CN115150371A - 基于云平台的业务处理方法、系统及储存介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种基于云平台的业务处理方法及系统，该方法包括：监控设备采集待监控区域的背景视频以及获取背景视频的时间t0，再次采集待监控区域的监控视频；监控设备将该监控视频按时间t0拆分成n个监控子视频，将n个监控子视频与背景视频逐一比对确定相似度，依据该相似度所处于的区间来制定每个监控子视频的传输策略，依据该传输策略将监控视子频传输给云平台；云平台接收监控子视频并保存，依据该传输策略将监控子视频拼接成为该监控视频。本申请提供的技术方案具有成本低的优点。

Description

基于云平台的业务处理方法、系统及储存介质

技术领域

本发明涉及安防以及视频处理领域，具体涉及一种基于云平台的业务处理方法、系统及储存介质。

背景技术

视频监控是安全防范系统的重要组成部分；传统的监控系统包括前端摄像机、传输通道、视频监控平台。

现有的视频监控的传输通道可能通过无线网络实现，但是监控视频的数据量很大，可能导致很高的成本。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于云平台的业务处理方法及系统，可以降低监控数据的传输量，具有降低成本的优点。

第一方面，本发明实施例提供一种基于云平台的业务处理方法，所述方法包括如下步骤：

监控设备采集待监控区域的背景视频以及获取背景视频的时间t0，再次采集待监控区域的监控视频；

监控设备将该监控视频按时间t0拆分成n个监控子视频，将n个监控子视频与背景视频逐一比对确定相似度，依据该相似度所处于的区间来制定每个监控子视频的传输策略，依据该传输策略将监控视子频传输给云平台；

云平台接收监控子视频并保存，依据该传输策略将监控子视频拼接成为该监控视频。

第二方面，提供一种基于云平台的业务处理系统，所述系统包括：监控设备和云平台；

监控设备，用于采集待监控区域的背景视频以及获取背景视频的时间t0，再次采集待监控区域的监控视频；将该监控视频按时间t0拆分成n个监控子视频，将n个监控子视频与背景视频逐一比对确定相似度，依据该相似度所处于的区间来制定每个监控子视频的传输策略，依据该传输策略将监控视子频传输给云平台；

云平台，用于接收监控子视频并保存，依据该传输策略将监控子视频拼接成为该监控视频。

第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的程序，其中，所述程序使得终端执行第一方面提供的方法。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

可以看出，本申请的技术方案监控设备采集待监控区域的背景视频以及时间t0，再次采集待监控区域的监控视频；监控设备将该监控视频按时间t0拆分成n个监控子视频，将n个监控子视频与背景视频逐一比对确定相似度，依据该相似度所处于的区间来制定每个监控子视频的传输策略，依据该传输策略将监控视子频传输给云平台；云平台接收监控子视频并保存，依据该传输策略确定监控子视频拼接成为该监控视频的拼接方式。这样能够通过背景视频的比对来确定传输策略，并且依据传输策略来实现监控子视频的拼接，这样在减少传输视频数据量的同时，能够保证视频的还原，进而降低视频的存储成本，并且减少视频传输的数据量，降低了网络传输量，进一步降低了成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是一种监控设备的结构示意图；

图2是一种基于云平台的业务处理方法的流程示意图；

图3是一种基于云平台的业务处理系统的结构示意图。

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。

本发明的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结果或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

参阅图1，图1提供了一种监控设备，该终端可以为IOS、安卓、鸿蒙等系统的终端，当然也可以为其他系统的终端，本申请并不限制上述具体的系统，如图1所示，上述监控设备具体可以包括：处理器、存储器、通信电路和摄像头，上述部件可以通过总线连接，也可以通过其他方式连接，本申请并不限制上述连接的具体方式。

上述监控设备可以与云平台连接，该连接方式可以为无线通信方式，上述云平台可以具有多个服务器，多个服务器之间互相连接。

监控视频，主要的目的是为了监控一些必要的信息，例如，监控一些人员的出入、监控特定的物品等等，对于监控视频来说，具有监控实际意义的视频帧是非常小的，较大的数据量均是无效的视频数据，大量无效的视频数据不仅会占用视频数据存储的空间，提高存储成本，并且较大的无效的视频数据也增加了视频的调用难度，进一步提高成本。

参阅图2，图2为本申请提供的一种基于云平台的业务处理方法的流程示意图，如图2所示，该方法可以由云平台以及监控设备执行，上述云平台和监控设备可以通过无线通信、有线通信以及其他通信方式连接，上述方法具体可以包括如下步骤：

步骤S201、监控设备采集待监控区域的背景视频以及获取背景视频的时间t0，再次采集待监控区域的监控视频；

示例的，上述待监控区域可以为监控设备需要监控的区域。上述背景视频可以为用户确认的没有任何特定对象（例如人员、动物）时待监控区域的视频文件，若该监控设备具有旋转功能，则背景视频为旋转一个周期的整体的视频，上述t0=旋转周期；再次采集的监控视频为正常监控时间下的拍摄的视频。

步骤S202、监控设备将该监控视频按时间t0拆分成n个监控子视频，将n个监控子视频与背景视频逐一比对确定相似度，依据该相似度所处于的区间来制定每个监控子视频的传输策略，依据该传输策略将监控视子频传输给云平台；

步骤S203、云平台接收监控子视频并保存，依据该传输策略将监控子视频拼接成为该监控视频。

本申请提供的技术方案监控设备采集待监控区域的背景视频以及时间t0，再次采集待监控区域的监控视频；监控设备将该监控视频按时间t0拆分成n个监控子视频，将n个监控子视频与背景视频逐一比对确定相似度，依据该相似度所处于的区间来制定每个监控子视频的传输策略，依据该传输策略将监控视子频传输给云平台；云平台接收监控子视频并保存，依据该传输策略确定监控子视频拼接成为该监控视频的拼接方式。这样能够通过背景视频的比对来确定传输策略，并且依据传输策略来实现监控子视频的拼接，这样在减少传输视频数据量的同时，能够保证视频的还原，进而降低视频的存储成本，并且减少视频传输的数据量，降低了网络传输量，进一步降低了成本。

示例的，上述依据该相似度所处于的区间来制定每个监控子视频的传输策略具体可以包括：

若第一监控子视频的第一相似度大于第一阈值（即监控子视频与背景视频相似度很高），则不传输第一监控子视频；

若第一监控子视频的第一相似度小于第一阈值，大于第二阈值，将第一监控子视频执行处理后得到第一数据，将该第一数据传输，上述第一数据的数据量小于第一监控子视频的数据量；

若第一监控子视频小于第二阈值，则将第一监控子视频传输；

其中，第一阈值大于第二阈值。

上述技术方案通过不同的相似度来实现对应的策略，从而在保证监控视频的完整的情况下，减少视频传输的数据量，进而减少数据的传输量，降低数据传输的成本。

下面详细说下三个区间对应的技术场景，对于第一个场景，即监控子视频与背景视频的相似度很高，例如相似度在95%以上，那么就能够确定采集的场景与背景视频没有什么变化，此种情况下是无需将该监控子视频传输，在监控视频还原时，只需要将对应的背景视频插入到该第一监控子视频的对应存储区间或建立第一监控子视频的存储区间与背景视频的存储区间的指针来完成调用即可。

对于第二个场景，即监控子视频与背景视频的相似度中等，例如相似度在95%以下，65%以上，此种情况下，说明监控子视频具有一定的内容，但是内容并不丰富，需要通过特定的处理方式对监控子视频进行处理，进而才能够进行监控子视频的传输，减少传输的数据量，这里特定处理方式下面会详细的说明，这里不再赘述。

对于第三个场景，即监控子视频与背景视频的相似度较低，例如相似度在65%以上，此种情况下，说明监控子视频具有的内容较多，此种情况下，若进行类似中等的处理方式，首先处理的数据量会很大，其次，在进行视频还原时也会增加处理数据量，因此这里直接将对应的监控子视频传输即可。

通过上述三个场景的不同的处理方式，能够通过不同的方式将监控视频进行传输，进而减少传输的视频数量，进而减少数据传输量，降低数据传输的成本。

示例的，上述相似度可以通过通用的相似度的比对算法来确定，当然本申请的技术方案为了减少计算量，也可以通过特定的方式来比对确定相似度。

具体的，上述方法中相似度的确定方式具体可以包括：

从第一监控子视频中按第一规则抽取x帧监控图片，从背景视频中按第一规则抽取x帧背景图片，将x帧监控图片的每个像素点的RGB值构建x个监控矩阵，将x帧背景图片每个像素点的RGB值构建x个背景矩阵，将x个监控矩阵与x个背景矩阵分别计算差值得到x个差值矩阵，将x个差值矩阵中大于第一像素阈值的元素值置1，将小于第一像素阈值的元素值置0，将x个差值矩阵中非连续的元素值为1的位置置0得到x个更新差值矩阵，计算x个更新差值矩阵中元素值1的数量与元素值总数量的比值得到x个比值，计算x个比值的平均值，将该平均值确定为第一监控子视频与背景视频之间的相似度。

示例的，上述第一规则只要是特定的规则即可，例如，间隔20帧图片抽取一帧图片作为x帧图片中的一帧图片，又如间隔5秒抽取一帧图片作为x帧图片中的一个图片。上述x可以为整数，可以由用户自行设置，例如4、5、8、10等等。

上述技术方案通过图片抽取的方式来进行比对，并且具有相同的规则，这样相对于所有帧的比对，能够减少比对的计算量，另外，上述方案将零星的元素值1的值置0能够减少干扰噪声点对相似度的影响，提高了相似度的准确性，因为在实际的监控视频中，若待监控区域没有变化（一般的变化为没有动物或人的出现），这种情况下，实际采集的视频文件都是一致的（这里假设角度固定，角度若是旋转的，那么相同角度下采集的视频帧也应该是一样的），若监控区域具有变化（一般的变化为动物或人的出现），采集到的变化的区域肯定无法与遮挡的背景区域的像素点相同，因此其肯定一定会有较大的差异，因此通过视频帧的差值计算快速的确定相似度，另外，由于光线的变化也会对采集的视频像素点产生细微的变化，因此将一些细纹变化的像素点也认为是一致的。因此上述技术方案虽然需要进行大量的减法运算，但是相对于乘法计算的开销，减法运算的计算开销非常小，虽然后续有比值的类似乘法的运算，但是由于乘法运算由于次数较小，因此也不会过多的影响监控设备的计算量，另外，对于整个云系统来说，由于其相似度的确认是有监控设备分别计算的，相当于分布式分担了计算量，虽然整体计算量可能很大，但是相对于单个监控设备来说，其计算量并不大，因此上述方案能够减少计算量，提高设备的响应速度。

示例的，上述将第一监控子视频执行处理后得到第一数据具体可以包括：

将第一监控子视频的所有帧按时间升序排列得到第一序列，将第一序列均分成α份得到α个子序列₁，获取α个子序列₁中的第一子序列₁，将第一子序列₁的第一帧图片缓存至处理后的第一子序列，将第一子序列₁的每帧图片的每个像素点的RGB值构建矩阵数据得到β个矩阵₁，将背景视频按时间升序排列得到第二序列，将第二序列均分成α份得到α个子序列₂，获取α个子序列₂中的第一子序列₂；将第一子序列₂的每帧图片的每个像素点的RGB值构建矩阵数据得到β个矩阵₂；将β个矩阵₁与β个矩阵₂计算差值得到β个差值矩阵，将β个差值矩阵中大于第一像素阈值的元素值置1，将小于第一像素阈值的元素值置0；将β个差值矩阵中连续的元素值1构建成1个子区域，构建β个差值矩阵中每个差值矩阵中面积最大的子区域的竖直中心线得到β个中心线，计算β个竖直中心线中第一中心线与剩余中心线之间的水平距离得到β-1个距离，β-1个距离中提取大于第一距离阈值的m1个距离以及小于等于第一距离阈值的β-1-m1个距离，将m1个距离对应的m1个帧图片缓存至处理后的第一子序列，将β-1-m1个矩阵对应的β-1-m1个差值矩阵缓存至处理后的第一子序列得到完整的处理后的第一子序列，遍历剩余的子序列得到处理后的第一数据（将后续子序列按第一子序列的处理方式遍历处理，然后组合起来即能够得到第一数据）。

示例的，上述将β-1-m1个矩阵对应的β-1-m1个差值矩阵缓存具体可以包括：

将β-1-m1个矩阵中的元素的值按先行后列或先列后行的顺序缓存，每个元素值占用1个字节。由于该矩阵元素只有1、0，因此用1个字节来表示即可，在实际应用中，也仅仅只需要知道元素值为1的具体位置即可，其他信息可以通过第一帧图片来还原得到。具体的还原方式参见下述描述，这里不再赘述。

示例的，上述面积最大的子区域可以通过每个子区域包含的元素值的数量来确定，最大数量元素值对应的区域即为面积最大的子区域。上述构建竖直中心线的方式可以通过现有的几何方式来构建，当然还可以通过其他的方式来构建竖直中心线，本申请对构建竖直中心线的具体实现方式并不限定。

上述技术方案的思路是将每个子序列中以第一帧图片为基准，然后查询位移较小的其他帧的图片，对于位移较小的其他帧的图片，只需要记录位移后的相关位置即可（即1元素所在的位置），对于位移较大的图片，直接进行缓存，这样对于较小位移的图片帧因为仅仅保存了1、0等的位置，其比直接缓存整张图片能够减少存储的数据量，相对于RBG模式的存储，1个像素点为3个字节，即24字节，而上述处理方式1个像素点（即1个元素值）仅仅占用1个字节，因此其相对于普通的方式，仅仅只占用原来接近4%的存储空间即可，进而减少传输的数据量，降低传输的成本。

示例的，上述依据该传输策略将监控子视频拼接成为该监控视频具体可以包括：

若传输策略为不传输监控子视频，调用背景视频添加至不传输监控子视频对应的位置；若传输策略为将监控子视频执行处理后得到数据，则将数据执行还原处理后得到还原视频，将还原视频添加至监控子视频的位置；若传输策略为监控子视频传输，直接调用传输的监控子视频；遍历所有的监控子视频得到拼接后的监控视频。

对于上述对应的位置具体可以为以时间为区间的位置，即在拼接时按对应的时间区间放置背景视频、还原视频和监控子视频即可，整合在一起即得到拼接后的监控视频。

示例的，上述将数据执行还原处理后得到还原视频具体可以包括：

调用数据的α个子序列₁；将α个子序列₁逐一执行还原操作得到还原视频，上述还原操作具体可以包括：

提取第一子序列₁，调用第一子序列₁的第一帧图片、m1个帧图片以及β-1-m1个差值矩阵，将第一帧图片、m1个帧图片添加至第一还原子序列₁的对应位置，调用β-1-m1个差值矩阵中的第一差值矩阵依据对应的第一距离，将第一帧图片中最大的子区域水平平移第一距离得到第一还原帧图片，获取第一还原帧图片与第一子序列₂对应帧的差值矩阵得到第一差值还原矩阵，计算第一差值还原矩阵与第一差值矩阵的差值得到第一差值矩阵’；统计第一差值矩阵’非0元素值（-1或1）的数量y1，若y1小于或等于第一数量阈值，确定第一还原帧图片为第一距离对应的还原图片，若y1大于第一数量阈值，提取第一差值矩阵’中元素值为-1的连续区域得到-1区域以及元素值为1的连续区域得到1区域，查找得到配对的-1区域以及1区域，将配对的-1区域以及1区域包围的区域确定为包围区域，将第一还原帧图片中包围区域向-1区域旋转直至-1区域面积最小得到第一更新还原帧图片，将第一更新还原帧图片确定为第一距离对应的还原图片，遍历β-1-m1个差值矩阵得到β-1-m1个还原图片，将第一帧图片、m1个帧图片以及β-1-m1个还原图片按时间拼接得到第一还原子序列₁。

上述技术方案基于的原理为，对于时间很短的两个图像帧，由于短时间内特定对象（例如人或动物移）移动的距离很小，因此可以近似认为其属于平移的，若移动较大，则直接保存移动较大的图片帧，对于移动较小的图像帧，则通过记录移动的位置（例如β个差值矩阵来记录上述移动的位置），这样在平移以后在进行一次比对，若最大的子区域与记录的子区域的位置（例如β个差值矩阵中的一个差值矩阵）整体相差很小，那么第一差值矩阵’的-1区域以及1区域将会非常小，若整体相差不大（因为距离很近，不会整体相差很大），那么第一差值矩阵’的-1区域以及1区域将会有一定的面积，这是由于特定对象局部的移动，而局部的移动确定为配对的-1区域以及1区域包围的包围区域对应的像素点，那么将这个包围区域进行旋转达到-1区域面积最小确定微调完成，尽量的还原视频帧的原始性，另外，减少缓存的数据量。

参阅图3，图3为本申请提供的一种基于云平台的业务处理系统，所述系统包括：监控设备301和云平台302；

监控设备301，用于采集待监控区域的背景视频以及获取背景视频的时间t0，再次采集待监控区域的监控视频；将该监控视频按时间t0拆分成n个监控子视频，将n个监控子视频与背景视频逐一比对确定相似度，依据该相似度所处于的区间来制定每个监控子视频的传输策略，依据该传输策略将监控视子频传输给云平台；

云平台302，用于接收监控子视频并保存，依据该传输策略将监控子视频拼接成为该监控视频。

示例的，

监控设备301，具体用于若第一监控子视频的第一相似度大于第一阈值，则不传输第一监控子视频；若第一监控子视频的第一相似度小于第一阈值，大于第二阈值，将第一监控子视频执行处理后得到第一数据，将该第一数据传输，所述第一数据的数据量小于第一监控子视频的数据量；若第一监控子视频小于第二阈值，则将第一监控子视频传输；

其中，第一阈值大于第二阈值。

示例的，

监控设备301，具体用于从第一监控子视频中按第一规则抽取x帧监控图片，从背景视频中按第一规则抽取x帧背景图片，将x帧监控图片的每个像素点的RGB值构建x个监控矩阵，将x帧背景图片每个像素点的RGB值构建x个背景矩阵，将x个监控矩阵与x个背景矩阵分别计算差值得到x个差值矩阵，将x个差值矩阵中大于第一像素阈值的元素值置1，将小于第一像素阈值的元素值置0，将x个差值矩阵中非连续的元素值为1的位置置0得到x个更新差值矩阵，计算x个更新差值矩阵中元素值1的数量与元素值总数量的比值得到x个比值，计算x个比值的平均值，将该平均值确定为第一监控子视频与背景视频之间的相似度。

示例的，

监控设备301，具体用于将第一监控子视频的所有帧按时间升序排列得到第一序列，将第一序列均分成α份得到α个子序列₁，获取α个子序列₁中的第一子序列₁，将第一子序列₁的第一帧图片缓存至处理后的第一子序列，将第一子序列₁的每帧图片的每个像素点的RGB值构建矩阵数据得到β个矩阵₁，将背景视频按时间升序排列得到第二序列，将第二序列均分成α份得到α个子序列₂，获取α个子序列₂中的第一子序列₂；将第一子序列₂的每帧图片的每个像素点的RGB值构建矩阵数据得到β个矩阵₂；将β个矩阵₁与β个矩阵₂计算差值得到β个差值矩阵，将β个差值矩阵中大于第一像素阈值的元素值置1，将小于第一像素阈值的元素值置0；将β个差值矩阵中连续的元素值1构建成1个子区域，构建β个差值矩阵中每个差值矩阵中面积最大的子区域的竖直中心线得到β个中心线，计算β个竖直中心线中第一中心线与剩余中心线之间的水平距离得到β-1个距离，β-1个距离中提取大于第一距离阈值的m1个距离以及小于等于第一距离阈值的β-1-m1个距离，将m1个距离对应的m1个帧图片缓存至处理后的第一子序列，将β-1-m1个矩阵对应的β-1-m1个差值矩阵缓存至处理后的第一子序列得到完整的处理后的第一子序列，遍历剩余的子序列得到处理后的第一数据。

示例的，

云平台302，具体用于若传输策略为不传输监控子视频，调用背景视频添加至不传输监控子视频对应的位置；若传输策略为将监控子视频执行处理后得到数据，则将数据执行还原处理后得到还原视频，将还原视频添加至监控子视频的位置；若传输策略为监控子视频传输，直接调用传输的监控子视频；遍历所有的监控子视频得到拼接后的监控视频。

示例的，本申请实施例中的监控设备、云平台还可以用于执行如图2所示实施例的细化方案、可选方案等，这里不再赘述。

本发明实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种基于云平台的业务处理方法的部分或全部步骤。

本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种基于云平台的业务处理方法的部分或全部步骤。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以接收其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选 实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器（英文：Read-Only Memory ，简称：ROM）、随机存取器（英文：Random Access Memory，简称：RAM）、磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种基于云平台的业务处理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

监控设备采集待监控区域的背景视频以及获取背景视频的时间t0，再次采集待监控区域的监控视频；

监控设备将该监控视频按时间t0拆分成n个监控子视频，将n个监控子视频与背景视频逐一比对确定相似度，依据该相似度所处于的区间来制定每个监控子视频的传输策略，依据该传输策略将监控视子频传输给云平台；

云平台接收监控子视频并保存，依据该传输策略将监控子视频拼接成为该监控视频。

2.根据权利要求1所述的基于云平台的业务处理方法，其特征在于，所述依据该相似度所处于的区间来制定每个监控子视频的传输策略具体包括：

若第一监控子视频的第一相似度大于第一阈值，则不传输第一监控子视频；

若第一监控子视频的第一相似度小于第一阈值，大于第二阈值，将第一监控子视频执行处理后得到第一数据，将该第一数据传输，所述第一数据的数据量小于第一监控子视频的数据量；

若第一监控子视频小于第二阈值，则将第一监控子视频传输；

其中，第一阈值大于第二阈值。

3.根据权利要求2所述的基于云平台的业务处理方法，其特征在于，所述方法中相似度的确定方式具体包括：

从第一监控子视频中按第一规则抽取x帧监控图片，从背景视频中按第一规则抽取x帧背景图片，将x帧监控图片的每个像素点的RGB值构建x个监控矩阵，将x帧背景图片每个像素点的RGB值构建x个背景矩阵，将x个监控矩阵与x个背景矩阵分别计算差值得到x个差值矩阵，将x个差值矩阵中大于第一像素阈值的元素值置1，将小于第一像素阈值的元素值置0，将x个差值矩阵中非连续的元素值为1的位置置0得到x个更新差值矩阵，计算x个更新差值矩阵中元素值1的数量与元素值总数量的比值得到x个比值，计算x个比值的平均值，将该平均值确定为第一监控子视频与背景视频之间的相似度。

4.根据权利要求2所述的基于云平台的业务处理方法，其特征在于，所述将第一监控子视频执行处理后得到第一数据具体包括：

将第一监控子视频的所有帧按时间升序排列得到第一序列，将第一序列均分成α份得到α个子序列₁，获取α个子序列₁中的第一子序列₁，将第一子序列₁的第一帧图片缓存至处理后的第一子序列，将第一子序列₁的每帧图片的每个像素点的RGB值构建矩阵数据得到β个矩阵₁，将背景视频按时间升序排列得到第二序列，将第二序列均分成α份得到α个子序列₂，获取α个子序列₂中的第一子序列₂；将第一子序列₂的每帧图片的每个像素点的RGB值构建矩阵数据得到β个矩阵₂；将β个矩阵₁与β个矩阵₂计算差值得到β个差值矩阵，将β个差值矩阵中大于第一像素阈值的元素值置1，将小于第一像素阈值的元素值置0；将β个差值矩阵中连续的元素值1构建成1个子区域，构建β个差值矩阵中每个差值矩阵中面积最大的子区域的竖直中心线得到β个中心线，计算β个竖直中心线中第一中心线与剩余中心线之间的水平距离得到β-1个距离，β-1个距离中提取大于第一距离阈值的m1个距离以及小于等于第一距离阈值的β-1-m1个距离，将m1个距离对应的m1个帧图片缓存至处理后的第一子序列，将β-1-m1个矩阵对应的β-1-m1个差值矩阵缓存至处理后的第一子序列得到完整的处理后的第一子序列，遍历剩余的子序列得到处理后的第一数据。

5.一种基于云平台的业务处理系统，其特征在于，所述系统包括：监控设备和云平台；

监控设备，用于采集待监控区域的背景视频以及获取背景视频的时间t0，再次采集待监控区域的监控视频；将该监控视频按时间t0拆分成n个监控子视频，将n个监控子视频与背景视频逐一比对确定相似度，依据该相似度所处于的区间来制定每个监控子视频的传输策略，依据该传输策略将监控视子频传输给云平台；

云平台，用于接收监控子视频并保存，依据该传输策略将监控子视频拼接成为该监控视频。

6.根据权利要求5所述的基于云平台的业务处理系统，其特征在于，

所述监控设备，具体用于若第一监控子视频的第一相似度大于第一阈值，则不传输第一监控子视频；若第一监控子视频的第一相似度小于第一阈值，大于第二阈值，将第一监控子视频执行处理后得到第一数据，将该第一数据传输，所述第一数据的数据量小于第一监控子视频的数据量；若第一监控子视频小于第二阈值，则将第一监控子视频传输；

其中，第一阈值大于第二阈值。

7.根据权利要求6所述的基于云平台的业务处理系统，其特征在于，

所述监控设备，具体用于从第一监控子视频中按第一规则抽取x帧监控图片，从背景视频中按第一规则抽取x帧背景图片，将x帧监控图片的每个像素点的RGB值构建x个监控矩阵，将x帧背景图片每个像素点的RGB值构建x个背景矩阵，将x个监控矩阵与x个背景矩阵分别计算差值得到x个差值矩阵，将x个差值矩阵中大于第一像素阈值的元素值置1，将小于第一像素阈值的元素值置0，将x个差值矩阵中非连续的元素值为1的位置置0得到x个更新差值矩阵，计算x个更新差值矩阵中元素值1的数量与元素值总数量的比值得到x个比值，计算x个比值的平均值，将该平均值确定为第一监控子视频与背景视频之间的相似度。

8.根据权利要求6所述的基于云平台的业务处理系统，其特征在于，

所述监控设备，具体用于将第一监控子视频的所有帧按时间升序排列得到第一序列，将第一序列均分成α份得到α个子序列₁，获取α个子序列₁中的第一子序列₁，将第一子序列₁的第一帧图片缓存至处理后的第一子序列，将第一子序列₁的每帧图片的每个像素点的RGB值构建矩阵数据得到β个矩阵₁，将背景视频按时间升序排列得到第二序列，将第二序列均分成α份得到α个子序列₂，获取α个子序列₂中的第一子序列₂；将第一子序列₂的每帧图片的每个像素点的RGB值构建矩阵数据得到β个矩阵₂；将β个矩阵₁与β个矩阵₂计算差值得到β个差值矩阵，将β个差值矩阵中大于第一像素阈值的元素值置1，将小于第一像素阈值的元素值置0；将β个差值矩阵中连续的元素值1构建成1个子区域，构建β个差值矩阵中每个差值矩阵中面积最大的子区域的竖直中心线得到β个中心线，计算β个竖直中心线中第一中心线与剩余中心线之间的水平距离得到β-1个距离，β-1个距离中提取大于第一距离阈值的m1个距离以及小于等于第一距离阈值的β-1-m1个距离，将m1个距离对应的m1个帧图片缓存至处理后的第一子序列，将β-1-m1个矩阵对应的β-1-m1个差值矩阵缓存至处理后的第一子序列得到完整的处理后的第一子序列，遍历剩余的子序列得到处理后的第一数据。

9.根据权利要求6所述的基于云平台的业务处理系统，其特征在于，

所述云平台，具体用于若传输策略为不传输监控子视频，调用背景视频添加至不传输监控子视频对应的位置；若传输策略为将监控子视频执行处理后得到数据，则将数据执行还原处理后得到还原视频，将还原视频添加至监控子视频的位置；若传输策略为监控子视频传输，直接调用传输的监控子视频；遍历所有的监控子视频得到拼接后的监控视频。

10.一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的程序，其中，所述程序使得终端执行如权利要求1-4任意一项提供的方法。

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