CN115359397B - 一种射频视频融合数据管理方法、装置及计算机设备 - Google Patents

一种射频视频融合数据管理方法、装置及计算机设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种射频视频融合数据管理方法、装置及计算机设备，涉及数据管理技术领域。所述方法是先接收来自射频视频一体机的且包含有射频视频融合度为零的射频识别数据、射频视频融合度为零的视频识别数据和/或射频视频融合度大于零的射频视频融合识别数据的射频视频融合数据，然后在存储所述射频视频融合数据时，针对所述射频视频融合数据中的各份数据，根据对应的射频视频融合度配置对应的且与射频视频融合度正相关的有效存储时长，以便在发现剩余存储空间不足后，删除已存储时长超过有效存储时长的某份数据，如此可以满足数据越重要越需要长久保存的需求，从而相对于现有存储方式，可使存储空间与存储时长更易取得平衡。

Description

一种射频视频融合数据管理方法、装置及计算机设备
技术领域
本发明属于数据管理技术领域，具体涉及一种射频视频融合数据管理方法、装置及计算机设备。
背景技术
电子车牌射频通信识别系统以其精准性、唯一性、法律性和大数据存储等特性，成为了汽车及非机动车身份识别的唯一技术标准。在传统的智能交通技术领域中，对于机动车或非机动车的违法违章抓拍主要是通过摄像头AI(Artificial Intelligence，人工智能)识别算法进行判断。随着射频技术的发展，伴随电子车牌行业的发展，射频与视频一体机应用而生，从而对车辆违章行为可以更全面完善的进行数据采集，很大层度上解决了在只能通过单一相机采集数据时，由于环境、气候、光照以及图像识别率和准确率等局限因素而导致存在的技术瓶颈。
电动自行车庞大的保有量对现有交通管理产生了巨大冲击，使得电动自行车行驶管理系统建设不完善。同时由于传统基于视频识别技术的弊端，例如识别结果受环境干扰大、号牌识别率低以及不能有效辨识遮挡/半遮挡牌、污损牌、假牌和/或套牌等原因，导致电动自行车违法成本低，道路行驶违法率逐年提高。虽然各个省份已在试点RFID(射频)+视频的识别方式来进行证据链的完善，但是这样又会生成有诸如射频视频融合不成功的图片、射频视频融合成功的图片和违法视频等大量不同格式的媒体文件，在技术上和存储成本上给管理部门带来了不小的困扰。
目前，在市面上还是采用针对机动车的那套存储方式(即图片按照固定时间保存，视频采取循环覆盖式)来进行证据链数据的存储和管理，这种存储方式需要准确估算存储的数据量和时间，但是针对电动自行车的行车和违法特殊性，还不能做到相对的准确性。例如，由于电动自行车过车量受环境、天气和季节等因素影响比较大，导致每个路口的过车量预估困难；由于电动自行车违法成本低，违法数量较多，导致执法时间长度预估困难。
由此，为了帮助管理部门尽可能地充分有效利用存储服务器的存储空间，又能尽量长时间地保存证据链，有必要提供一种新的证据链数据管理方案。
发明内容
本发明的目的是提供一种射频视频融合数据管理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，用以解决现有证据链数据存储方式在面向电动自行车时所存在存储空间与存储时长难以取得平衡的问题。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
第一方面，提供了一种射频视频融合数据管理方法，包括：
接收来自射频视频一体机的射频视频融合数据，其中，所述射频视频融合数据包含有射频视频融合度为零的射频识别数据、射频视频融合度为零的视频识别数据和/或射频视频融合度大于零的射频视频融合识别数据，所述射频视频融合度用于反映对应数据在射频视频融合识别维度上的大小程度；
存储所述射频视频融合数据，并针对所述射频视频融合数据中的各份数据，根据对应的射频视频融合度配置对应的且与射频视频融合度正相关的有效存储时长，以便在发现剩余存储空间不足后，删除已存储时长超过有效存储时长的某份数据。
基于上述发明内容，提供了一种基于射频视频融合度来对证据链数据进行管理的新方案，即先接收来自射频视频一体机的且包含有射频视频融合度为零的射频识别数据、射频视频融合度为零的视频识别数据和/或射频视频融合度大于零的射频视频融合识别数据的射频视频融合数据，然后在存储所述射频视频融合数据时，针对所述射频视频融合数据中的各份数据，根据对应的射频视频融合度配置对应的且与射频视频融合度正相关的有效存储时长，以便在发现剩余存储空间不足后，删除已存储时长超过有效存储时长的某份数据，如此可以满足射频视频融合度越高，对应数据越重要，越需要长久的保存的需求，从而相对于现有针对机动车的存储方式，可使存储空间与存储时长更易取得平衡，帮助管理部门尽可能地充分有效利用存储服务器的存储空间，又能尽量长时间地保存证据链，特别适用于对面向电动自行车的射频视频融合数据进行存储管理。
在一个可能的设计中，所述射频视频融合度与对应数据的车牌号匹配数目正相关，其中，所述车牌号匹配数目是指基于射频识别数据所得的第一车牌号与基于视频识别数据所得的第二车牌号在相同时空位置匹配的数目。
在一个可能的设计中，在发现剩余存储空间不足后，删除已存储时长超过有效存储时长的某份数据，包括：
在发现剩余存储空间不足时，先删除因人工审核而视为垃圾文件的射频视频融合数据，然后若发现剩余存储空间仍不足，则确定已存储时长超过有效存储时长的至少一份数据，最后按照已存储时长或第一超时存储时长的从高到低顺序，依次删除所述至少一份数据中的数据，直到在判定剩余存储空间充足时，停止删除数据，其中，所述第一超时存储时长是指已存储时长与有效存储时长的差值。
在一个可能的设计中，若因人工审核而视为垃圾文件的射频视频融合数据配置有临时有效存储时长，则在发现剩余存储空间不足时，先删除因人工审核而视为垃圾文件的射频视频融合数据，包括：
在发现剩余存储空间不足时，确定临时已存储时长超过临时有效存储时长的至少一份垃圾数据，其中，所述垃圾数据是指因人工审核而视为垃圾文件的射频视频融合数据，所述临时已存储时长是指从对应数据被视为垃圾文件的起始时刻至当前时刻的时长，所述临时有效存储时长短于与零值的射频视频融合度对应的有效存储时长；
按照临时已存储时长或第二超时存储时长的从高到低顺序，依次删除所述至少一份垃圾数据中的数据，直到在判定剩余存储空间充足时，停止删除数据，其中，所述第二超时存储时长是指临时已存储时长与临时有效存储时长的差值。
在一个可能的设计中，所述临时有效存储时长与对应数据的射频视频融合度正相关。
在一个可能的设计中，若应用FastDFS分布式文件系统存储所述射频视频融合数据，则在发现剩余存储空间不足之前，所述方法还包括：
制定Spring schedule定时任务来周期性地扫描所述FastDFS分布式文件系统中的跟踪器tracker的目录空间，以便在扫描发现所述目录空间的使用率达到预设阈值时，确定剩余存储空间不足。
在一个可能的设计中，在删除已存储时长超过有效存储时长的某份数据之后，所述方法还包括：
向管理人员终端发送用于指示删除策略已启动的提醒消息。
第二方面，提供了一种射频视频融合数据管理装置，包括有通信相连的融合数据接收单元和数据存储配置单元；
所述融合数据接收单元，用于接收来自射频视频一体机的射频视频融合数据，其中，所述射频视频融合数据包含有射频视频融合度为零的射频识别数据、射频视频融合度为零的视频识别数据和/或射频视频融合度大于零的射频视频融合识别数据，所述射频视频融合度用于反映对应数据在射频视频融合识别维度上的大小程度；
所述数据存储配置单元，用于存储所述射频视频融合数据，并针对所述射频视频融合数据中的各份数据，根据对应的射频视频融合度配置对应的且与射频视频融合度正相关的有效存储时长，以便在发现剩余存储空间不足后，删除已存储时长超过有效存储时长的某份数据。
第三方面，提供了一种计算机设备，包括有依次通信连接的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如第一方面或第一方面中任意可能设计所述的射频视频融合数据管理方法。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如第一方面或第一方面中任意可能设计所述的射频视频融合数据管理方法。
第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行如第一方面或第一方面中任意可能设计所述的射频视频融合数据管理方法。
上述方案的有益效果：
(1)本发明创造提供了一种基于射频视频融合度来对证据链数据进行管理的新方案，即先接收来自射频视频一体机的且包含有射频视频融合度为零的射频识别数据、射频视频融合度为零的视频识别数据和/或射频视频融合度大于零的射频视频融合识别数据的射频视频融合数据，然后在存储所述射频视频融合数据时，针对所述射频视频融合数据中的各份数据，根据对应的射频视频融合度配置对应的且与射频视频融合度正相关的有效存储时长，以便在发现剩余存储空间不足后，删除已存储时长超过有效存储时长的某份数据，如此可以满足射频视频融合度越高，对应数据越重要，越需要长久的保存的需求，从而相对于现有针对机动车的存储方式，可使存储空间与存储时长更易取得平衡，帮助管理部门尽可能地充分有效利用存储服务器的存储空间，又能尽量长时间地保存证据链，特别适用于对面向电动自行车的射频视频融合数据进行存储管理；
(2)无需用户在设备端对上传数据做标记，可减少对用于接入平台的第三发厂家设备的适配要求，以及兼容更多厂家的设备接入；
(3)可使设备端上传的且价值不大的射频识别数据/视频识别数据被按需清除，进而降低服务器配置的冗余空间，以及降低服务器购置成本；
(4)可以对因人工审核误删除的射频视频融合数据进行定时缓存，并在发现剩余存储空间不足时，及时有序地删除这些数据，确保有足够的时间反悔；
(5)可避免因电动自行车过车量激增而造成存储空间不足并进而导致设备端数据无法正常上报的问题，便于实际应用和推广。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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为本申请实施例提供的射频视频融合数据管理方法的流程示意图。
图2为本申请实施例提供的射频视频融合数据管理装置的结构示意图。
图3为本申请实施例提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将结合附图和实施例或现有技术的描述对本发明作简单地介绍，显而易见地，下面关于附图结构的描述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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。
应当理解，尽管本文可能使用术语第一和第二等等来描述各种对象，但是这些对象不应当受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个对象和另一个对象。例如可以将第一对象称作第二对象,并且类似地可以将第二对象称作第一对象，同时不脱离本发明的示例实施例的范围。
应当理解，对于本文中可能出现的术语“和/或”，其仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A、单独存在B或者同时存在A和B等三种情况；又例如，A、B和/或C，可以表示存在A、B和C中的任意一种或他们的任意组合；对于本文中可能出现的术语“/和”，其是描述另一种关联对象关系，表示可以存在两种关系，例如，A/和B，可以表示：单独存在A或者同时存在A和B等两种情况；另外，对于本文中可能出现的字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”关系。
如图1所示，本实施例第一方面提供的所述射频视频融合数据管理方法，可以但不限于由具有一定计算资源的且通信连接射频视频一体机的计算机设备执行，例如由平台服务器、个人计算机(Personal Computer，PC，指一种大小、价格和性能适用于个人使用的多用途计算机；台式机、笔记本电脑到小型笔记本电脑和平板电脑以及超级本等都属于个人计算机)、智能手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)或可穿戴设备等电子设备执行。如图1所示，所述射频视频融合数据管理方法，可以但不限于包括有如下步骤S1～S2。
S1.接收来自射频视频一体机的射频视频融合数据，其中，所述射频视频融合数据包含但不限于有射频视频融合度为零的射频识别数据、射频视频融合度为零的视频识别数据和/或射频视频融合度大于零的射频视频融合识别数据等，所述射频视频融合度用于反映对应数据在射频视频融合识别维度上的大小程度。
在所述步骤S1中，所述射频视频一体机为实现RFID(射频)+视频的识别方式的现有设备，其可通过射频模块(例如为RFID读写器)与电子车牌的常规数据交互来获取到电子车牌数据(即所述射频识别数据)，以及通过摄像头AI识别算法来获取到识别有车牌号等信息的视频识别数据，并可基于所述电子车牌数据和所述视频识别数据进行融合识别，得到所述射频视频融合识别数据。所述射频视频融合度为零的射频识别数据即为与所述视频识别数据融合不成功的电子车牌数据；所述射频视频融合度为零的视频识别数据即为与所述电子车牌数据融合不成功的图片和/或视频文件；所述射频视频融合识别数据即为与所述电子车牌数据融合成功的图片和/或视频文件。由于所述射频视频融合度用于反映对应数据在射频视频融合识别维度上的大小程度，因此也可以反映对应数据作为证据链数据的重要程度，射频视频融合度越高，对应数据越重要，越需要长久的保存。
在所述步骤S1中，优选的，所述射频视频融合度与对应数据的车牌号匹配数目正相关，其中，所述车牌号匹配数目是指基于射频识别数据所得的第一车牌号与基于视频识别数据所得的第二车牌号在相同时空位置匹配的数目。前述的相同时空位置可以但不限于具体为在同一时间且同一路口车道处，举例的，若基于射频识别数据有车牌号A、车牌号B和车牌号C(即作为第一车牌号)，基于视频识别数据有车牌号X、第二车牌号Y和车牌号Z(即作为第二车牌号)，在对该射频识别数据和该视频识别数据进行融合识别时，发现：所述车牌号A和所述车牌号Y同时出现在一路口车道处，所述车牌号B和所述车牌号Z同时出现在另一路口车道处；所述车牌号C和所述车牌号X同时出现在不同路口车道处，则可以确定车牌号匹配数目为2(即所述车牌号A与所述车牌号Y匹配，所述车牌号B与所述车牌号Z匹配)，进而融合所得的射频视频融合识别数据会与所述车牌号A、Y、B和Z对应，而所得的且射频视频融合度为零的射频识别数据会与所述车牌号C对应，以及所得的且射频视频融合度为零的视频识别数据会与所述车牌号X对应。
S2.存储所述射频视频融合数据，并针对所述射频视频融合数据中的各份数据，根据对应的射频视频融合度配置对应的且与射频视频融合度正相关的有效存储时长，以便在发现剩余存储空间不足后，删除已存储时长超过有效存储时长的某份数据。
在所述步骤S2中，具体存储所述射频视频融合数据的方式，可以但不限于为应用FastDFS分布式文件系统存储所述射频视频融合数据。所述FastDFS分布式文件系统是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问(文件上传和文件下载)等，可以解决大容量存储和负载均衡的问题。在存储所述射频视频融合数据时，用户可以根据射频视频融合度和图像清晰度等指标对所述射频视频融合数据进行人工审核，并基于人工审核结果决定是否删除数据或决定是否作为允许临时存储一定时长(其可以是固定时长，也可以是用户指定时长或者通过其它方式自动确定的时长)的垃圾文件。此外，由于所述有效存储时长与对应数据的射频视频融合度正相关，因此可以满足射频视频融合度越高，对应数据越重要，越需要长久的保存的需求，从而相对于现有针对机动车的存储方式，可使存储空间与存储时长更易取得平衡，帮助管理部门尽可能地充分有效利用存储服务器的存储空间，又能尽量长时间地保存证据链，特别适用于对面向电动自行车的射频视频融合数据进行存储管理。
在所述步骤S2中，具体的，在发现剩余存储空间不足后，删除已存储时长超过有效存储时长的某份数据，包括但不限于有：在发现剩余存储空间不足时，先删除因人工审核而视为垃圾文件的射频视频融合数据，然后若发现剩余存储空间仍不足，则确定已存储时长超过有效存储时长的至少一份数据，最后按照已存储时长或第一超时存储时长的从高到低顺序，依次删除所述至少一份数据中的数据，直到在判定剩余存储空间充足时，停止删除数据，其中，所述第一超时存储时长是指已存储时长与有效存储时长的差值。举例的，若有六份数据：数据A(有效存储时长为24小时，已存储时长为32小时)、数据B(有效存储时长为48小时，已存储时长为32小时)、数据C(有效存储时长为72小时，已存储时长为84小时)、数据D(有效存储时长为24小时，已存储时长为48小时)、数据E(有效存储时长为48小时，已存储时长为50小时)和数据F(有效存储时长为24小时，已存储时长为40小时)，则可确定数据A、数据C、数据D、数据E和数据F为已存储时长超过有效存储时长的数据，并按照数据C(已存储时长为84小时)、数据E(已存储时长为50小时)、数据D(已存储时长为48小时)、数据F(已存储时长为40小时)和数据A(已存储时长为32小时)的顺序或按照数据D(第一超时存储时长为24小时)、数据F(第一超时存储时长为16小时)、数据C(第一超时存储时长为12小时)、数据A(第一超时存储时长为8小时)和数据E(第一超时存储时长为2小时)的顺序，依次删除数据，直到在判定剩余存储空间充足时停止。
在所述步骤S2中，具体的，若应用FastDFS分布式文件系统存储所述射频视频融合数据，则在发现剩余存储空间不足之前，所述方法还包括但不限于有：制定Springschedule定时任务来周期性地扫描所述FastDFS分布式文件系统中的跟踪器tracker的目录空间，以便在扫描发现所述目录空间的使用率达到预设阈值时，确定剩余存储空间不足。所述Spring schedule定时任务是一种在Spring框架(即一种轻量级的JavaEE框架)中实现定时任务的现有方式；前述的扫描周期可以但不限于为30秒；前述的预设阈值可以但不限于为85％。
在所述步骤S2中，考虑现有FastDFS分布式文件系统在使用过程中仅报“存储空间不足”错误(此时将导致设备端所有数据无法接入，对用户来说是毁灭的)，而不能给出预警或其他应急措施的问题，优选的，在删除已存储时长超过有效存储时长的某份数据之后，所述方法还包括但不限于：向管理人员终端发送用于指示删除策略已启动的提醒消息。所述提醒消息可在每删除一次数据时发送一次，从而保证管理人员随时知道删除策略已开始启用，以便准备数据迁移或硬件扩展。
由此基于前述步骤S1～S2所描述的射频视频融合数据管理方法，提供了一种基于射频视频融合度来对证据链数据进行管理的新方案，即先接收来自射频视频一体机的且包含有射频视频融合度为零的射频识别数据、射频视频融合度为零的视频识别数据和/或射频视频融合度大于零的射频视频融合识别数据的射频视频融合数据，然后在存储所述射频视频融合数据时，针对所述射频视频融合数据中的各份数据，根据对应的射频视频融合度配置对应的且与射频视频融合度正相关的有效存储时长，以便在发现剩余存储空间不足后，删除已存储时长超过有效存储时长的某份数据，如此可以满足射频视频融合度越高，对应数据越重要，越需要长久的保存的需求，从而相对于现有针对机动车的存储方式，可使存储空间与存储时长更易取得平衡，帮助管理部门尽可能地充分有效利用存储服务器的存储空间，又能尽量长时间地保存证据链，特别适用于对面向电动自行车的射频视频融合数据进行存储管理。此外，无需用户在设备端对上传数据做标记，可减少对用于接入平台的第三发厂家设备的适配要求，以及兼容更多厂家的设备接入；可使设备端上传的且价值不大的射频识别数据/视频识别数据被按需清除，进而降低服务器配置的冗余空间，以及降低服务器购置成本；可避免因电动自行车过车量激增而造成存储空间不足并进而导致设备端数据无法正常上报的问题，便于实际应用和推广。
本实施例在前述第一方面的技术方案基础上，还提供了一种如何及时有序删除因人工审核而视为垃圾文件的射频视频融合数据的可能设计一，即若因人工审核而视为垃圾文件的射频视频融合数据配置有临时有效存储时长，则在发现剩余存储空间不足时，先删除因人工审核而视为垃圾文件的射频视频融合数据，包括但不限于有如下步骤S31～S32。
S31.在发现剩余存储空间不足时，确定临时已存储时长超过临时有效存储时长的至少一份垃圾数据，其中，所述垃圾数据是指因人工审核而视为垃圾文件的射频视频融合数据，所述临时已存储时长是指从对应数据被视为垃圾文件的起始时刻至当前时刻的时长，所述临时有效存储时长短于与零值的射频视频融合度对应的有效存储时长。
在所述步骤S31中，所述临时有效存储时长可以是固定时长，也可以是用户指定时长或者通过其它方式自动确定的时长；优选的，所述临时有效存储时长与对应数据的射频视频融合度正相关，即射频视频融合度越高，对应数据即使被视为垃圾文件，但出于人工审核有误差考虑也需要用越长时间来进行临时存储，以免反悔。
S32.按照临时已存储时长或第二超时存储时长的从高到低顺序，依次删除所述至少一份垃圾数据中的数据，直到在判定剩余存储空间充足时，停止删除数据，其中，所述第二超时存储时长是指临时已存储时长与临时有效存储时长的差值。
由此基于前述的可能设计一，可以对因人工审核误删除的射频视频融合数据进行定时缓存，并在发现剩余存储空间不足时，及时有序地删除这些数据，确保有足够的时间反悔。
如图2所示，本实施例第二方面提供了一种实现第一方面或第一方面中任一可能设计所述的射频视频融合数据管理方法的虚拟装置，包括有通信相连的融合数据接收单元和数据存储配置单元；
所述融合数据接收单元，用于接收来自射频视频一体机的射频视频融合数据，其中，所述射频视频融合数据包含有射频视频融合度为零的射频识别数据、射频视频融合度为零的视频识别数据和/或射频视频融合度大于零的射频视频融合识别数据，所述射频视频融合度用于反映对应数据在射频视频融合识别维度上的大小程度；
所述数据存储配置单元，用于存储所述射频视频融合数据，并针对所述射频视频融合数据中的各份数据，根据对应的射频视频融合度配置对应的且与射频视频融合度正相关的有效存储时长，以便在发现剩余存储空间不足后，删除已存储时长超过有效存储时长的某份数据。
本实施例第二方面提供的前述装置的工作过程、工作细节和技术效果，可以参见第一方面或第一方面中任一可能设计所述的射频视频融合数据管理方法，于此不再赘述。
如图3所示，本实施例第三方面提供了一种执行如第一方面或第一方面中任一可能设计所述的射频视频融合数据管理方法的计算机设备，包括有依次通信连接的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如第一方面或第一方面中任一可能设计所述的射频视频融合数据管理方法。具体举例的，所述存储器可以但不限于包括随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、闪存(FlashMemory)、先进先出存储器(First Input First Output，FIFO)和/或先进后出存储器(First Input Last Output，FILO)等等；所述处理器可以但不限于采用型号为STM32F105系列的微处理器。此外，所述计算机设备还可以但不限于包括有电源模块、显示屏和其它必要的部件。
本实施例第三方面提供的前述计算机设备的工作过程、工作细节和技术效果，可以参见第一方面或第一方面中任一可能设计所述的射频视频融合数据管理方法，于此不再赘述。
本实施例第四方面提供了一种存储包含如第一方面或第一方面中任一可能设计所述的射频视频融合数据管理方法的指令的计算机可读存储介质，即所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如第一方面或第一方面中任一可能设计所述的射频视频融合数据管理方法。其中，所述计算机可读存储介质是指存储数据的载体，可以但不限于包括软盘、光盘、硬盘、闪存、优盘和/或记忆棒(Memory Stick)等计算机可读存储介质，所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程装置。
本实施例第四方面提供的前述计算机可读存储介质的工作过程、工作细节和技术效果，可以参见如第一方面或第一方面中任一可能设计所述的射频视频融合数据管理方法，于此不再赘述。
本实施例第五方面提供了一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行如第一方面或第一方面中任一可能设计所述的射频视频融合数据管理方法。其中，所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程装置。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种射频视频融合数据管理方法，其特征在于，包括：
接收来自射频视频一体机的射频视频融合数据，其中，所述射频视频融合数据包含有射频视频融合度为零的射频识别数据、射频视频融合度为零的视频识别数据和/或射频视频融合度大于零的射频视频融合识别数据，所述射频视频融合度用于反映对应数据在射频视频融合识别维度上的大小程度，所述射频视频融合度与对应数据的车牌号匹配数目正相关，所述车牌号匹配数目是指基于射频识别数据所得的第一车牌号与基于视频识别数据所得的第二车牌号在相同时空位置匹配的数目；
存储所述射频视频融合数据，并针对所述射频视频融合数据中的各份数据，根据对应的射频视频融合度配置对应的且与射频视频融合度正相关的有效存储时长，以便在发现剩余存储空间不足后，删除已存储时长超过有效存储时长的某份数据。
2.根据权利要求1所述的射频视频融合数据管理方法，其特征在于，在发现剩余存储空间不足后，删除已存储时长超过有效存储时长的某份数据，包括：
在发现剩余存储空间不足时，先删除因人工审核而视为垃圾文件的射频视频融合数据，然后若发现剩余存储空间仍不足，则确定已存储时长超过有效存储时长的至少一份数据，最后按照已存储时长或第一超时存储时长的从高到低顺序，依次删除所述至少一份数据中的数据，直到在判定剩余存储空间充足时，停止删除数据，其中，所述第一超时存储时长是指已存储时长与有效存储时长的差值。
3.根据权利要求2所述的射频视频融合数据管理方法，其特征在于，若因人工审核而视为垃圾文件的射频视频融合数据配置有临时有效存储时长，则在发现剩余存储空间不足时，先删除因人工审核而视为垃圾文件的射频视频融合数据，包括：
在发现剩余存储空间不足时，确定临时已存储时长超过临时有效存储时长的至少一份垃圾数据，其中，所述垃圾数据是指因人工审核而视为垃圾文件的射频视频融合数据，所述临时已存储时长是指从对应数据被视为垃圾文件的起始时刻至当前时刻的时长，所述临时有效存储时长短于与零值的射频视频融合度对应的有效存储时长；
按照临时已存储时长或第二超时存储时长的从高到低顺序，依次删除所述至少一份垃圾数据中的数据，直到在判定剩余存储空间充足时，停止删除数据，其中，所述第二超时存储时长是指临时已存储时长与临时有效存储时长的差值。
4.根据权利要求3所述的射频视频融合数据管理方法，其特征在于，所述临时有效存储时长与对应数据的射频视频融合度正相关。
5.根据权利要求1所述的射频视频融合数据管理方法，其特征在于，若应用FastDFS分布式文件系统存储所述射频视频融合数据，则在发现剩余存储空间不足之前，所述方法还包括：
制定Springschedule定时任务来周期性地扫描所述FastDFS分布式文件系统中的跟踪器tracker的目录空间，以便在扫描发现所述目录空间的使用率达到预设阈值时，确定剩余存储空间不足。
6.根据权利要求1所述的射频视频融合数据管理方法，其特征在于，在删除已存储时长超过有效存储时长的某份数据之后，所述方法还包括：
向管理人员终端发送用于指示删除策略已启动的提醒消息。
7.一种射频视频融合数据管理装置，其特征在于，包括有通信相连的融合数据接收单元和数据存储配置单元；
所述融合数据接收单元，用于接收来自射频视频一体机的射频视频融合数据，其中，所述射频视频融合数据包含有射频视频融合度为零的射频识别数据、射频视频融合度为零的视频识别数据和/或射频视频融合度大于零的射频视频融合识别数据，所述射频视频融合度用于反映对应数据在射频视频融合识别维度上的大小程度，所述射频视频融合度与对应数据的车牌号匹配数目正相关，所述车牌号匹配数目是指基于射频识别数据所得的第一车牌号与基于视频识别数据所得的第二车牌号在相同时空位置匹配的数目；
所述数据存储配置单元，用于存储所述射频视频融合数据，并针对所述射频视频融合数据中的各份数据，根据对应的射频视频融合度配置对应的且与射频视频融合度正相关的有效存储时长，以便在发现剩余存储空间不足后，删除已存储时长超过有效存储时长的某份数据。
8.一种计算机设备，其特征在于，包括有依次通信连接的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如权利要求1～6中任意一项所述的射频视频融合数据管理方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如权利要求1～6中任意一项所述的射频视频融合数据管理方法。
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107610477A (zh) * 2017-09-22 2018-01-19 深圳鼎识科技有限公司 一种智能交通射频与视频信息融合处理方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5585565B2 (ja) * 2011-10-31 2014-09-10 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 ファイル管理装置、ファイル管理装置の制御方法、およびそのプログラム
CN105956035A (zh) * 2016-04-25 2016-09-21 乐视控股（北京）有限公司 一种文件存储方法及装置
CN105975484A (zh) * 2016-04-25 2016-09-28 乐视控股（北京）有限公司 一种文件管理方法及装置
CN107798334B (zh) * 2017-08-25 2021-06-11 天津中兴智联科技有限公司 一种汽车电子标识数据和视频识别数据的匹配方法及装置
RU2715288C1 (ru) * 2018-12-28 2020-02-26 Акционерное общество "Лаборатория Касперского" Система и способ удаления файлов и противодействия их восстановлению

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107610477A (zh) * 2017-09-22 2018-01-19 深圳鼎识科技有限公司 一种智能交通射频与视频信息融合处理方法

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