发送校时请求;
接收校时结果03,用于接收所述校时服务器返回的响应所述校时请求的校时结果;
时间校准模块04,用于根据所述校时结果对当前拍摄设备的设置时间进行校准。
可选的,时间校准装置还包括:
发送模块,用于将心跳保活请求和图像数据发送给所述图像数据平台,以使所述图像数据平台根据所述心跳保活请求生成所述心跳结果;
字段设置模块,用于获取所述图像数据的时间准确性分析结果,以使所述图像数据平台根据所述时间准确性分析结果设置所述时间可信度字段的值。
可选的,字段设置模块包括:
特征提取单元,用于对所述图像数据进行特征提取,生成时间序列数据;
曲线生成单元,用于根据所述时间序列数据生成时间实际趋势曲线;通过数据分析平台存储的时间序列预测模型处理所述时间序列数据,生成时间预测趋势曲线;
比对单元,用于比对所述时间实际趋势曲线和所述时间预测趋势曲线,生成所述时间准确性分析结果。
可选的,时间校准装置还包括:
不发送校时请求模块,用于若所述时间可信度字段的值为可用,则不向校时服务器发送校时请求。
可选的,时间校准装置还包括:
本地生成趋势数据模块,用于若与所述图像数据平台之间的心跳连接不可用,则根据图像数据生成时间趋势数据;
本地比对模块,用于将所述时间趋势数据与预先存储的在先预测趋势数据进行比对,生成比对结果;
本地校时判断模块,用于根据所述比对结果确定是否向所述校时服务器发送校时请求。
关于时间校准装置的具体限定可以参见上文中对于时间校准方法的限定,在此不再赘述。上述时间校准装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是服务器,其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括可读存储介质、内存储器。该可读存储介质存储有操作系统、计算机可读指令和数据库。该内存储器为可读存储介质中的操作系统和计算机可读指令的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储时间校准方法所涉及的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机可读指令被处理器执行时以实现一种时间校准方法。本实施例所提供的可读存储介质包括非易失性可读存储介质和易失性可读存储介质。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机可读指令,处理器执行计算机可读指令时实现以下步骤:
接收拍摄设备发送的心跳保活请求和图像数据;
对所述图像数据进行分析,生成时间准确性分析结果;
根据所述时间准确性分析结果设置心跳结果的时间可信度字段;所述心跳结果用于响应所述心跳保活请求;
将所述心跳结果返回给所述拍摄设备,以使所述拍摄设备根据所述时间可信度字段对自身的设置时间进行校准处理。
或者,上述处理器执行计算机可读指令时还可以实现以下步骤:
接收图像数据平台返回的心跳结果,所述心跳结果包括时间可信度字段;
若所述时间可信度字段的值为不可用,则向校时服务器发送校时请求;
接收所述校时服务器返回的响应所述校时请求的校时结果;
根据所述校时结果对当前拍摄设备的设置时间进行校准。
在一个实施例中,提供了一个或多个存储有计算机可读指令的计算机可读存储介质,本实施例所提供的可读存储介质包括非易失性可读存储介质和易失性可读存储介质。可读存储介质上存储有计算机可读指令,计算机可读指令被一个或多个处理器执行时实现以下步骤:
接收拍摄设备发送的心跳保活请求和图像数据;
对所述图像数据进行分析,生成时间准确性分析结果;
根据所述时间准确性分析结果设置心跳结果的时间可信度字段;所述心跳结果用于响应所述心跳保活请求;
将所述心跳结果返回给所述拍摄设备,以使所述拍摄设备根据所述时间可信度字段对自身的设置时间进行校准处理。
或者,上述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时实现以下步骤:
接收图像数据平台返回的心跳结果,所述心跳结果包括时间可信度字段;
若所述时间可信度字段的值为不可用,则向校时服务器发送校时请求;
接收所述校时服务器返回的响应所述校时请求的校时结果;
根据所述校时结果对当前拍摄设备的设置时间进行校准。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成,所述的计算机可读指令可存储于一非易失性可读取存储介质或易失性可读存储介质中,该计算机可读指令在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,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发明各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种时间校准方法,其特征在于,包括:
接收拍摄设备发送的心跳保活请求和图像数据;
对所述图像数据进行分析,生成时间准确性分析结果;
根据所述时间准确性分析结果设置心跳结果的时间可信度字段;所述心跳结果用于响应所述心跳保活请求;
将所述心跳结果返回给所述拍摄设备,以使所述拍摄设备根据所述时间可信度字段对自身的设置时间进行校准处理。
2.如权利要求1所述的时间校准方法,其特征在于,所述图像数据进行分析,生成时间准确性分析结果,包括:
对所述图像数据进行特征提取,生成时间序列数据;
根据所述时间序列数据生成时间实际趋势曲线;通过时间序列预测模型处理所述时间序列数据,生成时间预测趋势曲线;
比对所述时间实际趋势曲线和所述时间预测趋势曲线,生成所述时间准确性分析结果。
3.一种时间校准方法,其特征在于,包括:
接收图像数据平台返回的心跳结果,所述心跳结果包括时间可信度字段;
若所述时间可信度字段的值为不可用,则向校时服务器发送校时请求;
接收所述校时服务器返回的响应所述校时请求的校时结果;
根据所述校时结果对拍摄设备的设置时间进行校准。
4.如权利要求3所述的时间校准方法,其特征在于,所述接收图像数据平台返回的心跳结果,所述心跳结果包括时间可信度字段之前,还包括:
将心跳保活请求和图像数据发送给所述图像数据平台,以使所述图像数据平台根据所述心跳保活请求生成所述心跳结果;
获取所述图像数据的时间准确性分析结果,以使所述图像数据平台根据所述时间准确性分析结果设置所述时间可信度字段的值。
5.如权利要求4所述的时间校准方法,其特征在于,所述获取所述图像数据的时间准确性分析结果,包括:
对所述图像数据进行特征提取,生成时间序列数据;
根据所述时间序列数据生成时间实际趋势曲线;通过时间序列预测模型处理所述时间序列数据,生成时间预测趋势曲线;
比对所述时间实际趋势曲线和所述时间预测趋势曲线,生成所述时间准确性分析结果。
6.如权利要求3所述的时间校准方法,其特征在于,所述根据所述校时结果对当前拍摄设备的设置时间进行校准之后,还包括:
若与所述图像数据平台之间的心跳连接不可用,则根据图像数据生成时间趋势数据;
将所述时间趋势数据与预先存储的在先预测趋势数据进行比对,生成比对结果;
根据所述比对结果确定是否向所述校时服务器发送校时请求。
7.一种时间校准装置,其特征在于,包括:
接收设备数据模块,用于接收拍摄设备发送的心跳保活请求和图像数据;
时间准确性分析模块,用于对所述图像数据进行分析,生成时间准确性分析结果;
心跳字段设置模块,用于根据所述时间准确性分析结果设置心跳结果的时间可信度字段;所述心跳结果用于响应所述心跳保活请求;
校准设置时间模块,用于将所述心跳结果返回给所述拍摄设备,以使所述拍摄设备根据所述时间可信度字段对自身的设置时间进行校准处理。
8.一种时间校准装置,其特征在于,包括:
接收心跳数据模块,用于接收图像数据平台返回的心跳结果,所述心跳结果包括时间可信度字段;
校时请求模块,用于若所述时间可信度字段的值为不可用,则向校时服务器发送校时请求;
接收校时结果,用于接收所述校时服务器返回的响应所述校时请求的校时结果;
时间校准模块,用于根据所述校时结果对当前拍摄设备的设置时间进行校准。
9.一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令,其特征在于,所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至6中任一项所述时间校准方法。
10.一个或多个存储有计算机可读指令的可读存储介质,所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1至6中任一项所述时间校准方法。
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