CN116582693B - 一种基于视频资源池的摄像头调用管控方法 - Google Patents

一种基于视频资源池的摄像头调用管控方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于视频资源池的摄像头调用管控方法，包括：S1接收由各摄像头采集并传输的视频数据；S2根据获取的视频数据进行预处理，并根据视频预处理分析结果向相应的摄像头发送第一摄像头控制指令；S3根据获取的视频数据汇聚成视频资源池，并进一步根据视频资源池的视频数据生成大屏播放画面，并将大屏播放画面推送给管理终端；S4接收管理终端传输的目标摄像头选择指令，根据获取的目标摄像头选择指令向目标摄像头发送第二摄像头控制指令，并进一步为管理终端和目标摄像头分配直播端口，将从目标摄像头获取的视频数据通过直播端口实时推送给管理终端。本发明有助于有效降低摄像头系统的整体数据传输压力，满足大规模摄像头系统设置的需求。

Description

一种基于视频资源池的摄像头调用管控方法
技术领域
本发明涉及摄像头管控技术领域，特别是一种基于视频资源池的摄像头调用管控方法。
背景技术
随着网络信息技术和视频技术的不断发展，目前，国内大约有2.3亿个摄像头投入使用，摄像头被设置应用在专门的系统中，以完成设置的图像采集工作。摄像头在专用的系统中，其采集的数据通常会集中传输到统一的数据处理终端进行集中的处理。
但是，随着摄像头数量的爆发式增长，当海量摄像头采集和传输的数据同时涌入处理终端的时候，容易导致数据堵塞和数据丢失等情况发生，严重的话还会导致系统瘫痪。
目前，基于云端或云-边-端的摄像头数据采集和传输架构，能够一定程度上提高面对海量视频数据的采集和处理能力，但是，当摄像头数量持续增加的时候，基于云端的视频数据采集和处理方案也出现了高压或者数据处理能力不足的情况。因此，提出一种崭新的摄像头调用管控方法，以适应海量摄像头视频数据的采集和管理，亟具需要。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种基于视频资源池的摄像头调用管控方法。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
本发明提出一种基于视频资源池的摄像头调用管控方法，其中该方法应用于云服务平台，其中云服务平台与多个摄像头建立通信连接，该方法包括：
S1接收由各摄像头采集并传输的视频数据；
S2根据获取的视频数据进行预处理，得到视频预处理分析结果，并根据视频预处理分析结果向相应的摄像头发送第一摄像头控制指令，其中第一摄像头控制指令用于控制摄像头实时的视频采集分辨率和传输码率；
S3根据获取的视频数据汇聚成视频资源池，并进一步根据视频资源池的视频数据生成大屏播放画面，并将大屏播放画面推送给管理终端；其中大屏播放画面中包含有多个或所有摄像头的视频画面；
S4接收管理终端传输的目标摄像头选择指令，根据获取的目标摄像头选择指令向目标摄像头发送第二摄像头控制指令，并进一步为管理终端和目标摄像头分配直播端口，将从目标摄像头获取的视频数据通过直播端口实时推送给管理终端，其中第二摄像头控制指令用于控制摄像头实时的视频采集分辨率和传输码率。
优选的，摄像头通过5G网络云服务平台连接，摄像头将采集的数据通过5G网络直接传输到云服务平台。
优选的，摄像头与边缘设备直接通信连接，摄像头将采集到的视频数据传输到边缘设备，由边缘设备汇聚了多个摄像头的视频数据后，统一将视频数据传输到云服务平台。
优选的，步骤S2包括：
S21根据获取的视频数据进行预处理，检测视频数据为静止状态或活动状态，得到预处理分析结果；
S22根据视频预处理分析结果向相应的摄像头发送第一摄像头控制指令，包括：当预处理分析结果为当前摄像头的视频数据为静止状态时，则向该对应的摄像头发送第一摄像头控制指令以降低该摄像头的数据采集分辨率和传输码率。
优选的，步骤S21中，根据获取的视频数据进行预处理，包括：
根据获取的视频数据进行增强处理，得到增强处理后的视频数据；
根据增强处理后的视频数据进行前后帧比对分析，判断视频数据为静止状态或活动状态，得到预处理分析结果。
优选的，步骤S21中，根据增强处理后的视频数据进行前后帧比对分析，包括：
提取增强处理后的视频数据中当前时刻的视频画面；
根据得到的视频画面进行特征提取，得到视频画面的特征信息；
根据获取的特征信息与前一时刻的视频画面的特征信息进行比对，当特征信息相似度大于设定的标准阈值时，则判断当前视频数据为静止状态；当特征信息相似度小于设定的标准阈值时，则判断当前视频数据为活动状态。
优选的，步骤S21中，根据增强处理后的视频数据进行前后帧比对分析，包括：
根据增强处理后的视频数据中设定长度的视频序列进行运动检测处理，得到运动检测结果；
当运动检测结果为检测到视频序列中存在运动物体时，则判断视频数据为活动状态；否则当运动检测结果为检测不到视频序列中存在运动物体时，则判断视频数据为静止状态。
优选的，步骤S3包括：
S31根据获取的视频数据汇聚成视频资源池，其中视频资源池中包含有所有摄像头对应的视频数据；
S32根据视频资源池的视频数据生成大屏播放画面，其中大屏播放画面包含多个子画面，每个子画面对应一个摄像头的视频数据；
S33并将大屏播放画面推送给登录云服务平台的管理终端。
优选的，步骤S4包括：
S41接收管理终端传输的目标摄像头选择指令，其中目标摄像头选择指令包含有目标摄像头的身份信息；
S42根据获取的目标摄像头选择指令向目标摄像头发送第二摄像头控制指令，包括：目标摄像头选择指令中的目标摄像头身份信息，向目标摄像头发送第二摄像头控制指令以提高目标摄像头的数据采集分辨率和传输码率；
S43根据目标摄像头身份信息和管理终端的身份信息，为目标摄像头和管理终端分配直播端口，通过直播端口将从目标摄像头获取的视频数据实时推送给管理终端。
本发明的有益效果为：通过本发明提出的摄像头调用管控方法，在针对大规模摄像头布设的场景下(如铁路监控、旅游区监控、油田矿区监控、海岸线监控等)，通过云服务平台统一获取各个摄像头采集的数据并构建视频资源池，实现视频数据的集中管理和进一步调用，有助于完成视频数据的高效利用和统一调度。同时，云服务平台根据获取的视频数据进行云上分析，针对视频数据为静止状态的摄像头采用降低数据采集分辨率和传输码率的方式来降低系统整体数据传输的压力，提高系统数据传输的可靠性。在需要进行视频数据的实时调用时，则通过云服务平台控制目标摄像头提高视频数据采集分辨率和传输码率，并进一步为管理用户与摄像头之间分配直播端口，由摄像头通过专用的端口将视频数据传输到管理终端中，有助于提高调用的实时视频数据采集和传输的质量。通过上述自适应的摄像头调用管控方法，能够有助于降低业务系统的整体视频数据传输的压力，同时能够针对所需的关键数据的质量和可靠性提供保障，适应不同应用场景下的大规模摄像头管控的需要。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明示例性实施例所示一种基于视频资源池的摄像头调用管控方法的示意图。
具体实施方式
结合以下应用场景对本发明作进一步描述。
参见图1实施例所示一种基于视频资源池的摄像头调用管控方法，其中该方法应用于云服务平台，其中云服务平台与多个摄像头建立通信连接，该方法包括：
S1接收由各摄像头采集并传输的视频数据；
优选的，摄像头通过5G网络云服务平台连接，摄像头将采集的数据通过5G网络直接传输到云服务平台。
优选的，摄像头与边缘设备直接通信连接，摄像头将采集到的视频数据传输到边缘设备，由边缘设备汇聚了多个摄像头的视频数据后，统一将视频数据传输到云服务平台。
优选的，摄像头采用IP摄像头，其中IP摄像头的视频数据采集分辨率和传输码率可调；
可选的，IP网络摄像头中预设有至少两种数据采集模式，其中一种数据数据采集模式下，IP网络摄像头采用较低的采集分辨率和较低的传输码率进行运作，以适应静止状态下的视频数据采集需求，降低云服务平台对视频数据采集和系统视频传输的压力；另一种数据采集模式下，IP网络摄像头采用较高的采集分辨率和较高的传输码率进行运作，以适应活动状态下的视频数据采集需求，最大程度的保证数据质量。
其中分辨率能够通过改变IP网络摄像头的内部参数进行调节，传输码率则可以通过调节视频编码标准参数进行调节。
可选的，IP网络摄像头在静止状态下采用分辨率为360P，传输码率为256kbs；在活动状态下采用分辨率为1080P，传输码率为2Mbs进行视频数据采集和传输。
S2根据获取的视频数据进行预处理，得到视频预处理分析结果，并根据视频预处理分析结果向相应的摄像头发送第一摄像头控制指令，其中第一摄像头控制指令用于控制摄像头实时的视频采集分辨率和传输码率；
优选的，步骤S2包括：
S21根据获取的视频数据进行预处理，检测视频数据为静止状态或活动状态，得到预处理分析结果；
S22根据视频预处理分析结果向相应的摄像头发送第一摄像头控制指令，包括：当预处理分析结果为当前摄像头的视频数据为静止状态时，则向该对应的摄像头发送第一摄像头控制指令以降低该摄像头的数据采集分辨率和传输码率。
可选的，云服务平台根据获取的视频数据进行预处理分析，当根据视频数据监测到当前摄像头超过预设的时间均维持在静止状态时，此时该摄像头采集的视频数据均为背景信息，其中包含的有用数据较少，则向该摄像头发送摄像头控制指令，以控制静止状态下的摄像头采用低分辨率和低码率的方式进行运作，降低该摄像头视频数据传输的造成的压力；同时云服务器继续对静止状态下的摄像头采集的视频数据进行持续的分析处理，当分析到该摄像头变化为活动状态时，则向该摄像头发出摄像头控制指令，以提高该活动状态下的摄像头的分辨率和码率，以保证视频数据的清晰度和质量。
优选的，步骤S21中，根据获取的视频数据进行预处理，包括：
根据获取的视频数据进行增强处理，得到增强处理后的视频数据；
根据增强处理后的视频数据进行前后帧比对分析，判断视频数据为静止状态或活动状态，得到预处理分析结果。
针对得到的视频数据，首先对视频数据进行增强处理，能够降低视频数据受到的干扰；基于增强处理后的视频数据进行进一步的比对分析，能够判断当前视频数据处于静止状态或活动状态，得到预处理分析结果。
优选的，步骤S21中，根据获取的视频数据进行增强处理，包括：
根据获取的视频数据提取视频画面；
根据视频画面计算各像素点的亮度特征分量，其中采用的亮度特征分量计算函数为：
bfc(x,y)＝max(R(x,y),G(x,y),B(x,y))
其中，bfc(x,y)表示像素点(x,y)的亮度特征分量，R(x,y),G(x,y),B(x,y)分别表示像素点(x,y)的红色分量值、绿色分量值和蓝色分量值；
根据得到的亮度特征分量进行LBP边缘检测，将像素点的亮度特征分量带入LBP检测算子中，得到各像素点的LBP特征值，当LBP特征值大于设定的阈值时，则标记该像素点为特征边缘像素点，并统计特征边缘像素点集合；
检测图像中的关注像素点，其中采用的关注像素点检测函数为：
其中，σ11×11(x,y)表示以像素点(x,y)为中心的11×11范围内个像素点的亮度特征分量标准差，σT表示设定的亮度特征分量标准差阈值，xb表示与像素点(x,y)距离最近的特征边缘像素点的横坐标，yb表示与像素点(x,y)距离最近的特征边缘像素点的纵坐标，sgn(x-xb)表示条件函数，其中 表示像素点(xb+sgn(x-xb),yb+sgn(x-yb))的亮度特征分量，bfc(xb-sgn(x-xb),yb-sgn(x-yb))表示像素点(xb-sgn(x-xb),yb-sgn(x-yb))的亮度特征分量；bfcT表示亮度特征分量标准阈值；将符合上述检测函数的像素点标记为关注像素点；
根据获取的关注像素点进行均衡处理，其中采用的均衡处理函数为：
其中，h'(x,y)表示均衡处理后像素点(x,y)的灰度值，h(x,y)表示像素点(x,y的灰度值,d(xb,yb)表示像素点(x,y)与像素点(xb,yb)之间的距离，γ表示均衡调节因子，其中0.9≤γ≤1.1，h(xb+sgn(x-xb),yb+sgn(x-yb))表示像素点(xb+sgn(x-xb),yb+sgn(x-yb))的灰度值，h(xb-sgn(x-xb),yb-sgn(x-yb))表示像素点(xb-sgn(x-xb),yb-sgn(x-yb))的灰度值；hT表示设定的灰度标准值；
根据设定的迭代次数，重复上述视频数据增强处理，得到增强处理后的视频数据。
考虑到低分辨率低码率的视频数据中，其边缘特征信息会被抑制，取而代之的是对亮度的信息变化比较敏感，因此，在针对低分辨率低码率的视频数据进行状态判断的时候，容易将图像中的亮度信息变化当成是运动物体，从而影响了后续根据视频图像进行比对分析判断静止状态和活动状态的准确度，导致针对摄像头的控制可靠性和鲁棒性不足。
针对上述情况，云服务平台在获取到摄像头传输的视频数据，特别是低分辨率低码率的视频数据的时候，首先对获取的视频数据进行增强处理，其中，首先根据视频画面中像素点的RGB特性来计算各像素点的亮度特征分量，并进一步根据亮度特征分量来获取图像中的特征边缘像素点信息，以弥补了低分辨率低码率的视频图像中边缘特征信息不明显的情况，准确获取图像中的亮度变化边缘特征；同时，进一步提出一种关注区域检测函数，能够根据图像中的亮度变化特征(如阴影、动态遮挡等)区域进行准确的检测，并通过提出的均衡处理来对关注区域中的像素点进行灰度均衡处理，其中特别根据像素点与亮度变化边缘的距离来对图像中的亮度突变区域进行梯度化的均衡，从而有效降低图像中的亮度变化区域造成的画面偏差，提高了视频数据画面的清晰度，同时降低了因光度变化造成的后续检测的影响，提高了后续根据视频数据进行静止状态/活动状态检测的准确度和鲁棒性。
优选的，步骤S21中，根据增强处理后的视频数据进行前后帧比对分析，包括：
提取增强处理后的视频数据中当前时刻的视频画面；
根据得到的视频画面进行特征提取，得到视频画面的特征信息；
根据获取的特征信息与前一时刻的视频画面的特征信息进行比对，当特征信息相似度大于设定的标准阈值时，则判断当前视频数据为静止状态；当特征信息相似度小于设定的标准阈值时，则判断当前视频数据为活动状态。
可选的，根据得到的视频画面进行特征提取，其中采用的lbp边缘特征提取算法完成。
优选的，步骤S21中，根据增强处理后的视频数据进行前后帧比对分析，包括：
根据增强处理后的视频数据中设定长度的视频序列进行运动检测处理，得到运动检测结果；
当运动检测结果为检测到视频序列中存在运动物体时，则判断视频数据为活动状态；否则当运动检测结果为检测不到视频序列中存在运动物体时，则判断视频数据为静止状态。
可选的，运动检测处理中可以选择采用帧差法、光流法、GMM(高斯混合模型)、Codebook(码本)、SOBS(自组织背景检测)、Vibe(Visual background subtractor)算法等运动检测算法完成。
S3根据获取的视频数据汇聚成视频资源池，并进一步根据视频资源池的视频数据生成大屏播放画面，并将大屏播放画面推送给管理终端；其中大屏播放画面中包含有多个或所有摄像头的视频画面；
优选的，步骤S3包括：
S31根据获取的视频数据汇聚成视频资源池，其中视频资源池中包含有所有摄像头对应的视频数据；
S32根据视频资源池的视频数据生成大屏播放画面，其中大屏播放画面包含多个子画面，每个子画面对应一个摄像头的视频数据；
S33并将大屏播放画面推送给登录云服务平台的管理终端。
在实际使用过程中，管理终端登录云服务平台，通过获取大屏播放画面来对各个摄像头采集的视频数据进行播放，其中播放的画面中对应显示各个摄像头的基本信息(包括摄像头ID、所处位置、备注信息等)，管理者用户能够通过大屏播放画面进一步选择感兴趣的具体摄像头的画面来获取该摄像头的视频直播信号。
通过构建视频资源池的方式，能够有助于实现视频数据的共享，视频资源池中汇聚了海量的视频数据，不仅可以通过资源树列表的管理方式进行可视化预览、推送上屏，还可以实现海量信号源快速、精准调取。云服务平台能够将任一摄像头的视频数据进行直播推送给管理终端，以使得管理终端能够观看实时的视频直播，适应不同应用场景下的摄像头数据管理系统搭建需求。
S4接收管理终端传输的目标摄像头选择指令，根据获取的目标摄像头选择指令向目标摄像头发送第二摄像头控制指令，并进一步为管理终端和目标摄像头分配直播端口，将从目标摄像头获取的视频数据通过直播端口实时推送给管理终端，其中第二摄像头控制指令用于控制摄像头实时的视频采集分辨率和传输码率。
优选的，步骤S4包括：
S41接收管理终端传输的目标摄像头选择指令，其中目标摄像头选择指令包含有目标摄像头的身份信息；
S42根据获取的目标摄像头选择指令向目标摄像头发送第二摄像头控制指令，包括：目标摄像头选择指令中的目标摄像头身份信息，向目标摄像头发送第二摄像头控制指令以提高目标摄像头的数据采集分辨率和传输码率；
S43根据目标摄像头身份信息和管理终端的身份信息，为目标摄像头和管理终端分配直播端口，通过直播端口将从目标摄像头获取的视频数据实时推送给管理终端。
在管理用户选择了目标摄像头后，云服务平台进一步控制该目标摄像头，以使得目标摄像头以高采集分辨率和高传输码率的方式进行运作，并且云服务平台还分配专门的直播端口来连接目标摄像头和管理终端，将目标摄像头的视频数据源直接同送至管理终端，有助于提高视频数据针对性展示的效果和质量。
通过本发明提出的摄像头调用管控方法，在针对大规模摄像头布设的场景下(如铁路监控、旅游区监控、油田矿区监控、海岸线监控等)，通过云服务平台统一获取各个摄像头采集的数据并构建视频资源池，实现视频数据的集中管理和进一步调用，有助于完成视频数据的高效利用和统一调度。同时，云服务平台根据获取的视频数据进行云上分析，针对视频数据为静止状态的摄像头采用降低数据采集分辨率和传输码率的方式来降低系统整体数据传输的压力，提高系统数据传输的可靠性。在需要进行视频数据的实时调用时，则通过云服务平台控制目标摄像头提高视频数据采集分辨率和传输码率，并进一步为管理用户与摄像头之间分配直播端口，由摄像头通过专用的端口将视频数据传输到管理终端中，有助于提高调用的实时视频数据采集和传输的质量。通过上述自适应的摄像头调用管控方法，能够有助于降低业务系统的整体视频数据传输的压力，同时能够针对所需的关键数据的质量和可靠性提供保障，适应不同应用场景下的大规模摄像头管控的需要。
其中，针对单个摄像头的控制，考虑到摄像头获取的视频数据中，如果为静止状态，则视频数据中包含的全部或大部分为背景信息，此时测通过降低摄像头分辨率和传输码率的方式来降低该摄像头的消耗，从而降低系统的数据传输压力。当重新检测到摄像头处于活动状态或需要进行特别调用时，则控制该摄像头(重新)提高分辨率和传输码率，以提高采集的视频数据的质量，确保系统的正常数据处理质量。通过自适应的摄像头调用管控方式，能够有效降低摄像头系统的整体数据传输压力，满足大规模摄像头系统设置的需求。
需要说明的是，在本发明各个实施例中的各功能单元/模块可以集成在一个处理单元/模块中，也可以是各个单元/模块单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元/模块集成在一个单元/模块中。上述集成的单元/模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元/模块的形式实现。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当分析，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (7)

1.一种基于视频资源池的摄像头调用管控方法，其特征在于，应用于云服务平台，其中云服务平台与多个摄像头建立通信连接，该方法包括：
S1接收由各摄像头采集并传输的视频数据；
S2根据获取的视频数据进行预处理，得到视频预处理分析结果，并根据视频预处理分析结果向相应的摄像头发送第一摄像头控制指令，其中第一摄像头控制指令用于控制摄像头实时的视频采集分辨率和传输码率；具体包括：
S21根据获取的视频数据进行预处理，检测视频数据为静止状态或活动状态，得到预处理分析结果；包括：
根据获取的视频数据进行增强处理，得到增强处理后的视频数据；
根据增强处理后的视频数据进行前后帧比对分析，判断视频数据为静止状态或活动状态，得到预处理分析结果；
其中，步骤S21中，根据获取的视频数据进行增强处理，包括：
根据获取的视频数据提取视频画面；
根据视频画面计算各像素点的亮度特征分量，其中采用的亮度特征分量计算函数为：
bfc(x,y)＝max(R(x,y),G(x,y),B(x,y))
其中，bfc(x,y)表示像素点(x,y)的亮度特征分量，R(x,y),G(x,y),B(x,y)分别表示像素点(x,y)的红色分量值、绿色分量值和蓝色分量值；
根据得到的亮度特征分量进行LBP边缘检测，将像素点的亮度特征分量带入LBP检测算子中，得到各像素点的LBP特征值，当LBP特征值大于设定的阈值时，则标记该像素点为特征边缘像素点，并统计特征边缘像素点集合；
检测图像中的关注像素点，其中采用的关注像素点检测函数为：
其中，σ11×11(x,y)表示以像素点(x,y)为中心的11×11范围内个像素点的亮度特征分量标准差，σT表示设定的亮度特征分量标准差阈值，xb表示与像素点(x,y)距离最近的特征边缘像素点的横坐标，yb表示与像素点(x,y)距离最近的特征边缘像素点的纵坐标，sgn(x-xb)表示条件函数，其中表示像素点(xb+sgn(x-xb),yb+sgn(x-yb))的亮度特征分量，bfc(xb-sgn(x-xb),yb-sgn(x-yb))表示像素点(xb-sgn(x-xb),yb-sgn(x-yb))的亮度特征分量；bfcT表示亮度特征分量标准阈值；将符合上述检测函数的像素点标记为关注像素点；
根据获取的关注像素点进行均衡处理，其中采用的均衡处理函数为：
其中，h′(x,y)表示均衡处理后像素点(x,y)的灰度值，h(x,y)表示像素点(x,y)的灰度值,d(xb,yb)表示像素点(x,y)与像素点(xb,yb)之间的距离，γ表示均衡调节因子，其中0.9≤γ≤1.1，h(xb+sgn(x-xb),yb+sgn(x-yb))表示像素点(xb+sgn(x-xb),yb+sgn(x-yb))的灰度值，h(xb-sgn(x-xb),yb-sgn(x-yb))表示像素点(xb-sgn(x-xb),yb-sgn(x-yb))的灰度值；hT表示设定的灰度标准值；
根据设定的迭代次数，重复上述视频数据增强处理，得到增强处理后的视频数据；
S22根据视频预处理分析结果向相应的摄像头发送第一摄像头控制指令，包括：当预处理分析结果为当前摄像头的视频数据为静止状态时，则向该相应的摄像头发送第一摄像头控制指令以降低该摄像头的数据采集分辨率和传输码率；
S3根据获取的视频数据汇聚成视频资源池，并进一步根据视频资源池的视频数据生成大屏播放画面，并将大屏播放画面推送给管理终端；其中大屏播放画面中包含有多个或所有摄像头的视频画面；
S4接收管理终端传输的目标摄像头选择指令，根据获取的目标摄像头选择指令向目标摄像头发送第二摄像头控制指令，并进一步为管理终端和目标摄像头分配直播端口，将从目标摄像头获取的视频数据通过直播端口实时推送给管理终端，其中第二摄像头控制指令用于控制摄像头实时的视频采集分辨率和传输码率。
2.根据权利要求1所述的一种基于视频资源池的摄像头调用管控方法，其特征在于，摄像头通过5G网络云服务平台连接，摄像头将采集的数据通过5G网络直接传输到云服务平台。
3.根据权利要求1所述的一种基于视频资源池的摄像头调用管控方法，其特征在于，摄像头与边缘设备直接通信连接，摄像头将采集到的视频数据传输到边缘设备，由边缘设备汇聚了多个摄像头的视频数据后，统一将视频数据传输到云服务平台。
4.根据权利要求1所述的一种基于视频资源池的摄像头调用管控方法，其特征在于，步骤S21中，根据增强处理后的视频数据进行前后帧比对分析，包括：
提取增强处理后的视频数据中当前时刻的视频画面；
根据得到的视频画面进行特征提取，得到视频画面的特征信息；
根据获取的特征信息与前一时刻的视频画面的特征信息进行比对，当特征信息相似度大于设定的标准阈值时，则判断当前视频数据为静止状态；当特征信息相似度小于设定的标准阈值时，则判断当前视频数据为活动状态。
5.根据权利要求1所述的一种基于视频资源池的摄像头调用管控方法，其特征在于，步骤S21中，根据增强处理后的视频数据进行前后帧比对分析，包括：
根据增强处理后的视频数据中设定长度的视频序列进行运动检测处理，得到运动检测结果；
当运动检测结果为检测到视频序列中存在运动物体时，则判断视频数据为活动状态；否则当运动检测结果为检测不到视频序列中存在运动物体时，则判断视频数据为静止状态。
6.根据权利要求1所述的一种基于视频资源池的摄像头调用管控方法，其特征在于，步骤S3包括：
S31根据获取的视频数据汇聚成视频资源池，其中视频资源池中包含有所有摄像头对应的视频数据；
S32根据视频资源池的视频数据生成大屏播放画面，其中大屏播放画面包含多个子画面，每个子画面对应一个摄像头的视频数据；
S33并将大屏播放画面推送给登录云服务平台的管理终端。
7.根据权利要求6所述的一种基于视频资源池的摄像头调用管控方法，其特征在于，步骤S4包括：
S41接收管理终端传输的目标摄像头选择指令，其中目标摄像头选择指令包含有目标摄像头的身份信息；
S42根据获取的目标摄像头选择指令向目标摄像头发送第二摄像头控制指令，包括：目标摄像头选择指令中的目标摄像头身份信息，向目标摄像头发送第二摄像头控制指令以提高目标摄像头的数据采集分辨率和传输码率；
S43根据目标摄像头身份信息和管理终端的身份信息，为目标摄像头和管理终端分配直播端口，通过直播端口将从目标摄像头获取的视频数据实时推送给管理终端。
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