一种基于云计算的安全监控系统及方法技术方案

本申请公开了一种基于云计算的安全监控系统，涉及视频图像处理领域，包括：视频采集设备上采集实时视频数据流；接收采集得到的视频数据流，并上传至云平台的对象存储服务；根据视频内容分析的需求，将不同的计算视觉分析算法和处理流程封装为函数服务；利用云平台的队列服务对各个函数服务任务进行调度，触发执行无服务器函数；调用函数服务对视频数据流进行分析，并使用云平台的加速计算资源，将分析结果输出至对象存储；实例间通过虚拟网络互连；利用云平台的监控系统监测任务执行状态并记录日志；从对象存储获取分析结果并输出。针对现有技术中视频流数据处理效率低的问题，本方案利用云计算的弹性、分布式和函数计算，提升了数据处理效率。了数据处理效率。了数据处理效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云计算的安全监控系统及方法


[0001]本专利技术涉及视频图像处理领域，特别涉及一种基于云计算的安全监控系统及方法。

技术介绍

[0002]随着社会的发展和进步，安全监控系统在各个领域中起着越来越重要的作用。安全监控系统使用视频监控设备来收集和处理实时的视频流以确保公共安全和监控关键区域。然而，随着技术的不断发展，监控设备产生的视频数据量不断增加，给安防监控系统带来了巨大的挑战。传统的视频处理方法面临着性能瓶颈，无法有效地处理海量的视频流数据，导致数据处理的效率低下和延迟增加。
[0003]在相关技术中，比如中国专利文献CN115994023B中提供了一种视觉智能系统资源信息调度方法、装置、终端及介质，包括：获取视频计算设备的设备资源信息，对设备资源信息进行结构化和量化处理，获取至少一个视频计算设备结构化和量化处理后的资源信息，并创建资源池；对获取的任务信息进行结构化和量化处理，并根据结构化和量化处理后的任务信息和资源池中的设备资源信息进行任务调度；根据任务运行情况更新各视频计算设备资源信息，并更新资源池以及资源池中空闲作业槽的信息。但是该方案至少存在如下技术问题：该方案基于异构视频计算设备的任务调度，设备性能存在瓶颈，无法实现弹性扩展来对安全监控海量视频流进行处理，视频计算设备之间缺乏协同以及资源调度策略过于复杂导致数据处理效率低。
[0004]基于此，有必要研究一种基于云计算的安全监控系统及方法，来提高安防监控系统中海量视频流的数据处理效率。

技术实现思路

[0005]1.要解决的技术问题
[0006]针对现有技术中存在的安全监控视频流处理效率低的问题，本专利技术提供了一种基于云计算的安全监控系统，充分利用云计算的弹性、分布式和函数计算等优势，实现对大量视频流数据的高效采集、传输、存储、分析和输出，大幅提升了数据处理效率。
[0007]2.技术方案
[0008]本说明书实施例提供一种基于云计算的安全监控系统，包括：数据采集模块，运行在云计算平台上的多个虚拟机或容器内，在视频采集设备上采集实时视频数据流；数据上传模块，接收采集到的视频数据流，并上传至云平台的对象存储服务；任务封装模块，用于根据视频内容分析的需求，将不同的计算视觉分析算法和处理流程封装为函数服务；任务调度模块，利用云平台的队列服务对各个函数服务任务进行调度，触发执行无服务器函数；任务执行模块，调用函数服务对视频数据流进行分析，并使用云平台的加速计算资源，将分析结果输出至对象存储；网络通信模块，用于实例间的虚拟网络互连；监控管理模块，利用云平台的监控系统监测任务执行状态并记录日志；结果输出模块，从对象存储获取分析结
果并输出。
[0009]进一步地，数据采集模块包括：采集管理单元，下发每个采集代理单元需要采集的视频流参数，视频流参数包含流ID和时间段；多个采集代理单元，根据视频流参数调用设备API获取原始视频流，并利用FFmpeg进行本地转码处理；本地处理单元，对采集的原始视频流利用轻量级深度学习模型进行视频内容解析和目标检测处理。
[0010]进一步地，采集代理单元包括：分离子单元，调用FFmpeg中的解复用器对输入的视频流进行分离，获取独立的音频流和视频流；视频处理子单元，使用FFmpeg中的转码器对视频流进行编码格式、分辨率和码率的转码处理，输出转码后的视频流；音频处理子单元，使用FFmpeg中的重采样器对音频流进场采样率、声道数和采样位数的压缩处理，输出压缩后的音频流。
[0011]进一步地，数据上传模块包括：数据分片单元，按预设时间间隔对视频流进行分片，生成多个数据块；校验单元，对各数据块进行内容校验，跳过冗余或损坏的数据块；编码压缩单元，对校验通过的数据块进行压缩编码以降低数据量；加密单元，使用AES加密算法对压缩编码后的数据块进行加密；上传管理单元，管理多个上传线程，将校验、压缩和加密后的数据块分配给各上传线程；上传执行单元，包含多条并行工作的上传线程，将分配的数据块上传至服务器；其中，各个单元通过消息队列连接，上传管理单元根据网络状况动态调整上传参数。
[0012]进一步地，压缩单元：视频分析子单元，对视频流进行内容解析，检测出重要区域，并按区域重要程度对不同区域设定不同的压缩率和质量控制参数，生成区域重要性映射；压缩编码子单元，根据区域重要性映射，将视频流分为静态场景区域和动态场景区域，对静态场景区域采用P帧间预测编码，对动态场景区域采用B帧间预测编码，并根据场景类型设定不同的压缩控制参数，输出压缩比特流；压缩控制子单元，实时分析压缩比特流和压缩效果，并向压缩编码子单元输出压缩参数的调控信号；其中，视频分析子单元采用计算机视觉和机器学习算法检测包含人脸、文本和车辆的重要区域；压缩参数包含压缩率、滤波参数和量化步长。
[0013]进一步地，压缩编码子单元包括：静态场景编码子单元，仅对静态场景区域的第一帧图像进行内部编码作为静态场景I帧，对后续帧进行帧间编码作为P帧，P帧通过运动补偿与前一静态场景I帧或P帧进行预测，生成差量图像；动态场景编码子单元，对动态场景区域的图像帧进行帧间编码作为B帧，B帧分别与前一静态场景I帧或P帧和后一静态场景I帧或P帧进行双向运动补偿预测，生成差量图像；率控制子单元，根据静态场景区域和动态场景区域的不同特征，采用不同的码率控制策略；熵编码子单元，对编码后的差量数据进行熵编码，输出压缩比特流；其中，码率控制子单元采用的不同码率控制策略为：对静态场景区域，设置低于阈值的目标码率；对动态场景区域，设置高于阈值的目标码率；码率控制子单元根据设置的码率控制策略调整量化步长，以控制各区域的实际输出码率。
[0014]进一步地，压缩编码子单元在对不同数据块的场景区域进行压缩编码时，对块间边界帧进行隔离处理，不进行跨块的帧间预测；并在各数据块边界处插入不依赖其他帧的独立编码帧，以减少不同数据块之间的冗余信息；其中，独立编码帧的插入仅在块边界处进行，数据块内采用交错帧间预测编码结构；插入独立编码帧后，重置数据块间的帧间预测链；独立编码帧的间隔根据视频帧率和数据块时长来设置。
[0015]进一步地，任务封装模块包括：算法判断单元，根据数据块数量，判断需要实例化的算法执行单元的个数；算法复制单元，根据算法判断单元的输出的个数，实例化生成多个算法执行单元；加载分发单元，将不同的数据块分发给不同的算法执行单元进行处理；多个算法执行单元，对各自分发的数据块执行模型推理运算；结果聚合单元，获取各算法执行单元的输出结果，进行聚合整合；扩容单元，根据输入数据量的变化动态调整算法执行单元的个数。
[0016]进一步地，算法执行单元包括：模型加载子单元，从模型库中提取多个不同的模型，加载到各自的模型内存区；模型执行子单元，根据数据块的特征，采用基于内容的模型调度方式，获取需要进行推理的模型，并利用该模型对数据块进行推理运算；后处理子单元，使用GPU异构计算并行执行推理结果的后处理；结果输出子单元，使用锁机制输出不同数据块的推理结果，并在不同线程间设置同本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的安全监控系统，包括：数据采集模块，运行在云计算平台上的多个虚拟机或容器内，在视频采集设备上采集实时视频数据流；数据上传模块，接收采集到的视频数据流，并上传至云平台的对象存储服务；任务封装模块，用于根据视频内容分析的需求，将不同的计算视觉分析算法和处理流程封装为函数服务；任务调度模块，利用云平台的队列服务对各个函数服务任务进行调度，触发执行无服务器函数；任务执行模块，调用函数服务对视频数据流进行分析，并使用云平台的加速计算资源，将分析结果输出至对象存储；网络通信模块，用于实例间的虚拟网络互连；监控管理模块，利用云平台的监控系统监测任务执行状态并记录日志；结果输出模块，从对象存储获取分析结果并输出。2.根据权利要求1所述的安全监控系统，其特征在于：数据采集模块包括：采集管理单元，下发每个采集代理单元需要采集的视频流参数，视频流参数包含流ID和时间段；多个采集代理单元，根据视频流参数调用设备API获取原始视频流，并利用FFmpeg进行本地转码处理；本地处理单元，对采集的原始视频流利用轻量级深度学习模型进行视频内容解析和目标检测处理。3.根据权利要求2所述的安全监控系统，其特征在于：采集代理单元包括：分离子单元，调用FFmpeg中的解复用器对输入的视频流进行分离，获取独立的音频流和视频流；视频处理子单元，使用FFmpeg中的转码器对视频流进行编码格式、分辨率和码率的转码处理，输出转码后的视频流；音频处理子单元，使用FFmpeg中的重采样器对音频流进场采样率、声道数和采样位数的压缩处理，输出压缩后的音频流。4.根据权利要求1所述的安全监控系统，其特征在于：数据上传模块包括：数据分片单元，按预设时间间隔对视频流进行分片，生成多个数据块；校验单元，对各数据块进行内容校验，跳过冗余或损坏的数据块；编码压缩单元，对校验通过的数据块进行压缩编码以降低数据量；加密单元，使用AES加密算法对压缩编码后的数据块进行加密；上传管理单元，管理多个上传线程，将校验、压缩和加密后的数据块分配给各上传线程；上传执行单元，包含多条并行工作的上传线程，将分配的数据块上传至服务器；其中，各个单元通过消息队列连接，上传管理单元根据网络状况动态调整上传参数。
5.根据权利要求4所述的安全监控系统，其特征在于：压缩单元：视频分析子单元，对视频流进行内容解析，检测出重要区域，并按区域重要程度对不同区域设定不同的压缩率和质量控制参数，生成区域重要性映射；压缩编码子单元，根据区域重要性映射，将视频流分为静态场景区域和动态场景区域，对静态场景区域采用P帧间预测编码，对动态场景区域采用B帧间预测编码，并根据场景类型设定不同的压缩控制参数，输出压缩比特流；压缩控制子单元，实时分析压缩比特流和压缩效果，并向压缩编码子单元输出压缩参数的调控信号；其中，视频分析子单元采用计算机视觉和机器学习算法检测包含人脸、文本和车辆的重要区域；压缩参数包含压缩...

【专利技术属性】
技术研发人员：高花妹，卜玮，陈学武，
申请(专利权)人：高花妹，
类型：发明
国别省市：