计算机文件数据匹配系统技术方案

本发明专利技术公开了计算机文件数据匹配系统，具体涉及数据匹配技术领域，通过文件数据的匹配计算视频相似动态变异系数，通过视频相似动态变异系数和相似度判断阈值的比较从而判断监控视频区段内的活跃度和变化情况，根据变化程度对监控视频的重要性进行判断，通过根据实际的监控活跃变化评估系数和监控重要评估阈值的比较，能够合理地决定是本地保存还是上传云端，从而避免了不必要的存储资源浪费，通过比较计算机本地存储剩余空间和监控视频区段所需存储空间，保障存储资源的合理分配和使用，提高了存储资源的利用效率，根据存储资源和监控视频的变化进行动态适应，保障计算机存储管理的有效性

【技术实现步骤摘要】
计算机文件数据匹配系统


[0001]本专利技术涉及数据匹配
，更具体地说，本专利技术涉及计算机文件数据匹配系统
。

技术介绍

[0002]文件数据匹配是一种将不同文件或数据之间进行比较，以确定它们的相似性或一致性的过程
。
涉及不同类型的数据，如文本
、
图像
、
音频
、
视频等
。
在匹配过程中，可以使用各种算法和方法来计算相似度或差异度，以便进行后续操作
。
[0003]在应用于对街道等公共场所的视频监控中，监控视频的文件数据是基于计算机进行存储和处理的；若将监控视频的文件数据全部上传云端，容易造成在网络不佳或其他原因时调取视频不及时；如果将监控视频的文件数据全部保存本地，存在存储资源占有率过高导致存储空间不足的情况；现有技术没有根据实际的监控视频的文件数据的实际情况，例如视频内容的匹配情况，来确定监控视频的重要性，从而来确定监控视频的文件数据的存储方式
。
[0004]为了解决上述问题，现提供一种技术方案
。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供计算机文件数据匹配系统以解决上述
技术介绍
中提出的问题
。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：计算机文件数据匹配系统，包括数据处理模块
、
信息采集模块
、
相似度判断模块
、
第一存储判断模块以及第二存储判断模块；信息采集模块采集相似度信息，将相似度信息发送至数据处理模块，数据处理模块计算得到视频相似动态变异系数；相似度判断模块将视频相似动态变异系数与相似度判断阈值进行比较，相似度判断模块生成第一保存信号或继续分析信号；信息采集模块采集人员信息和监控声音信息，将人员信息发送至数据处理模块，数据处理模块计算得到人次频繁评价指数；将监控声音信息发送至数据处理模块，数据处理模块计算得到声音突变指数；当相似度判断模块生成继续分析信号，将视频相似动态变异系数
、
人次频繁评价指数以及声音突变指数通过数据处理模块计算监控活跃变化评估系数；第一存储判断模块将监控活跃变化评估系数和监控重要评估阈值进行比较，第一存储判断模块生成第二保存信号或上传云端信号；获取计算机本地存储剩余空间和监控视频区段的所需存储空间；第二存储判断模块将计算机本地存储剩余空间和监控视频区段的所需存储空间进行比较，第二存储判断模块生成本地保存信号或优先删除信号
。
[0007]在一个优选的实施方式中，相似度信息通过视频相似动态变异系数体现，视频相似动态变异系数的获取逻辑为：计算独帧相似度：设定监控视频区段，获取监控视频区段内的帧的数量，并对监控视频区段的帧按照时间先后顺序进行编号，计算独帧相似度，独帧相似度为某帧与其前一个帧的相似度；根据监控视频区段内的帧对应的独帧相似度，通过数据处理模块计算视频相似动态变异系数，其表达式为：，其中，为监控视频区段内的帧的数量，为监控视频区段内的帧的编号，均为大于1的正整数；分别为视频相似动态变异系数
、
监控视频区段内第个帧对应的独帧相似度以及监控视频区段内第个帧对应的独帧相似度；独帧相似度的某帧与其前一个帧的相似度是基于结构相似性指数（
SSIM
）得到
。
[0008]在一个优选的实施方式中，设定相似度判断阈值，相似度判断模块将视频相似动态变异系数与相似度判断阈值进行比较：当视频相似动态变异系数大于相似度判断阈值，相似度判断模块生成第一保存信号；当视频相似动态变异系数小于等于相似度判断阈值，相似度判断模块生成继续分析信号
。
[0009]在一个优选的实施方式中，人员信息通过人次频繁评价指数体现；监控声音信息通过声音突变指数体现；人次频繁评价指数的获取逻辑为：获取在监控视频区段内监控视频范围内的出现的人次；获取在监控视频区段内存在人图像的时间占比；计算在监控视频区段内监控视频范围内的出现的人次与监控视频区段对应的时间长度的比值，将在监控视频区段内监控视频范围内的出现的人次与监控视频区段对应的时间长度的比值标记为人现频次比；将在监控视频区段内存在人图像的时间占比标记为人存占有比；将人现频次比和人存占有比进行加权相加，计算人次频繁评价指数，其表达式为：，其中，分别为人次频繁评价指数
、
人现频次比以及人存占有比，分别为人现频次比和人存占有比的权重
。
[0010]在一个优选的实施方式中，声音突变指数的获取逻辑为：获取在监控视频区段内的音频，设定音频监测集合，音频监测集合内包括若干个从监控视频区段内的音频均匀抽取的音频对应的音量，计算每个音频对应的音量与其前一个音频对应的音量的偏差值，设定音量偏差阈值；获取音频对应的音量与其前一个音频对应的音量的偏差值大于音量偏差阈值的音频对应的音量的个数；计算声音突变指数，声音突变指数为音频对应的音量与其前一个音频对应的音量的偏差值大于音量偏差阈值的音频对应的音量的个数与从监控视频区段内的音频均匀抽取的音频对应的音量的比值
。
[0011]在一个优选的实施方式中，当相似度判断模块生成继续分析信号，将视频相似动态变异系数
、
人次频繁评价指数以及声音突变指数通过数据处理模块的归一化处理，计算监控活跃变化评估系数；
设定监控重要评估阈值；第一存储判断模块将监控活跃变化评估系数和监控重要评估阈值进行比较：当监控活跃变化评估系数大于监控重要评估阈值，第一存储判断模块生成第二保存信号；当监控活跃变化评估系数小于等于监控重要评估阈值，第一存储判断模块生成上传云端信号
。
[0012]在一个优选的实施方式中，当相似度判断模块生成第一保存信号或第一存储判断模块生成第二保存信号，获取计算机本地存储剩余空间，获取监控视频区段的所需存储空间；第二存储判断模块将计算机本地存储剩余空间和监控视频区段的所需存储空间进行比较：若计算机本地存储剩余空间大于监控视频区段的所需存储空间，第二存储判断模块生成本地保存信号；若计算机本地存储剩余空间小于等于监控视频区段的所需存储空间，第二存储判断模块生成优先删除信号
。
[0013]本专利技术计算机文件数据匹配系统的技术效果和优点：
1、
通过文件数据的匹配（比较相邻视频帧的相似度来衡量视频的变化程度涉及对视频帧数据的匹配过程）计算视频相似动态变异系数来衡量监控视频帧之间的相似度变化程度，通过视频相似动态变异系数和相似度判断阈值的比较从而判断监控视频区段内的活跃度和变化情况，根据变化程度对监控视频的重要性进行判断，进而采取不同的存储决策，提高存储效率和管理质量
。
[0014]2、
通过根据实际的监控活跃变化评估系数和监控重要评估阈值的比较，能够合理地决定是本地保存还是上传云端，从而避免了不必要的存储资源浪费，根据监控视频的活跃度变化，合理地安排存储策略，从而更有效地捕捉和记录重要本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
计算机文件数据匹配系统，其特征在于：包括数据处理模块
、
信息采集模块
、
相似度判断模块
、
第一存储判断模块以及第二存储判断模块；信息采集模块采集相似度信息，将相似度信息发送至数据处理模块，数据处理模块计算得到视频相似动态变异系数；相似度判断模块将视频相似动态变异系数与相似度判断阈值进行比较，相似度判断模块生成第一保存信号或继续分析信号；信息采集模块采集人员信息和监控声音信息，将人员信息发送至数据处理模块，数据处理模块计算得到人次频繁评价指数；将监控声音信息发送至数据处理模块，数据处理模块计算得到声音突变指数；当相似度判断模块生成继续分析信号，将视频相似动态变异系数
、
人次频繁评价指数以及声音突变指数通过数据处理模块计算监控活跃变化评估系数；第一存储判断模块将监控活跃变化评估系数和监控重要评估阈值进行比较，第一存储判断模块生成第二保存信号或上传云端信号；获取计算机本地存储剩余空间和监控视频区段的所需存储空间；第二存储判断模块将计算机本地存储剩余空间和监控视频区段的所需存储空间进行比较，第二存储判断模块生成本地保存信号或优先删除信号
。2.
根据权利要求1所述的计算机文件数据匹配系统，其特征在于：相似度信息通过视频相似动态变异系数体现，视频相似动态变异系数的获取逻辑为：计算独帧相似度：设定监控视频区段，获取监控视频区段内的帧的数量，并对监控视频区段的帧按照时间先后顺序进行编号，计算独帧相似度，独帧相似度为某帧与其前一个帧的相似度；根据监控视频区段内的帧对应的独帧相似度，通过数据处理模块计算视频相似动态变异系数，其表达式为：，其中，为监控视频区段内的帧的数量，为监控视频区段内的帧的编号，均为大于1的正整数；分别为视频相似动态变异系数
、
监控视频区段内第个帧对应的独帧相似度以及监控视频区段内第个帧对应的独帧相似度；独帧相似度的某帧与其前一个帧的相似度是基于结构相似性指数（
SSIM
）得到
。3.
根据权利要求2所述的计算机文件数据匹配系统，其特征在于：设定相似度判断阈值，相似度判断模块将视频相似动态变异系数与相似度判断阈值进行比较：当视频相似动态变异系数大于相似度判断阈值，相似度判断模块生成第一保存信号；当视频相似动态变异系数小于等于相似度判断阈值，相似度判断模块生成继续分析信号
。4.
根据权利要求1所述的计算机文件数据匹配系统，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘银兰，杨超，
申请(专利权)人：深圳萨尔浒网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：