CN117424936A - 一种视频边缘网关自主调度监控方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及视频监控分析技术领域，尤其涉及一种视频边缘网关自主调度监控方法、装置、设备及介质，针对接收到的多路视频流，结合视频边缘网关及云端服务器的硬件计算能力及视频流分析的优先级，在视频边缘网关与云端服务器之间动态调整，其中，当频边缘网关计算能力足够时，视频图像及业务分析都将下沉到频边缘网关中；当频边缘网关计算能力不够时，将需要相对优先处理的视频流传输到云端服务器实时处理，将优先级最低的视频流由云端服务器在空闲时处理。并且，通过云端服务器的大数据分析得到的出现业务告警或出现相关问题的密集时间段，以保证对重要时间段视频流分析的及时性。
Description
技术领域
本申请涉及视频监控分析技术领域，尤其涉及一种视频边缘网关自主调度监控方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着视频监控的广泛应用，更多的视频监控场景聚焦于视频图像与对应业务分析，根据监控场景的不同，运行算法的侧重点也不同。为了减轻服务器的运行压力及分析的时效性，基于云-边-端的模型在视频监控领域得到广泛应用。其中，边缘视频网关接入设备作为视频监控重要的边端设备，一般使用具备一定算法的视频网关盒子作为多路视频接入，但随着接入视频监控对应场景的复杂性，边缘视频监控设备CPU等硬件利用率，分析视频及时性，有效性不高，并且无法根据监控场景时段及网关硬件使用率等因素自主动态调整分析策略。
发明内容
为克服现有技术中的不足，本申请提供一种视频边缘网关自主调度监控方法、装置、设备及介质，能够将视频边缘网关与云端服务器相结合，根据其硬件计算资源能力进行动态调整，同时保证重要时间段视频流的分析。
第一方面，本申请实施例提供一种视频边缘网关自主调度监控方法，所述方法包括以下步骤：
针对接收到的多路视频流，由视频边缘网关分别按照设定的图像算法和业务算法进行处理；
实时获取所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率，并且当所述第一硬件资源使用率超过设定的第一阈值时，将所述多路视频流中优先级排序最低的至少一路视频流发送至云端服务器进行实时处理；
实时获取所述云端服务器的第二硬件资源使用率，并且当所述第二硬件资源使用率超过设定的第二阈值时，由所述云端服务器对优先级排序最低的至少一路视频流进行滞后处理；
统计所述多路视频流在一历史时间段内的处理结果，并得到每路视频流进行处理的最紧迫时间段，且在不满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流由所述视频边缘网关发送至所述云端服务器进行处理。
在一些实施例中，所述实时获取所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率，还包括以下步骤：
当所述第一硬件资源使用率低于设定的第一阈值时，获取所述云端服务器中优先级排序最高的一路视频流；
将获取的所述优先级排序最高的一路视频流停止向所述云端服务器传送，恢复为所述视频边缘网关进行处理。
在一些实施例中，所述实时获取所述云端服务器的第二硬件资源使用率，还包括以下步骤：
当所述第二硬件资源使用率低于设定的第二阈值时，获取所述云端服务器中优先级排序最高且进行滞后处理的一路视频流；
将获取的所述优先级排序最高且进行滞后处理的一路视频流，恢复为所述云端服务器进行实时处理。
在一些实施例中，所述统计所述多路视频流在一历史时间段内的处理结果，并得到每路视频流进行处理的最紧迫时间段，包括以下步骤：
统计在一历史时间段内所述视频边缘网关和所述云端服务器对相应视频流的处理结果；其中，所述处理结果包括根据业务逻辑分析所产生的业务告警；
获取每路视频流中产生业务告警的最频繁时间段；
将产生业务告警的所述最频繁时间段作为每路视频流进行处理的最紧迫时间段。
在一些实施例中，所述统计所述多路视频流在一历史时间段内的处理结果，并得到每路视频流进行处理的最紧迫时间段之后，还包括以下步骤：
当所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率低于设定的第一阈值且满足所述最紧迫时间段时，由所述视频边缘网关处理相应的视频流；
当所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率超过设定的第一阈值且满足所述最紧迫时间段时，将相应视频流按照优先级从低到高的顺序逐个发送至所述云端服务器进行处理，直至所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率低于设定的第一阈值。
在一些实施例中，所述在不满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流由所述视频边缘网关发送至所述云端服务器进行处理，包括以下步骤：
当所述云端服务器的第二硬件资源使用率低于设定的第二阈值且满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流由所述视频边缘网关发送至所述云端服务器进行实时处理；
当所述云端服务器的第二硬件资源使用率超过设定的第二阈值且不满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流进行存储以滞后处理。
在一些实施例中，通过RTSP协议接入多路视频流。
第二方面，本申请实施例提供一种视频边缘网关自主调度监控装置，所述装置包括：
第一处理模块，用于针对接收到的多路视频流，由视频边缘网关分别按照设定的图像算法和业务算法进行处理；
第二处理模块，用于实时获取所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率，并且当所述第一硬件资源使用率超过设定的第一阈值时，将所述多路视频流中优先级排序最低的至少一路视频流发送至云端服务器进行实时处理；
第三处理模块，用于实时获取所述云端服务器的第二硬件资源使用率，并且当所述第二硬件资源使用率超过设定的第二阈值时，由所述云端服务器对优先级排序最低的至少一路视频流进行滞后处理；
第四处理模块，用于统计所述多路视频流在一历史时间段内的处理结果，并得到每路视频流进行处理的最紧迫时间段，且在不满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流由所述视频边缘网关发送至所述云端服务器进行处理。
第三方面，本申请实施例提供的一种电子设备，包括处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面任一项所述的视频边缘网关自主调度监控方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面任一项所述的视频边缘网关自主调度监控方法的步骤。
本申请所述的一种视频边缘网关自主调度监控方法、装置、设备及介质，针对接收到的多路视频流，由视频边缘网关分别按照设定的图像算法和业务算法进行处理；实时获取所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率，并且当所述第一硬件资源使用率超过设定的第一阈值时，将所述多路视频流中优先级排序最低的至少一路视频流发送至云端服务器进行实时处理；实时获取所述云端服务器的第二硬件资源使用率，并且当所述第二硬件资源使用率超过设定的第二阈值时，由所述云端服务器对优先级排序最低的至少一路视频流进行滞后处理；统计所述多路视频流在一历史时间段内的处理结果，并得到每路视频流进行处理的最紧迫时间段，且在不满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流由所述视频边缘网关发送至所述云端服务器进行处理。从而将视频边缘网关和云端服务器相结合，根据硬件资源使用率动态调整对多路视频流的分析处理策略，并且能够统计出每路视频流的最紧迫时间段，保证对其分析处理的及时性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1示出了本申请一实施例进行所述视频边缘网关自主调度监控方法的流程图；
图2示出了本申请实施例得到每路视频流进行处理的最紧迫时间段的流程图；
图3示出了本申请实施例所述视频边缘网关自主调度监控装置的结构示意图；
图4示出了本申请实施例所述电子设备的结构框图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本申请中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本申请的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请实施例中将会用到术语“包括”，用于指出其后所声明的特征的存在，但并不排除增加其它的特征。
鉴于背景技术所提出的技术问题，本申请提供一种视频边缘网关自主调度监控方法、装置、设备及介质，能够将视频边缘网关与云端服务器相结合，根据其硬件计算资源能力进行动态调整，同时保证重要时间段视频流的分析。
参见说明书附图1，申请实施例提供的一种视频边缘网关自主调度监控方法，包括以下步骤：
S1、针对接收到的多路视频流，由视频边缘网关分别按照设定的图像算法和业务算法进行处理；
S2、实时获取所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率，并且当所述第一硬件资源使用率超过设定的第一阈值时，将所述多路视频流中优先级排序最低的至少一路视频流发送至云端服务器进行实时处理；
S3、实时获取所述云端服务器的第二硬件资源使用率，并且当所述第二硬件资源使用率超过设定的第二阈值时，由所述云端服务器对优先级排序最低的至少一路视频流进行滞后处理；
S4、统计所述多路视频流在一历史时间段内的处理结果，并得到每路视频流进行处理的最紧迫时间段，且在不满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流由所述视频边缘网关发送至所述云端服务器进行处理。
具体的，在步骤S1中，视频边缘网关在主程序中通过RTSP协议接入IPC及NVR视频流，并依次启动需要的图像算法及业务算法进程，将指定视频流用指定的图像及业务算法处理。其中，图像算法针对视频流的每帧画面进行图像分析，如人脸识别算法，识别车牌算法，车辆识别算法等；业务算法在图像算法的基础上，运用其输出结果对业务场景进行分析，即在本申请中视频边缘网关不仅对图像进行分析，同时对图像分析后的对应业务进行相关分析，没有采用部分图像预处理在视频边缘网关，业务算法在云端服务器的方式，极大提高分析时效性。
在步骤S2中，视频边缘网关执行步骤S1的过程中，实时计算视频边缘网关的第一硬件资源使用率(CPU及内存)，当超过视频边缘网关设置的阈值时，视频边缘网关获取相对低优先级的视频流，停止对其的图像及业务分析，并将其发送至云端服务器进行处理，相应的也将其对应的图像算法和业务算法一并发送至云端服务器。即，在本申请中，对视频流的分析可以是视频边缘网关也可以是云端服务器，并且在视频边缘网关的当下硬件能力足够时，则在视频边缘网关执行，否则在云端服务器执行。
需要说明的是，当计算初的视频边缘网关的第一硬件资源使用率逐步恢复至低于其设置的阈值时，获取云端服务器中相对高优先级的视频流，将其处理对象重新变更为视频边缘网关，从而视频边缘网关停止向云端服务器传送该路视频流。
其中，视频流的优先级反应了在其业务场景下需要处理的时效性，即时效性要求越高，在不考虑外界因素的前提下，该视频流的优先级越高，需要尽快处理，相反的，时效性要求低，可以放后处理。
同样的，云端服务器在处理视频边缘网关发送的视频流时，也需要实时计算云端服务器的第二硬件资源使用率，以调整云端服务器的视频处理负载。具体的，如果云端服务器的第二硬件资源使用率低于设置的阈值时，即其硬件计算能力足够时，按照相应的图像算法和业务算法对该视频流进行实时分析处理；如果在执行过程中，云端服务器的第二硬件资源使用率高于设置的阈值时，即其硬件计算能力不够时，将该视频流的保存到指定文件目录下并将该路径，对应视频流的优先级，关联的图像算法、业务算法信息更新到待分析数据库中，进行滞后处理，即等待云端服务器空闲时，或者说云端服务器的第二硬件资源使用率低于设置的阈值时，再按照所存储的未处理的视频流的优先级顺序由高到低进行实时处理。
从而将视频边缘网关和云端服务器相结合作为整体，动态调整视频分析策略，在增强视频流分析时效性的同时，调整整个监控系统的负载均衡，降低了云端服务器压力。
进一步的，参见说明书附图2，在步骤S4中，所述统计所述多路视频流在一历史时间段内的处理结果，并得到每路视频流进行处理的最紧迫时间段，包括以下步骤：
S401、统计在一历史时间段内所述视频边缘网关和所述云端服务器对相应视频流的处理结果；其中，所述处理结果包括根据业务逻辑分析所产生的业务告警；
S402、获取每路视频流中产生业务告警的最频繁时间段；
S403、将产生业务告警的所述最频繁时间段作为每路视频流进行处理的最紧迫时间段。
即，在本申请中，还对每路监控视频流的处理结果进行逻辑分析，通过大数据得到每路监控视频流最易发生业务告警或相关业务问题的时间段。并且在本申请中，将最紧迫时间段的视频流分析尽可能下沉到视频边缘网关完成。如果视频边缘网关计算能力已达到瓶颈(CPU及内存使用已经超过预定义的阈值)时，则进行视频边缘网关与云端服务器视频流的动态分流，减少视频边缘网关执行的视频流路数，将视频流通过配置直接传给云端服务器，由云端服务器完成视频边缘网关未完成的遗留视频流分析任务。
具体的，当所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率低于设定的第一阈值且满足所述最紧迫时间段时，由所述视频边缘网关处理相应的视频流；当所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率超过设定的第一阈值且满足所述最紧迫时间段时，将相应视频流按照优先级从低到高的顺序逐个发送至所述云端服务器进行处理，直至所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率低于设定的第一阈值；当所述云端服务器的第二硬件资源使用率低于设定的第二阈值且满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流由所述视频边缘网关发送至所述云端服务器进行实时处理；当所述云端服务器的第二硬件资源使用率超过设定的第二阈值且不满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流进行存储以滞后处理。
则通过分析出现业务告警或出现相关问题的密集时间段，比如在某个位置车流监控时，根据识别交通车辆及执行相应的业务算法后，云端服务器能统计出该位置交通最繁忙的时间段，从而一方面能够减小视频边缘网关及云端服务器需要及时处理的视频量，另一方面也能够为重要时间段视频流的分析提供及时性保证。
可见，本申请提供的一种视频边缘网关自主调度监控方法，结合视频边缘网关及云端服务器硬件计算能力，及定义视频流分析的优先级，在视频边缘网关与云端服务器之间动态调整。其中，当频边缘网关计算能力足够时，视频图像及业务分析都将下沉到频边缘网关中；当频边缘网关计算能力不够时，将动态调整频边缘网关的算力，使最紧迫，最优先需要的处理下沉到频边缘网关，相对紧迫，需要相对优先处理的传输到云端服务器实时处理；最不紧迫，优先级最低的，结合云端服务器的硬件使用率，在云端服务器空闲时处理。并且，通过云端服务器的大数据分析得到的出现业务告警或出现相关问题的密集时间段，能够为重要时间段视频流的分析提供及时性保证。
基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了一种视频边缘网关自主调度监控装置，由于本申请实施例中的装置解决问题的原理与本申请实施例上述一种视频边缘网关自主调度监控方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
如说明书附图3所示，本申请还提供了一种视频边缘网关自主调度监控装置，所述装置包括：
第一处理模块301，用于针对接收到的多路视频流，由视频边缘网关分别按照设定的图像算法和业务算法进行处理；
第二处理模块302，用于实时获取所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率，并且当所述第一硬件资源使用率超过设定的第一阈值时，将所述多路视频流中优先级排序最低的至少一路视频流发送至云端服务器进行实时处理；
第三处理模块303，用于实时获取所述云端服务器的第二硬件资源使用率，并且当所述第二硬件资源使用率超过设定的第二阈值时，由所述云端服务器对优先级排序最低的至少一路视频流进行滞后处理；
第四处理模块304，用于统计所述多路视频流在一历史时间段内的处理结果，并得到每路视频流进行处理的最紧迫时间段，且在不满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流由所述视频边缘网关发送至所述云端服务器进行处理。
在一些实施例中，所述第二处理模块301通过RTSP协议接入多路视频流。
在一些实施例中，所述第二处理模块302实时获取所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率，还包括：
当所述第一硬件资源使用率低于设定的第一阈值时，获取所述云端服务器中优先级排序最高的一路视频流；
将获取的所述优先级排序最高的一路视频流停止向所述云端服务器传送，恢复为所述视频边缘网关进行处理。
在一些实施例中，所述第三处理模块303实时获取所述云端服务器的第二硬件资源使用率，还包括：
当所述第二硬件资源使用率低于设定的第二阈值时，获取所述云端服务器中优先级排序最高且进行滞后处理的一路视频流；
将获取的所述优先级排序最高且进行滞后处理的一路视频流，恢复为所述云端服务器进行实时处理。
在一些实施例中，所述第四处理模块304统计所述多路视频流在一历史时间段内的处理结果，并得到每路视频流进行处理的最紧迫时间段，包括：
统计在一历史时间段内所述视频边缘网关和所述云端服务器对相应视频流的处理结果；其中，所述处理结果包括根据业务逻辑分析所产生的业务告警；
获取每路视频流中产生业务告警的最频繁时间段；
将产生业务告警的所述最频繁时间段作为每路视频流进行处理的最紧迫时间段。
在一些实施例中，所述第四处理模块304统计所述多路视频流在一历史时间段内的处理结果，并得到每路视频流进行处理的最紧迫时间段之后，还包括：
当所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率低于设定的第一阈值且满足所述最紧迫时间段时，由所述视频边缘网关处理相应的视频流；
当所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率超过设定的第一阈值且满足所述最紧迫时间段时，将相应视频流按照优先级从低到高的顺序逐个发送至所述云端服务器进行处理，直至所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率低于设定的第一阈值。
在一些实施例中，所述第四处理模块304在不满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流由所述视频边缘网关发送至所述云端服务器进行处理，包括：
当所述云端服务器的第二硬件资源使用率低于设定的第二阈值且满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流由所述视频边缘网关发送至所述云端服务器进行实时处理；
当所述云端服务器的第二硬件资源使用率超过设定的第二阈值且不满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流进行存储以滞后处理。
本申请提供的一种视频边缘网关自主调度监控装置，通过第一处理模块针对接收到的多路视频流，由视频边缘网关分别按照设定的图像算法和业务算法进行处理；通过第二处理模块实时获取所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率，并且当所述第一硬件资源使用率超过设定的第一阈值时，将所述多路视频流中优先级排序最低的至少一路视频流发送至云端服务器进行实时处理；通过第三处理模块实时获取所述云端服务器的第二硬件资源使用率，并且当所述第二硬件资源使用率超过设定的第二阈值时，由所述云端服务器对优先级排序最低的至少一路视频流进行滞后处理；通过第四处理模块统计所述多路视频流在一历史时间段内的处理结果，并得到每路视频流进行处理的最紧迫时间段，且在不满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流由所述视频边缘网关发送至所述云端服务器进行处理。从而将视频边缘网关和云端服务器相结合，根据硬件资源使用率动态调整对多路视频流的分析处理策略，并且能够统计出每路视频流的最紧迫时间段，保证对其分析处理的及时性。
基于本发明的同一构思，说明书附图4所示，本申请实施例提供的一种电子设备400的结构，该电子设备400包括：至少一个处理器401，至少一个网络接口404或者其他用户接口403，存储器405，至少一个通信总线402。通信总线402用于实现这些组件之间的连接通信。该电子设备400可选的包含用户接口403，包括显示器(例如，触摸屏、LCD、CRT、全息成像(Holographic)或者投影(Projector)等)，键盘或者点击设备(例如，鼠标，轨迹球(trackball)，触感板或者触摸屏等)。
存储器405可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器401提供指令和数据。存储器405的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(NVRAM)。
在一些实施方式中，存储器405存储了如下的元素，可保护模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：
操作系统4051，包含各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务；
应用程序模块4052，包含各种应用程序，例如桌面(launcher)、媒体播放器(MediaPlayer)、浏览器(Browser)等，用于实现各种应用业务。
在本申请实施例中，通过调用存储器405存储的程序或指令，处理器401用于执行如一种视频边缘网关自主调度监控方法中的步骤，将视频边缘网关和云端服务器相结合，根据硬件资源使用率动态调整对多路视频流的分析处理策略，并且能够统计出每路视频流的最紧迫时间段，保证对其分析处理的及时性。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如视频边缘网关自主调度监控方法中的步骤。
具体地，该存储介质能够为通用的存储介质，如移动磁盘、硬盘等，该存储介质上的计算机程序被运行时，能够执行上述视频边缘网关自主调度监控方法。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，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，又例如，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通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者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者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，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，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案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)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、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。
最后应说明的是：以上实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种视频边缘网关自主调度监控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
针对接收到的多路视频流，由视频边缘网关分别按照设定的图像算法和业务算法进行处理；
实时获取所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率，并且当所述第一硬件资源使用率超过设定的第一阈值时，将所述多路视频流中优先级排序最低的至少一路视频流发送至云端服务器进行实时处理；
实时获取所述云端服务器的第二硬件资源使用率，并且当所述第二硬件资源使用率超过设定的第二阈值时，由所述云端服务器对优先级排序最低的至少一路视频流进行滞后处理；
统计所述多路视频流在一历史时间段内的处理结果，并得到每路视频流进行处理的最紧迫时间段，且在不满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流由所述视频边缘网关发送至所述云端服务器进行处理。
2.根据权利要求1所述一种视频边缘网关自主调度监控方法，其特征在于，所述实时获取所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率，还包括以下步骤：
当所述第一硬件资源使用率低于设定的第一阈值时，获取所述云端服务器中优先级排序最高的一路视频流；
将获取的所述优先级排序最高的一路视频流停止向所述云端服务器传送，恢复为所述视频边缘网关进行处理。
3.根据权利要求2所述一种视频边缘网关自主调度监控方法，其特征在于，所述实时获取所述云端服务器的第二硬件资源使用率，还包括以下步骤：
当所述第二硬件资源使用率低于设定的第二阈值时，获取所述云端服务器中优先级排序最高且进行滞后处理的一路视频流；
将获取的所述优先级排序最高且进行滞后处理的一路视频流，恢复为所述云端服务器进行实时处理。
4.根据权利要求3所述一种视频边缘网关自主调度监控方法，其特征在于，所述统计所述多路视频流在一历史时间段内的处理结果，并得到每路视频流进行处理的最紧迫时间段，包括以下步骤：
统计在一历史时间段内所述视频边缘网关和所述云端服务器对相应视频流的处理结果；其中，所述处理结果包括根据业务逻辑分析所产生的业务告警；
获取每路视频流中产生业务告警的最频繁时间段；
将产生业务告警的所述最频繁时间段作为每路视频流进行处理的最紧迫时间段。
5.根据权利要求4所述一种视频边缘网关自主调度监控方法，其特征在于，所述统计所述多路视频流在一历史时间段内的处理结果，并得到每路视频流进行处理的最紧迫时间段之后，还包括以下步骤：
当所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率低于设定的第一阈值且满足所述最紧迫时间段时，由所述视频边缘网关处理相应的视频流；
当所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率超过设定的第一阈值且满足所述最紧迫时间段时，将相应视频流按照优先级从低到高的顺序逐个发送至所述云端服务器进行处理，直至所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率低于设定的第一阈值。
6.根据权利要求5所述一种视频边缘网关自主调度监控方法，其特征在于，所述在不满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流由所述视频边缘网关发送至所述云端服务器进行处理，包括以下步骤：
当所述云端服务器的第二硬件资源使用率低于设定的第二阈值且满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流由所述视频边缘网关发送至所述云端服务器进行实时处理；
当所述云端服务器的第二硬件资源使用率超过设定的第二阈值且不满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流进行存储以滞后处理。
7.根据权利要求6所述一种视频边缘网关自主调度监控方法，其特征在于，其中，通过RTSP协议接入多路视频流。
8.一种视频边缘网关自主调度监控装置，其特征在于，所述装置包括：
第一处理模块，用于针对接收到的多路视频流，由视频边缘网关分别按照设定的图像算法和业务算法进行处理；
第二处理模块，用于实时获取所述视频边缘网关的第一硬件资源使用率，并且当所述第一硬件资源使用率超过设定的第一阈值时，将所述多路视频流中优先级排序最低的至少一路视频流发送至云端服务器进行实时处理；
第三处理模块，用于实时获取所述云端服务器的第二硬件资源使用率，并且当所述第二硬件资源使用率超过设定的第二阈值时，由所述云端服务器对优先级排序最低的至少一路视频流进行滞后处理；
第四处理模块，用于统计所述多路视频流在一历史时间段内的处理结果，并得到每路视频流进行处理的最紧迫时间段，且在不满足所述最紧迫时间段时，将相应的视频流由所述视频边缘网关发送至所述云端服务器进行处理。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7任一所述的视频边缘网关自主调度监控方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的视频边缘网关自主调度监控方法的步骤。
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| CN202311377569.5A CN117424936B (zh) | 2023-10-23 | 2023-10-23 | 一种视频边缘网关自主调度监控方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
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2023
- 2023-10-23 CN CN202311377569.5A patent/CN117424936B/zh active Active
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