CN115587216B - 一种监理见证记录仪的标定软件管理方法、系统和介质 - Google Patents

一种监理见证记录仪的标定软件管理方法、系统和介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开的一种监理见证记录仪的标定软件管理方法、系统和介质，本发明通过流媒体服务平台、Web管理平台、移动端操作管理程序对监理见证记录仪的标定数据进行管理。其中，所述流媒体服务平台用于监理见证记录仪与Web管理平台之间传输实时视频流。所述Web管理平台用于监理见证记录仪的数据管理。移动端操作管理程序用于将Web管理平台小程序化，方便操作，主要功能有用户登录、扫码绑定监理见证记录仪设备编码、点播监理见证记录仪实时视频流、实时视频流按类型录制。通过二维码进行设备绑定，保障数据传输的安全性。根据归档文件分类类型对视频文件数据进行自动归档，保证数据的整洁度。

Description

一种监理见证记录仪的标定软件管理方法、系统和介质
技术领域
本申请涉及数据处理和数据传输领域，更具体的，涉及一种监理见证记录仪的标定软件管理方法、系统和介质。
背景技术
目前，救灾、排爆、排雷、工程实施、交通执法、城管执法等工作均需要借助记录仪进行监理。监理管理工作主要通过监理人员通过人工或监测设备对监测数据进行记录存档，还需要监理人员后期对监测数据进行数据分类，受人为因素的影响，无法对监测数据进行精准分类，导致后期对历史监测数据的查找效率低。
因此现有技术存在缺陷，急需改进。
发明内容
鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种监理见证记录仪的标定软件管理方法、系统和介质，能够更有效更快速的对监理见证记录仪的标定数据进行管理。
本发明第一方面提供了一种监理见证记录仪的标定软件管理方法，包括：
所述移动端获取二维码图像数据；所述二维码图像数据用于关联所述监理见证记录仪的设备编码；
所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，基于所述设备编码与所述监理见证记录仪进行绑定，进而获取所述监理见证记录仪得到的实时视频流数据并进行展示；
所述移动端根据获取到的录制指令和归档文件分类类型，发送视频录制信息给所述Web管理平台；
所述Web管理平台根据所述视频录制信息对所述实时视频流数据进行录制，得到历史视频文件数据，并依据所述归档文件分类类型将所述历史视频文件数据保存至历史视频库的指定位置；
所述归档文件分类类型包括巡防类型、作战类型、交通执法类型、动物搜寻类型、机械辅助类型中的至少一种。
本方案中，所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，基于所述设备编码与所述监理见证记录仪进行绑定的步骤包括：
所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，判断所述二维码图像数据是否合法；
若合法，则将所述移动端与所述监理见证记录仪进行绑定。
本方案中，还包括：
所述Web管理平台获取所述实时视频流数据并检测告警特征值；
所述Web管理平台根据所述告警特征值进行分析，判断是否超过预设阈值；
当所述告警特征值超过预设阈值时，所述Web管理平台向所述移动端和/或所述监理见证记录仪发送报警提示信息。
本方案中，依据所述归档文件分类类型将所述历史视频文件数据保存至历史视频库的指定位置的步骤包括：
所述Web管理平台通过预设深度学习模型提取所述历史视频文件数据中的特征标签；
所述Web管理平台根据所述归档文件分类类型确认所述历史视频文件数据的归档位置；
所述Web管理平台根据所述特征标签在所述归档位置中确认所述指定位置；
所述Web管理平台将所述特征标签与所述历史视频文件数据绑定后保存至所述指定位置；
其中，所述特征标签包括日期标签、位置标签、环境标签、人物标签、器械标签、车辆标签、夜视标签中的至少一种。
本方案中，还包括：
所述Web管理平台获取查询指令信息；
所述Web管理平台根据所述查询指令信息进行分析，得到目标视频文件的视频类型信息；
所述Web管理平台根据所述视频类型信息在所述历史视频库中进行查找，得到候选历史视频文件；
所述Web管理平台获取触发链接指令；所述触发链接指令为从所述候选历史视频文件中确认所述目标视频文件的链接信息；
所述Web管理平台根据所述链接信息，将所述目标视频文件发送至预设终端。
本方案中，所述标定软件管理系统包括用于与所述监理见证记录仪通信连接的流媒体服务平台；
所述标定软件管理方法还包括：
所述流媒体服务平台获取所述监理见证记录仪采集到的视频数据，并将所述视频数据转换为所述实时视频流数据并发送给所述Web管理平台。
本发明第二方面提供了一种监理见证记录仪的标定软件管理系统，所述标定软件管理系统包括监理见证记录仪、移动端以及Web管理平台；所述Web管理平台分别与所述监理见证记录仪、所述移动端通信连接；所述监理见证记录仪的标定软件管理方法程序被执行时实现如下步骤：
所述移动端获取二维码图像数据；所述二维码图像数据用于关联所述监理见证记录仪的设备编码；
所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，基于所述设备编码与所述监理见证记录仪进行绑定，进而获取所述监理见证记录仪得到的实时视频流数据并进行展示；
所述移动端根据获取到的录制指令和归档文件分类类型，发送视频录制信息给所述Web管理平台；
所述Web管理平台根据所述视频录制信息对所述实时视频流数据进行录制，得到历史视频文件数据，并依据所述归档文件分类类型将所述历史视频文件数据保存至历史视频库的指定位置；
所述归档文件分类类型包括巡防类型、作战类型、交通执法类型、动物搜寻类型、机械辅助类型中的至少一种。
本方案中，所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，基于所述设备编码与所述监理见证记录仪进行绑定的步骤包括：
所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，判断所述二维码图像数据是否合法；
若合法，则将所述移动端与所述监理见证记录仪进行绑定。
本方案中，还包括：
所述Web管理平台获取所述实时视频流数据并检测告警特征值；
所述Web管理平台根据所述告警特征值进行分析，判断是否超过预设阈值；
当所述告警特征值超过预设阈值时，所述Web管理平台向所述移动端和/或所述监理见证记录仪发送报警提示信息。
本方案中，依据所述归档文件分类类型将所述历史视频文件数据保存至历史视频库的指定位置的步骤包括：
所述Web管理平台通过预设深度学习模型提取所述历史视频文件数据中的特征标签；
所述Web管理平台根据所述归档文件分类类型确认所述历史视频文件数据的归档位置；
所述Web管理平台根据所述特征标签在所述归档位置中确认所述指定位置；
所述Web管理平台将所述特征标签与所述历史视频文件数据绑定后保存至所述指定位置；
其中，所述特征标签包括日期标签、位置标签、环境标签、人物标签、器械标签、车辆标签、夜视标签中的至少一种。
本方案中，还包括：
所述Web管理平台获取查询指令信息；
所述Web管理平台根据所述查询指令信息进行分析，得到目标视频文件的视频类型信息；
所述Web管理平台根据所述视频类型信息在所述历史视频库中进行查找，得到候选历史视频文件；
所述Web管理平台获取触发链接指令；所述触发链接指令为从所述候选历史视频文件中确认所述目标视频文件的链接信息；
所述Web管理平台根据所述链接信息，将所述目标视频文件发送至预设终端。
本方案中，所述标定软件管理系统包括用于与所述监理见证记录仪通信连接的流媒体服务平台；
所述标定软件管理方法还包括：
所述流媒体服务平台获取所述监理见证记录仪采集到的视频数据，并将所述视频数据转换为所述实时视频流数据并发送给所述Web管理平台。
本发明第三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中包括一种监理见证记录仪的标定软件管理方法程序，所述一种监理见证记录仪的标定软件管理方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种监理见证记录仪的标定软件管理方法的步骤。
本发明公开的一种监理见证记录仪的标定软件管理方法、系统和介质，本发明通过流媒体服务平台、Web管理平台、移动端操作管理程序对监理见证记录仪的标定数据进行管理。其中，所述流媒体服务平台用于监理见证记录仪与Web管理平台之间传输实时视频流。所述Web管理平台用于监理见证记录仪的数据管理。移动端操作管理程序用于将Web管理平台小程序化，方便操作，主要功能有用户登录、扫码绑定监理见证记录仪设备编码、点播监理见证记录仪实时视频流、实时视频流按类型录制。通过二维码进行设备绑定，保障数据传输的安全性。根据归档文件分类类型对视频文件数据进行自动归档，保证数据的整洁度。
附图说明
图1示出了本发明一种监理见证记录仪的标定软件管理方法的流程图；
图2示出了本发明一种移动端与监理见证记录仪绑定方法的流程图；
图3示出了本发明一种历史视频文件数据查询方法的流程图；
图4示出了本发明一种监理见证记录仪的标定软件管理系统的框图；
图5示出了本发明一种监理见证记录仪的标定软件管理系统的组成示意图；
图6示出了本发明一种监理见证记录仪的标定软件管理系统的操作流程图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
图1示出了本发明一种监理见证记录仪的标定软件管理方法的流程图。
如图1所示，本发明公开了一种监理见证记录仪的标定软件管理方法，应用于标定软件管理系统，其特征在于，所述标定软件管理系统包括监理见证记录仪、移动端以及Web管理平台；所述Web管理平台分别与所述监理见证记录仪、所述移动端通信连接；
所述标定软件管理方法包括：
S102，所述移动端获取二维码图像数据；所述二维码图像数据用于关联所述监理见证记录仪的设备编码；
S104，所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，基于所述设备编码与所述监理见证记录仪进行绑定，进而获取所述监理见证记录仪得到的实时视频流数据并进行展示；
S106，所述移动端根据获取到的录制指令和归档文件分类类型，发送视频录制信息给所述Web管理平台；
S108，所述Web管理平台根据所述视频录制信息对所述实时视频流数据进行录制，得到历史视频文件数据，并依据所述归档文件分类类型将所述历史视频文件数据保存至历史视频库的指定位置；
所述归档文件分类类型包括巡防类型、作战类型、交通执法类型、动物搜寻类型、机械辅助类型中的至少一种。
根据本发明实施例，本发明通过流媒体服务平台、Web管理平台、移动端操作管理程序对监理见证记录仪的标定数据进行管理。其中，所述流媒体服务平台用于监理见证记录仪与Web管理平台之间传输实时视频流,主要功能有设备音视频流化传输。所述Web管理平台用于监理见证记录仪的数据管理，主要功能有与监理见证记录仪进行语音对讲、点播监理见证记录仪实时视频流、历史视频文件自动分类归档、维护设备基础数据。移动端操作管理程序用于将Web管理平台小程序化，方便操作，主要功能有用户登录、扫码绑定监理见证记录仪设备编码、点播监理见证记录仪实时视频流、实时视频流按类型录制。所述监理见证记录仪配置有云台增稳技术，采用三轴云台稳定性增强技术，使画面稳定不晃动，可非常有效地记录当前事件、任务联系和现场变化，降低由于人员奔跑、行走或运动引起的视频画面晃动问题，也可以用来减少工程机械和工程车辆运行时的视频画面晃动问题。
具体而言，监理见证记录仪的标定软件管理系统中，监理见证记录仪用于采集视频数据；Web管理平台用于获取监理见证记录仪采集到的视频数据，可实现点播监理见证记录仪的实时视频流数据，与监理见证记录仪进行语音对讲，录制实时视频流数据，分类归档、存储历史视频文件；移动端则用于绑定对应的监理见证记录仪，将Web管理平台进行小程序化，通过Web管理平台点播监理见证记录仪的实时视频流数据，指示Web管理平台录制实时视频流数据以及分类归档、存储历史视频文件。基于该系统，监理见证记录仪采集的视频可通过Web管理平台和移动端进行点播、录制、存储及分类归档，用户可以在查看实时视频的过程中实现录制及精准分类归档，保证数据的整洁度，提高后期对历史视频数据的查找效率。
监理见证记录仪为实时记录和监控、实时收集证据的设备，例如用于执法主体在执法现场任务，包括救灾、排爆、排雷、交通执法、城管执法。具体来说，监理见证记录仪可设于工程机械（机械臂、机器人）、警犬头戴装备、车辆、执法人员或头盔上，能够规范执法过程，保证执法更加准确、公正、高效。即监理见证记录仪可用于不同的监理工作，能够设于不同的对象上，工作模式多样。基于本申请实施例的标定软件管理系统，可通过移动端、Web管理平台获取记录仪采集到的视频数据；且能够通过移动端和Web管理平台进行实时分类录制存储，满足监理见证记录仪的多种工作模式，提高视频归档的准确度和效率。值得注意的是，本申请实施例中设置了巡防类型、作战类型、交通执法类型、动物搜寻类型、机械辅助类型等分类类型，实际使用中还可设置时间、地理位置、人员等维度进行综合分类，此处不做具体限制。
图2示出了本发明一种移动端与监理见证记录仪绑定方法的流程图。
如图2所示，根据本发明实施例，所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，基于所述设备编码与所述监理见证记录仪进行绑定的步骤包括：
S202，所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，判断所述二维码图像数据是否合法；
S204，若合法，则将所述移动端与所述监理见证记录仪进行绑定。
需要说明的是，监理见证记录仪启动后，自动连接上Web管理后台。用户使用移动端操作管理程序扫描监理见证记录仪上的设备二维码，绑定监理见证记录仪设备。所述二维码与监理见证记录仪设备的设备编码相互匹配，若二维码验证不合法，则禁止设备绑定。
根据本发明实施例，还包括：
所述Web管理平台获取所述实时视频流数据并检测告警特征值；
所述Web管理平台根据所述告警特征值进行分析，判断是否超过预设阈值；
当所述告警特征值超过预设阈值时，所述Web管理平台向所述移动端和/或所述监理见证记录仪发送报警提示信息。
具体来说，检测告警特征值可通过深度学习算法来实现，预设阈值可根据不同类型的告警特征值分别进行设定，此处不做具体限定。
需要说明的是，监理见证记录仪上的实时视频流数据传输至Web管理平台，Web管理平台可实时对实时视频流数据进行分析预警。其中，所述告警特征值包括枪械特征值、机械违规操作特征值、活体进入特征值、人像识别特征值、异常振动特征值中的至少一种。具体而言，Web管理平台可实时对监理见证记录仪得到的实时视频流数据进行分析预警，及时判断执法过程中的危险因素，例如排查枪械、识别通缉犯、监测禁入区是否进入活体、监控机械是否正常运行等，在出现异常、危险的情况时，Web管理平台能够及时向移动端、监理见证记录仪中的至少一方发送报警提示信息，以提醒用户，提高监理的效率和安全性。
根据本发明实施例，所述依据所述归档文件分类类型将所述历史视频文件数据保存至历史视频库的指定位置的步骤包括：
所述Web管理平台通过预设深度学习模型提取所述历史视频文件数据中的特征标签；
所述Web管理平台根据所述归档文件分类类型确认所述历史视频文件数据的归档位置；
所述Web管理平台根据所述特征标签在所述归档位置中确认所述指定位置；
所述Web管理平台将所述特征标签与所述历史视频文件数据绑定后保存至所述指定位置；
其中，所述特征标签包括日期标签、位置标签、环境标签、人物标签、器械标签、车辆标签、夜视标签中的至少一种。
需要说明的是，所述预设深度学习模型通过选取的部分历史视频文件训练得到，首先在历史视频文件中随机选取部分视频文件作为深度学习模型的样本数据，将选取的部分视频文件按照8:2的比例进行拆分，得到训练集数据和验证集数据。通过训练集数据训练得到深度学习模型，在通过验证集数据对其模型进行验证，最终得到预设深度学习模型。在移动端操作管理程序，选择要录制视频的归档文件分类类型。然后根据选择的归档文件分类类型对历史视频文件进行自动分类归档。所述归档文件分类类型可以根据特征标签来进行分类。其中，所述特征标签包括日期标签、位置标签、环境标签、人物标签、器械标签、车辆标签、夜视标签中的至少一种。
图3示出了本发明一种历史视频文件数据查询方法的流程图。
如图3所示，根据本发明实施例，还包括：
S302，所述Web管理平台获取查询指令信息；
S304，所述Web管理平台根据所述查询指令信息进行分析，得到目标视频文件的视频类型信息；
S306，所述Web管理平台根据所述视频类型信息在所述历史视频库中进行查找，得到候选历史视频文件；
S308，所述Web管理平台获取触发链接指令；所述触发链接指令为从所述候选历史视频文件中确认所述目标视频文件的链接信息；
S310，所述Web管理平台根据所述链接信息，将所述目标视频文件发送至预设终端。
需要说明的是，用户可以通过登录Web管理后台对历史视频文件进行查看。登录Web管理后台后，通过Web管理平台根据归档文件分类类型信息对历史视频文件进行筛选，得到查询指令的目标视频文件。然后根据所述目标视频文件得到所述目标视频文件的视频链接信息，并将所述视频链接信息发送至预设终端，也就是移动端。所述预设终端用于对所述目标视频文件进行播放。
根据本发明实施例，还包括：
所述标定软件管理系统包括用于与所述监理见证记录仪通信连接的流媒体服务平台；
所述标定软件管理方法还包括：
所述流媒体服务平台获取所述监理见证记录仪采集到的视频数据，并将所述视频数据转换为所述实时视频流数据并发送给所述Web管理平台。
需要说明的是，所述流媒体服务平台用于监理见证记录仪与Web管理平台之间传输实时视频流,主要功能有设备音视频流化传输。所述Web管理平台用于监理见证记录仪的数据管理，主要功能有与监理见证记录仪进行语音对讲、点播监理见证记录仪实时视频流、历史视频文件自动分类归档、维护设备基础数据。
根据本发明实施例，还包括：
所述Web管理平台获取用户的登录请求信息；
所述Web管理平台根据所述用户的登录请求信息进行分析，得到用户的身份信息；
所述Web管理平台根据所述用户的身份信息进行分析，判断所述身份信息是否合法；
若合法，则允许用户进行登录；若不合法，则禁止用户进行登录。
需要说明的是，用户的身份信息包括用户的用户名和密码，用户登录系统时系统需要对用户输入的用户名和密码进行验证，从而判断是否通过其登录请求，将其输入的用户名和密码与数据库保存的用户身份信息进行对比，判断用户的身份信息是否合法性。
根据本发明实施例，还包括：
监理见证记录仪获取网络信号强度信息；
监理见证记录仪根据所述网络信息强度信息进行分析，判断所述网络强度信息是否低于预设网络强度阈值；
若低于，则将视频数据保存至预设储存模块。
需要说明的是，对监理见证记录仪的网络信号强度进行检测，判断其信号强度是否满足视频数据传输的最低要求。若满足，则将视频数据上传至流媒体服务平台；若不满足，则在将视频数据发送至监理见证记录仪本地预设储存模块，当其网络信号强度满足视频数据传输的最低要求后，再将预设储存模块储存的视频数据上传至流媒体服务平台。
图4示出了本发明一种监理见证记录仪的标定软件管理系统的框图。
如图4所示，本发明第二方面提供了一种监理见证记录仪的标定软件管理系统，所述标定软件管理系统包括监理见证记录仪、移动端以及Web管理平台；所述Web管理平台分别与所述监理见证记录仪、所述移动端通信连接；所述监理见证记录仪的标定软件管理方法程序被执行时实现如下步骤：
所述移动端获取二维码图像数据；所述二维码图像数据用于关联所述监理见证记录仪的设备编码；
所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，基于所述设备编码与所述监理见证记录仪进行绑定，进而获取所述监理见证记录仪得到的实时视频流数据并进行展示；
所述移动端根据获取到的录制指令和归档文件分类类型，发送视频录制信息给所述Web管理平台；
所述Web管理平台根据所述视频录制信息对所述实时视频流数据进行录制，得到历史视频文件数据，并依据所述归档文件分类类型将所述历史视频文件数据保存至历史视频库的指定位置；
所述归档文件分类类型包括巡防类型、作战类型、交通执法类型、动物搜寻类型、机械辅助类型中的至少一种。
根据本发明实施例，本发明通过流媒体服务平台、Web管理平台、移动端操作管理程序对监理见证记录仪的标定数据进行管理。其中，所述流媒体服务平台用于监理见证记录仪与Web管理平台之间传输实时视频流,主要功能有设备音视频流化传输。所述Web管理平台用于监理见证记录仪的数据管理，主要功能有与监理见证记录仪进行语音对讲、点播监理见证记录仪实时视频流、历史视频文件自动分类归档、维护设备基础数据。移动端操作管理程序用于将Web管理平台小程序化，方便操作，主要功能有用户登录、扫码绑定监理见证记录仪设备编码、点播监理见证记录仪实时视频流、实时视频流按类型录制。所述监理见证记录仪配置有云台增稳技术，采用三轴云台稳定性增强技术，使画面稳定不晃动，可非常有效地记录当前事件、任务联系和现场变化，降低由于人员奔跑、行走或运动引起的视频画面晃动问题，也可以用来减少工程机械和工程车辆运行时的视频画面晃动问题。
具体而言，监理见证记录仪的标定软件管理系统中，监理见证记录仪用于采集视频数据；Web管理平台用于获取监理见证记录仪采集到的视频数据，可实现点播监理见证记录仪的实时视频流数据，与监理见证记录仪进行语音对讲，录制实时视频流数据，分类归档、存储历史视频文件；移动端则用于绑定对应的监理见证记录仪，将Web管理平台进行小程序化，通过Web管理平台点播监理见证记录仪的实时视频流数据，指示Web管理平台录制实时视频流数据以及分类归档、存储历史视频文件。基于该系统，监理见证记录仪采集的视频可通过Web管理平台和移动端进行点播、录制、存储及分类归档，用户可以在查看实时视频的过程中实现录制及精准分类归档，保证数据的整洁度，提高后期对历史视频数据的查找效率。
监理见证记录仪为实时记录和监控、实时收集证据的设备，例如用于执法主体在执法现场任务，包括救灾、排爆、排雷、交通执法、城管执法。具体来说，监理见证记录仪可设于工程机械（机械臂、机器人）、警犬头戴装备、车辆、执法人员或头盔上，能够规范执法过程，保证执法更加准确、公正、高效。即监理见证记录仪可用于不同的监理工作，能够设于不同的对象上，工作模式多样。基于本申请实施例的标定软件管理系统，可通过移动端、Web管理平台获取记录仪采集到的视频数据；且能够通过移动端和Web管理平台进行实时分类录制存储，满足监理见证记录仪的多种工作模式，提高视频归档的准确度和效率。值得注意的是，本申请实施例中设置了巡防类型、作战类型、交通执法类型、动物搜寻类型、机械辅助类型等分类类型，实际使用中还可设置时间、地理位置、人员等维度进行综合分类，此处不做具体限制。
根据本发明实施例，所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，基于所述设备编码与所述监理见证记录仪进行绑定的步骤包括：
所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，判断所述二维码图像数据是否合法；
若合法，则将所述移动端与所述监理见证记录仪进行绑定。
需要说明的是，监理见证记录仪启动后，自动连接上Web管理后台。用户使用移动端操作管理程序扫描监理见证记录仪上的设备二维码，绑定监理见证记录仪设备。所述二维码与监理见证记录仪设备的设备编码相互匹配，若二维码验证不合法，则禁止设备绑定。
根据本发明实施例，还包括：
所述Web管理平台获取所述实时视频流数据并检测告警特征值；
所述Web管理平台根据所述告警特征值进行分析，判断是否超过预设阈值；
当所述告警特征值超过预设阈值时，所述Web管理平台向所述移动端和/或所述监理见证记录仪发送报警提示信息。
具体来说，检测告警特征值可通过深度学习算法来实现，预设阈值可根据不同类型的告警特征值分别进行设定，此处不做具体限定。
需要说明的是，监理见证记录仪上的实时视频流数据传输至Web管理平台，Web管理平台可实时对实时视频流数据进行分析预警。其中，所述告警特征值包括枪械特征值、机械违规操作特征值、活体进入特征值、人像识别特征值、异常振动特征值中的至少一种。具体而言，Web管理平台可实时对监理见证记录仪得到的实时视频流数据进行分析预警，及时判断执法过程中的危险因素，例如排查枪械、识别通缉犯、监测禁入区是否进入活体、监控机械是否正常运行等，在出现异常、危险的情况时，Web管理平台能够及时向移动端、监理见证记录仪中的至少一方发送报警提示信息，以提醒用户，提高监理的效率和安全性。
根据本发明实施例，所述依据所述归档文件分类类型将所述历史视频文件数据保存至历史视频库的指定位置的步骤包括：
所述Web管理平台通过预设深度学习模型提取所述历史视频文件数据中的特征标签；
所述Web管理平台根据所述归档文件分类类型确认所述历史视频文件数据的归档位置；
所述Web管理平台根据所述特征标签在所述归档位置中确认所述指定位置；
所述Web管理平台将所述特征标签与所述历史视频文件数据绑定后保存至所述指定位置；
其中，所述特征标签包括日期标签、位置标签、环境标签、人物标签、器械标签、车辆标签、夜视标签中的至少一种。
需要说明的是，所述预设深度学习模型通过选取的部分历史视频文件训练得到，首先在历史视频文件中随机选取部分视频文件作为深度学习模型的样本数据，将选取的部分视频文件按照8:2的比例进行拆分，得到训练集数据和验证集数据。通过训练集数据训练得到深度学习模型，在通过验证集数据对其模型进行验证，最终得到预设深度学习模型。在移动端操作管理程序，选择要录制视频的归档文件分类类型。然后根据选择的归档文件分类类型对历史视频文件进行自动分类归档。所述归档文件分类类型可以根据特征标签来进行分类。其中，所述特征标签包括日期标签、位置标签、环境标签、人物标签、器械标签、车辆标签、夜视标签中的至少一种。
根据本发明实施例，还包括：
所述Web管理平台获取查询指令信息；
所述Web管理平台根据所述查询指令信息进行分析，得到目标视频文件的视频类型信息；
所述Web管理平台根据所述视频类型信息在所述历史视频库中进行查找，得到候选历史视频文件；
所述Web管理平台获取触发链接指令；所述触发链接指令为从所述候选历史视频文件中确认所述目标视频文件的链接信息；
所述Web管理平台根据所述链接信息，将所述目标视频文件发送至预设终端。
需要说明的是，用户可以通过登录Web管理后台对历史视频文件进行查看。登录Web管理后台后，通过Web管理平台根据归档文件分类类型信息对历史视频文件进行筛选，得到查询指令的目标视频文件。然后根据所述目标视频文件得到所述目标视频文件的视频链接信息，并将所述视频链接信息发送至预设终端，也就是移动端。所述预设终端用于对所述目标视频文件进行播放。
根据本发明实施例，还包括：
所述标定软件管理系统包括用于与所述监理见证记录仪通信连接的流媒体服务平台；
所述标定软件管理方法还包括：
所述流媒体服务平台获取所述监理见证记录仪采集到的视频数据，并将所述视频数据转换为所述实时视频流数据并发送给所述Web管理平台。
需要说明的是，所述流媒体服务平台用于监理见证记录仪与Web管理平台之间传输实时视频流,主要功能有设备音视频流化传输。所述Web管理平台用于监理见证记录仪的数据管理，主要功能有与监理见证记录仪进行语音对讲、点播监理见证记录仪实时视频流、历史视频文件自动分类归档、维护设备基础数据。
根据本发明实施例，还包括：
所述Web管理平台获取用户的登录请求信息；
所述Web管理平台根据所述用户的登录请求信息进行分析，得到用户的身份信息；
所述Web管理平台根据所述用户的身份信息进行分析，判断所述身份信息是否合法；
若合法，则允许用户进行登录；若不合法，则禁止用户进行登录。
需要说明的是，用户的身份信息包括用户的用户名和密码，用户登录系统时系统需要对用户输入的用户名和密码进行验证，从而判断是否通过其登录请求，将其输入的用户名和密码与数据库保存的用户身份信息进行对比，判断用户的身份信息是否合法性。
根据本发明实施例，还包括：
监理见证记录仪获取网络信号强度信息；
监理见证记录仪根据所述网络信息强度信息进行分析，判断所述网络强度信息是否低于预设网络强度阈值；
若低于，则将视频数据保存至预设储存模块。
需要说明的是，对监理见证记录仪的网络信号强度进行检测，判断其信号强度是否满足视频数据传输的最低要求。若满足，则将视频数据上传至流媒体服务平台；若不满足，则在将视频数据发送至监理见证记录仪本地预设储存模块，当其网络信号强度满足视频数据传输的最低要求后，再将预设储存模块储存的视频数据上传至流媒体服务平台。
本发明第三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中包括一种监理见证记录仪的标定软件管理方法程序，所述一种监理见证记录仪的标定软件管理方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种监理见证记录仪的标定软件管理方法的步骤。
本发明公开的一种监理见证记录仪的标定软件管理方法、系统和介质，本发明通过流媒体服务平台、Web管理平台、移动端操作管理程序对监理见证记录仪的标定数据进行管理。其中，所述流媒体服务平台用于监理见证记录仪与Web管理平台之间传输实时视频流。所述Web管理平台用于监理见证记录仪的数据管理。移动端操作管理程序用于将Web管理平台小程序化，方便操作，主要功能有用户登录、扫码绑定监理见证记录仪设备编码、点播监理见证记录仪实时视频流、实时视频流按类型录制。通过二维码进行设备绑定，保障数据传输的安全性。根据归档文件分类类型对视频文件数据进行自动归档，保证数据的整洁度。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备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，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (3)

1.一种监理见证记录仪的标定软件管理方法，应用于标定软件管理系统，其特征在于，所述标定软件管理系统包括监理见证记录仪、移动端以及Web管理平台；所述Web管理平台分别与所述监理见证记录仪、所述移动端通信连接；
所述标定软件管理方法包括：
所述移动端获取二维码图像数据；所述二维码图像数据用于关联所述监理见证记录仪的设备编码；
所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，基于所述设备编码与所述监理见证记录仪进行绑定，进而获取所述监理见证记录仪得到的实时视频流数据并进行展示；
所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，基于所述设备编码与所述监理见证记录仪进行绑定的步骤包括：
所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，判断所述二维码图像数据是否合法；
若合法，则将所述移动端与所述监理见证记录仪进行绑定；
移动端用于绑定对应的监理见证记录仪，将Web管理平台进行小程序化，通过Web管理平台点播监理见证记录仪的实时视频流数据，指示Web管理平台录制实时视频流数据以及分类归档、存储历史视频文件；监理见证记录仪采集的视频通过Web管理平台和移动端进行点播、录制、存储及分类归档；
所述移动端根据获取到的录制指令和归档文件分类类型，发送视频录制信息给所述Web管理平台；
所述Web管理平台获取所述实时视频流数据并检测告警特征值；检测告警特征值通过深度学习算法实现，预设阈值根据不同类型的告警特征值分别进行设定；
所述Web管理平台根据所述告警特征值进行分析，判断是否超过预设阈值；
当所述告警特征值超过预设阈值时，所述Web管理平台向所述移动端和/或所述监理见证记录仪发送报警提示信息；
监理见证记录仪上的实时视频流数据传输至Web管理平台，Web管理平台实时对实时视频流数据进行分析预警；所述告警特征值包括枪械特征值、机械违规操作特征值、活体进入特征值、人像识别特征值、异常振动特征值；
Web管理平台实时对监理见证记录仪得到的实时视频流数据进行分析预警，及时判断执法过程中的危险因素，包括排查枪械、识别通缉犯、监测禁入区是否进入活体和监控机械是否正常运行，在出现异常、危险的情况时，Web管理平台及时向移动端或监理见证记录仪发送报警提示信息，以提醒用户，提高监理的效率和安全性；
所述Web管理平台根据所述视频录制信息对所述实时视频流数据进行录制，得到历史视频文件数据，并依据所述归档文件分类类型将所述历史视频文件数据保存至历史视频库的指定位置；
所述归档文件分类类型包括巡防类型、作战类型、交通执法类型、动物搜寻类型、机械辅助类型；
依据所述归档文件分类类型将所述历史视频文件数据保存至历史视频库的指定位置的步骤包括：
所述Web管理平台通过预设深度学习模型提取所述历史视频文件数据中的特征标签；所述Web管理平台根据所述归档文件分类类型确认所述历史视频文件数据的归档位置；所述Web管理平台根据所述特征标签在所述归档位置中确认所述指定位置；所述Web管理平台将所述特征标签与所述历史视频文件数据绑定后保存至所述指定位置；其中，所述特征标签包括日期标签、位置标签、环境标签、人物标签、器械标签、车辆标签、夜视标签；
所述预设深度学习模型通过选取的部分历史视频文件训练得到；首先在历史视频文件中随机选取部分视频文件作为深度学习模型的样本数据，将选取的部分视频文件按照8:2的比例进行拆分，得到训练集数据和验证集数据；通过训练集数据训练得到深度学习模型，在通过验证集数据对其模型进行验证，最终得到预设深度学习模型；
所述Web管理平台获取查询指令信息；所述Web管理平台根据所述查询指令信息进行分析，得到目标视频文件的视频类型信息；所述Web管理平台根据所述视频类型信息在所述历史视频库中进行查找，得到候选历史视频文件；所述Web管理平台获取触发链接指令；所述触发链接指令为从所述候选历史视频文件中确认所述目标视频文件的链接信息；所述Web管理平台根据所述链接信息，将所述目标视频文件发送至预设终端；
所述Web管理平台获取用户的登录请求信息；所述Web管理平台根据所述用户的登录请求信息进行分析，得到用户的身份信息；所述Web管理平台根据所述用户的身份信息进行分析，判断所述身份信息是否合法；若合法，则允许用户进行登录；若不合法，则禁止用户进行登录；
监理见证记录仪获取网络信号强度信息；监理见证记录仪根据所述网络信号强度信息进行分析，判断所述网络信号强度信息是否低于预设网络强度阈值；若低于，则将视频数据保存至预设储存模块；
所述标定软件管理系统包括用于与所述监理见证记录仪通信连接的流媒体服务平台；所述标定软件管理方法还包括：所述流媒体服务平台获取所述监理见证记录仪采集到的视频数据，并将所述视频数据转换为所述实时视频流数据并发送给所述Web管理平台；
所述流媒体服务平台用于监理见证记录仪与Web管理平台之间传输实时视频流,包括设备音视频流化传输；所述Web管理平台用于监理见证记录仪的数据管理，包括与监理见证记录仪进行语音对讲、点播监理见证记录仪实时视频流、历史视频文件自动分类归档、维护设备基础数据；移动端操作管理程序用于将Web管理平台小程序化，包括用户登录、扫码绑定监理见证记录仪设备编码、点播监理见证记录仪实时视频流、实时视频流按类型录制；所述监理见证记录仪配置有云台增稳技术，采用三轴云台稳定性增强技术，使画面稳定不晃动，有效地记录当前事件、任务联系和现场变化，降低由于人员奔跑、行走或运动引起的视频画面晃动问题，减少工程机械和工程车辆运行时的视频画面晃动问题。
2.一种监理见证记录仪的标定软件管理系统，其特征在于，所述标定软件管理系统包括监理见证记录仪、移动端以及Web管理平台；所述Web管理平台分别与所述监理见证记录仪、所述移动端通信连接；所述标定软件管理系统执行监理见证记录仪的标定软件管理方法，所述方法包括如下步骤：
所述移动端获取二维码图像数据；所述二维码图像数据用于关联所述监理见证记录仪的设备编码；
所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，基于所述设备编码与所述监理见证记录仪进行绑定，进而获取所述监理见证记录仪得到的实时视频流数据并进行展示；
所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，基于所述设备编码与所述监理见证记录仪进行绑定的步骤包括：
所述移动端根据所述二维码图像数据进行分析，判断所述二维码图像数据是否合法；
若合法，则将所述移动端与所述监理见证记录仪进行绑定；
移动端用于绑定对应的监理见证记录仪，将Web管理平台进行小程序化，通过Web管理平台点播监理见证记录仪的实时视频流数据，指示Web管理平台录制实时视频流数据以及分类归档、存储历史视频文件；监理见证记录仪采集的视频通过Web管理平台和移动端进行点播、录制、存储及分类归档；
所述移动端根据获取到的录制指令和归档文件分类类型，发送视频录制信息给所述Web管理平台；
所述Web管理平台获取所述实时视频流数据并检测告警特征值；检测告警特征值通过深度学习算法实现，预设阈值根据不同类型的告警特征值分别进行设定；
所述Web管理平台根据所述告警特征值进行分析，判断是否超过预设阈值；
当所述告警特征值超过预设阈值时，所述Web管理平台向所述移动端和/或所述监理见证记录仪发送报警提示信息；
监理见证记录仪上的实时视频流数据传输至Web管理平台，Web管理平台实时对实时视频流数据进行分析预警；所述告警特征值包括枪械特征值、机械违规操作特征值、活体进入特征值、人像识别特征值、异常振动特征值；
Web管理平台实时对监理见证记录仪得到的实时视频流数据进行分析预警，及时判断执法过程中的危险因素，包括排查枪械、识别通缉犯、监测禁入区是否进入活体和监控机械是否正常运行，在出现异常、危险的情况时，Web管理平台及时向移动端或监理见证记录仪发送报警提示信息，以提醒用户，提高监理的效率和安全性；
所述Web管理平台根据所述视频录制信息对所述实时视频流数据进行录制，得到历史视频文件数据，并依据所述归档文件分类类型将所述历史视频文件数据保存至历史视频库的指定位置；
所述归档文件分类类型包括巡防类型、作战类型、交通执法类型、动物搜寻类型、机械辅助类型；
依据所述归档文件分类类型将所述历史视频文件数据保存至历史视频库的指定位置的步骤包括：
所述Web管理平台通过预设深度学习模型提取所述历史视频文件数据中的特征标签；所述Web管理平台根据所述归档文件分类类型确认所述历史视频文件数据的归档位置；所述Web管理平台根据所述特征标签在所述归档位置中确认所述指定位置；所述Web管理平台将所述特征标签与所述历史视频文件数据绑定后保存至所述指定位置；其中，所述特征标签包括日期标签、位置标签、环境标签、人物标签、器械标签、车辆标签、夜视标签；
所述预设深度学习模型通过选取的部分历史视频文件训练得到；首先在历史视频文件中随机选取部分视频文件作为深度学习模型的样本数据，将选取的部分视频文件按照8:2的比例进行拆分，得到训练集数据和验证集数据；通过训练集数据训练得到深度学习模型，在通过验证集数据对其模型进行验证，最终得到预设深度学习模型；
所述Web管理平台获取查询指令信息；所述Web管理平台根据所述查询指令信息进行分析，得到目标视频文件的视频类型信息；所述Web管理平台根据所述视频类型信息在所述历史视频库中进行查找，得到候选历史视频文件；所述Web管理平台获取触发链接指令；所述触发链接指令为从所述候选历史视频文件中确认所述目标视频文件的链接信息；所述Web管理平台根据所述链接信息，将所述目标视频文件发送至预设终端；
所述Web管理平台获取用户的登录请求信息；所述Web管理平台根据所述用户的登录请求信息进行分析，得到用户的身份信息；所述Web管理平台根据所述用户的身份信息进行分析，判断所述身份信息是否合法；若合法，则允许用户进行登录；若不合法，则禁止用户进行登录；
监理见证记录仪获取网络信号强度信息；监理见证记录仪根据所述网络信号强度信息进行分析，判断所述网络信号强度信息是否低于预设网络强度阈值；若低于，则将视频数据保存至预设储存模块；
所述标定软件管理系统包括用于与所述监理见证记录仪通信连接的流媒体服务平台；所述流媒体服务平台用于监理见证记录仪与Web管理平台之间传输实时视频流,包括设备音视频流化传输；所述Web管理平台用于监理见证记录仪的数据管理，包括与监理见证记录仪进行语音对讲、点播监理见证记录仪实时视频流、历史视频文件自动分类归档、维护设备基础数据；移动端操作管理程序用于将Web管理平台小程序化，包括用户登录、扫码绑定监理见证记录仪设备编码、点播监理见证记录仪实时视频流、实时视频流按类型录制；所述监理见证记录仪配置有云台增稳技术，采用三轴云台稳定性增强技术，使画面稳定不晃动，有效地记录当前事件、任务联系和现场变化，降低由于人员奔跑、行走或运动引起的视频画面晃动问题，减少工程机械和工程车辆运行时的视频画面晃动问题。
3.一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中包括一种监理见证记录仪的标定软件管理方法程序，所述一种监理见证记录仪的标定软件管理方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1所述的一种监理见证记录仪的标定软件管理方法的步骤。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108694958A (zh) * 2018-04-26 2018-10-23 广州国音科技有限公司 一种安防报警方法及装置
CN108921245A (zh) * 2018-06-27 2018-11-30 宁波奉化爱腾特软件科技有限公司 执法记录仪与移动终端反向扫码捆绑三元智联上传系统
WO2019072127A1 (zh) * 2017-10-10 2019-04-18 南京百利通信息技术有限责任公司 基于二维码扫描识别的执法记录仪及全程音视频记录方法
CN110197241A (zh) * 2018-02-24 2019-09-03 南京百利通信息技术有限责任公司 基于4g/5g网络和二维码扫描识别的记录系统及方法
CN111935400A (zh) * 2020-08-07 2020-11-13 方正国际软件(北京)有限公司 执法记录仪的远程管控系统及其工作方法
CN112528053A (zh) * 2020-12-23 2021-03-19 三星电子（中国）研发中心 多媒体库分类检索管理系统
CN112800772A (zh) * 2021-01-09 2021-05-14 深圳市天龙世纪科技发展有限公司 一种执法记录仪的危险自动预警方法及系统
CN113255438A (zh) * 2021-04-12 2021-08-13 深圳市顺盟科技有限公司 一种结构化的录像文件标记方法、系统、主机及存储介质

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019072127A1 (zh) * 2017-10-10 2019-04-18 南京百利通信息技术有限责任公司 基于二维码扫描识别的执法记录仪及全程音视频记录方法
CN110197241A (zh) * 2018-02-24 2019-09-03 南京百利通信息技术有限责任公司 基于4g/5g网络和二维码扫描识别的记录系统及方法
CN108694958A (zh) * 2018-04-26 2018-10-23 广州国音科技有限公司 一种安防报警方法及装置
CN108921245A (zh) * 2018-06-27 2018-11-30 宁波奉化爱腾特软件科技有限公司 执法记录仪与移动终端反向扫码捆绑三元智联上传系统
CN111935400A (zh) * 2020-08-07 2020-11-13 方正国际软件(北京)有限公司 执法记录仪的远程管控系统及其工作方法
CN112528053A (zh) * 2020-12-23 2021-03-19 三星电子（中国）研发中心 多媒体库分类检索管理系统
CN112800772A (zh) * 2021-01-09 2021-05-14 深圳市天龙世纪科技发展有限公司 一种执法记录仪的危险自动预警方法及系统
CN113255438A (zh) * 2021-04-12 2021-08-13 深圳市顺盟科技有限公司 一种结构化的录像文件标记方法、系统、主机及存储介质

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