一种用于安防监控领域的视频分析处理中间件管理平台制造技术

本发明专利技术公开了一种用于安防监控领域的视频分析处理中间件管理平台，属于安防监控领域，解决了监控视频数据源不能统一管理、分配以及处理，待分析处理的视频数据不能合理向算法厂家进行分发处理的的技术问题；视频流采集模块从前端视频设备和监控存储设备获取待解码视频流，视频解码模块对待解码视频流解码后生成源视频数据，视频分发器将源视频数据分发至视频编码器；视频编码模块对源视频数据根据业务的使用需求编码后输出至业务场景；视频分析策略配置模块获取数据源管理模块设备信息，配置合理的视频分析策略；视频质量分析模块根据视频分析策略对视频数据进行质量分析；视频结构化解析模块根据视频分析策略对视频数据进行目标结构化处理。进行目标结构化处理。进行目标结构化处理。

【技术实现步骤摘要】
一种用于安防监控领域的视频分析处理中间件管理平台


[0001]本专利技术属于安防监控领域，涉及视频处理技术，具体是一种用于安防监控领域的视频分析处理中间件管理平台。

技术介绍

[0002]随着城市化进程的推进和处理突发性事件的需要，视频监控技术得到了快速地发展，并广泛应用于安防领域。随着人工智能技术全面爆发、生物特征识别技术广泛应用、深度学习算法增强，视频监控领域也逐步开始智能化迭代。
[0003]然而，在安防视频智能化建设中，监控视频数据源不能统一管理、分配、处理，待分析处理的视频信息也不能合理的向算法厂家进行分发处理。给用户的网络、存储、计算资源、应用环境造成了极大的资源浪费。主要体现在：1、当下各视频监控设备硬件厂家提供的视频流协议及视频存储格式不尽相同，常见环境下用户大多采用多套安防监控方案进行组合，监控数据采集层提供的是异源异构数据环境，用户无法直接使用；2、视频算法层对采集来的监控数据也有更高的要求：首先是格式要求，算法厂家的解析要求不同，无法解析异源异构的数据；其次是是质量要求，若画面存在干扰、模糊等问题则无法正常分析处理；最后是内容要求，无内容的视频流处理给用户造成了计算资源的极大浪费；3、当下旧的监控设备仅能发挥视频监控画面信息采集的作用，若需要算法厂家对进行智慧赋能，现有方案计算资源需要实时的分析处理监控设备获取的监控画面，智慧应用的计算资源对摄像头都是一对多的绑定关系，监控视频的调用分析逻辑不灵活。
[0004]为此，本专利技术提出了一种用于安防监控领域的视频分析处理中间件管理平台，能够很好的解决上述问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种用于安防监控领域的视频分析处理中间件管理平台，该种用于安防监控领域的视频分析处理中间件管理平台解决了监控视频数据源不能统一管理、分配以及处理，待分析处理的视频数据不能合理向算法厂家进行分发处理的的技术问题。
[0006]为实现上述目的，根据本专利技术的第一方面的实施例提出一种用于安防监控领域的视频分析处理中间件管理平台，包括：数据源管理模块、视频流采集模块、视频解码模块、视频分发器、视频编码模块、视频分析策略配置模块、视频质量分析模块以及视频结构化解析模块；
[0007]所述数据源管理模块用于获取特定区域内所有前端视频监控设备和监控存储设备的设备信息，并对设备信息进行存储；
[0008]所述视频流采集模块用于从前端视频设备和监控存储设备获取待解码视频流，并发送至所述视频解码模块；
[0009]所述视频解码模块用于对接收到的待解码视频流进行解码，生成源视频数据，并
发送至视频分发器；
[0010]所述视频分发器用于将获取的源视频数据分发至视频编码模块中已创建成功的视频编码器；
[0011]所述视频编码模块包括若干个视频编码器，所述视频编码器用于对接收到的源视频数据根据业务的实际使用需求进行编码，并输出至业务场景；
[0012]所述视频分析策略配置模块获取数据源管理模块设备信息，并根据设备信息配置合理的视频分析策略；
[0013]所述视频质量分析模块包括若干个视频质量分析组件，所述视频质量分析组件用于根据视频分析策略对视频数据进行质量分析，根据视频数据的质量正常与否，对视频数据进行派发或告警；
[0014]所述视频结构化解析模块包括若干个结构化目标组件以及目标视频结构化存储单元，所述结构化目标组件用于根据视频分析策略对接收到的视频数据进行目标结构化处理，所述目标视频结构化存储单元用于对目标结构化处理结果进行存储。
[0015]进一步地，业务场景包括移动端视频播放、大屏端视频播放、视频质量分析以及视频结构化解析。
[0016]进一步地，所述视频编码器的处理过程如下：
[0017]步骤S01：从视频分发器获取已解码的源视频数据；
[0018]步骤S02：采用视频压缩编码标准对源视频数据中的图像RGB进行压缩，其中视频压缩编码标准包括h.264、h.265、vp8、vp9、av1、svac等；将源视频数据中的原始音频数据PCM压缩为音频数据AAC；
[0019]步骤S03：对压缩后的图像数据和压缩后的音频数据进行封装，生成视频数据，通过流媒体协议传输至业务场景。
[0020]进一步地，视频压缩编码标准包括h.264、h.265、vp8、vp9、av1以及svac。
[0021]进一步地，质量故障包括亮度过亮、亮度过暗、对比度异常、偏色异常、清晰度异常、噪声异常、条纹异常、冻结异常、信号丢失异常、抖动异常、遮挡物异常、黑白图像异常以及场景变更异常。
[0022]进一步地，若视频数据存在质量异常，则视频数据不满足视频结构化处理需求，所述视频质量分析模块发送视频数据质量异常的提示信息至所述告警模块；若视频数据质量正常，则视频质量分析模块将经过质量分析后的视频数据发送至视频结构化解析模块。
[0023]进一步地，若视频数据无识别目标，则结构化目标组件将视频数据进行释放；若视频数据存在识别目标，则目标视频结构化存储单元对目标结构化解析结果进行存储，供智慧应用对经过目标结构化解析后的视频数据进行二次结构化解析。
[0024]进一步地，智慧应用为不同算法厂家对视频数据进行智慧赋能的应用程序。
[0025]进一步地，所述告警模块用于对视频质量分析模块发送的视频数据质量异常信息进行视频运维告警，对智慧应用发送的二次结构化解析异常信息进行视频分析告警，以及将告警信息同步至视频播放终端。
[0026]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0027]1、本专利技术通过在前端视频设备和监控存储设备与智慧应用的视频算法厂家之间提供一种用于安防监控领域的视频分析处理中间件管理平台，即视频转码设备和视频分析
设备，解决了因监控数据采集层提供的是异源异构数据环境，用户无法直接使用的问题，使用中间件能够大幅度降低用户使用成本，提升智慧应用业务可用性，扩大对监控视频智慧赋能的覆盖范围。
[0028]2、本专利技术中视频分析策略配置模块对视频质量分析模块以及对视频结构化解析模块进行管理，根据视频所在的实际场景，进行视频分析算法调用策略的配置；视频质量分析模块根据视频分析策略对视频数据进行质量分析，根据视频数据的质量正常与否，对视频数据进行派发或告警，确保了发往智慧应用的视频质量的正常和数据的稳定可用；视频结构化解析模块根据视频分析策略对接收到的视频数据进行目标结构化处理，根据目标结构化的解析结果对视频数据是否存在可识别目标进行判断能否发送智慧应用进行二次目标结构化解析，高效挖掘异源异构数据的价值，从而避免了给用户的网络、存储、计算资源以及应用环境造成了极大的资源浪费。
附图说明
[0029]图1为本专利技术的一种用于安防监控领域的视频分析处理中间件管理平台模块结构示意图；
[0030]图2为本专利技术的一种用于安防监控领域的视频分析处理中间件管理平台的视本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于安防监控领域的视频分析处理中间件管理平台，其特征在于，包括：数据源管理模块、视频流采集模块、视频解码模块、视频分发器、视频编码模块、视频分析策略配置模块、视频质量分析模块以及视频结构化解析模块；所述数据源管理模块用于获取特定区域内所有前端视频监控设备和监控存储设备的设备信息，并对设备信息进行存储；所述视频流采集模块用于从前端视频设备和监控存储设备获取待解码视频流，并发送至所述视频解码模块；所述视频解码模块用于对接收到的待解码视频流进行解码，生成源视频数据，并发送至视频分发器；所述视频分发器用于将获取的源视频数据分发至视频编码模块中已创建成功的视频编码器；所述视频编码模块包括若干个视频编码器，所述视频编码器用于对接收到的源视频数据根据业务的实际使用需求进行编码，并输出至业务场景；所述视频分析策略配置模块获取数据源管理模块设备信息，并根据设备信息配置合理的视频分析策略；所述视频质量分析模块包括若干个视频质量分析组件，所述视频质量分析组件用于根据视频分析策略对视频数据进行质量分析，根据视频数据的质量正常与否，对视频数据进行派发或告警；所述视频结构化解析模块包括若干个结构化目标组件以及目标视频结构化存储单元，所述结构化目标组件用于根据视频分析策略对接收到的视频数据进行目标结构化处理，所述目标视频结构化存储单元用于对目标结构化处理结果进行存储。2.根据权利要求1所述的一种用于安防监控领域的视频分析处理中间件管理平台，其特征在于，业务场景包括移动端视频播放、大屏端视频播放、视频质量分析以及视频结构化解析。3.根据权利要求1所述的一种用于安防监控领域的视频分析处理中间件管理平台，其特征在于，所述视频编码器的处理过程如下：步骤S01：从视频分发器获取已解码的源视频数据；步骤S02：采用视频压缩编码标准对源视频数据中的图像RGB进行压缩，其中视频压缩编码标准包括h.264、h.265、vp8...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁志龙，武杨，孙剑，周慰，黄奇，王伟，徐经纬，
申请(专利权)人：中通服和信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：