数据处理方法技术

本公开的实施例提供了数据处理方法

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、电子设备和计算机程序产品


[0001]本公开的实施例涉及计算机领域，并且更具体地，涉及数据处理方法
、
电子设备和计算机程序产品
。

技术介绍

[0002]随着边缘计算和
5G
技术的兴起，越来越多的具有强大计算功能的设备可以被部署在边缘节点
。
例如，在交通监控场景中，可能存在嵌入了定制功能
(
例如，自动汽车检测功能
)
的智能摄像头
。
由智能摄像头获取的视频数据通常会被临时存储在边缘节点
。
从这些非结构化数据中搜索特定数据通常是费时费力的
。
如何对非结构化数据进行搜索等操作是目前亟待解决的问题
。

技术实现思路

[0003]本公开的实施例提供了用于数据处理的方案
。
[0004]在本公开的第一方面中，提供了一种数据处理方法
。
该方法可以包括接收来自服务器的数据转换策略
。
该方法还可以包括响应于接收到来自现场设备的非结构化数据，基于接收到的数据转换策略，确定非结构化数据的元数据，以形成元数据的集合
。
此外，该方法可以包括将元数据的集合的至少一部分传送至服务器
。
[0005]在本公开的第二方面中，提供了一种数据处理方法
。
该方法可以包括向一个或多个边缘计算节点传送数据转换策略，数据转换策略用于将非结构化数据转换为元数据
。r/>该方法还可以包括从一个或多个边缘计算节点接收基于数据转换策略确定的元数据的集合
。
此外，该方法可以包括至少基于接收的元数据的集合，确定数据处理结果
。
[0006]在本公开的第三方面中，提供了一种电子设备，包括处理器；以及与处理器耦合的存储器，存储器具有存储于其中的指令，指令在被处理器执行时使电子设备执行动作，动作包括：接收来自服务器的数据转换策略；响应于接收到来自现场设备的非结构化数据，基于接收到的所述数据转换策略，确定所述非结构化数据的元数据，以形成元数据的集合；以及将元数据的所述集合的至少一部分传送至所述服务器
。
[0007]在本公开的第四方面中，提供了一种电子设备，包括处理器；以及与处理器耦合的存储器，存储器具有存储于其中的指令，指令在被处理器执行时使电子设备执行动作，动作包括：向一个或多个边缘计算节点传送数据转换策略，所述数据转换策略用于将非结构化数据转换为元数据；从所述一个或多个边缘计算节点接收基于所述数据转换策略确定的元数据的集合；至少基于接收的元数据的所述集合，确定数据处理结果
。
[0008]在本公开的第五方面中，提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品被有形地存储在计算机可读介质上并且包括机器可执行指令，机器可执行指令在被执行时使机器执行根据第一方面或第二方面的方法的任意步骤
。
[0009]提供
技术实现思路
部分是为了简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述
。

技术实现思路
部分无意标识本公开的关键特征或主要特征，也无意
限制本公开的范围
。
附图说明
[0010]通过结合附图对本公开示例性实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的
、
特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施例中，相同或相似的参考标号通常代表相同或相似的部件
。
在附图中：
[0011]图1示出了根据本公开的实施例的示例环境的示意图；
[0012]图2示出了根据本公开的实施例的边缘计算节点与服务器和现场设备的交互的示意图；
[0013]图3示出了根据本公开的实施例的数据处理的过程的流程图；
[0014]图4示出了根据本公开的实施例的数据处理的过程的流程图；
[0015]图5示出了根据本公开的实施例的数据处理的过程的高级别管道图；以及
[0016]图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例设备的框图
。
具体实施方式
[0017]下面将参考附图中示出的若干示例实施例来描述本公开的原理
。
[0018]在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，即“包括但不限于”。
除非特别申明，术语“或”表示“和
/
或”。
术语“基于”表示“至少部分地基于”。
术语“一个示例实施例”和“一个实施例”表示“一组示例实施例”。
术语“另一实施例”表示“一组另外的实施例”。
术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象
。
下文还可能包括其他明确的和隐含的定义
。
[0019]此外，本文中提及的“非结构化数据”用于表示数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据或资源，例如，图像和音频
/
视频信息等等
。
本文中提及的“元数据”用于表示与非结构化数据相对应的结构化数据
。
另外，本文中提及的“现场设备”用于表示在现场实时获取相关感测信息或监控数据的设备，诸如车辆网中的路侧设备，其通常被布置为接近边缘计算节点，但远离诸如数据中心的服务器
。
下文可能以路侧设备为例来描述本公开的实施例，并不旨在限制本公开的保护范围
。
[0020]如上文所讨论的，对于存储在服务器处或边缘节点处的非结构化数据而言，目前直接对这些数据进行诸如搜索处理智能通过人工方式来进行，这是费时又费力的
。
[0021]例如，由路侧设备获取的用于监控路况信息的视频数据作为非结构化数据是无法按内容进行搜索的
。
因此，为了寻找具有某个或某些特征的车辆或行人，通常需要大量的人力对存储的视频数据进行人工搜索
。
可以理解，这种搜索方式费时费力，且存在人为原因造成的误检或漏检问题
。
[0022]此外，目前的路侧设备通常会将获取的非结构化数据定期上传至诸如数据中心的服务器，故服务器通常会在维护各路侧设备获取的非结构化数据的同时，对这些非结构化数据进行处理
。
由于路侧设备通常被设置为原理服务器，故获取的非结构化数据的处理并不及时，并且服务器的计算负载会随着路侧设备的数目的增加而显著增大
。
[0023]为了至少部分地解决上述问题，本公开的实施例提供了一种新颖的数据处理方案
。
首先，可以预先确定一个数据转换策略，用于将非结构化数据转换为结构化数据
。
例如，
可以通过图像识别技术从监控视频的每一帧图像中确定图像中的被监控对象的一个或多个特征，并将这些特征以编码的形式记录为结构化数据
。
其次，可以将实时接收的非结构化数据的处理工作负载转移到边缘计算节点，从而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种数据处理方法，包括：接收来自服务器的数据转换策略；响应于接收到来自现场设备的非结构化数据，基于接收到的所述数据转换策略，确定所述非结构化数据的元数据，以形成元数据的集合；以及将元数据的所述集合的至少一部分传送至所述服务器
。2.
根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于接收到来自所述服务器的搜索请求，从元数据的所述集合中确定与所述搜索请求中包含的关键字信息相匹配的目标元数据；基于所述目标元数据生成对应于所述搜索请求的搜索响应；以及将所述搜索响应传送至所述服务器
。3.
根据权利要求1所述的方法，其中传送至所述服务器的所述至少一部分的元数据与在所述服务器处确定的元数据或者由所述服务器接收到的来自其他边缘节点的元数据合并，作为数据处理结果
。4.
根据权利要求1所述的方法，其中所述现场设备是路侧监控设备，所述非结构化数据是路侧监控视频，并且其中确定所述非结构化数据的元数据包括：从所述路侧监控视频的至少一个监控图像中，识别被监控对象的一个或多个特征；以及将所述一个或多个特征确定为所述元数据，所述元数据是结构化数据
。5.
一种数据处理方法，包括：向一个或多个边缘计算节点传送数据转换策略，所述数据转换策略用于将非结构化数据转换为元数据；从所述一个或多个边缘计算节点接收基于所述数据转换策略确定的元数据的集合；至少基于接收的元数据的所述集合，确定数据处理结果
。6.
根据权利要求5所述的方法，还包括：基于所述数据转换策略确定本地静态数据的元数据，其中确定所述数据处理结果包括：将所述集合与确定的所述本地静态数据的元数据合并，作为所述数据处理结果
。7.
根据权利要求5所述的方法，还包括：响应于接收到搜索请求，从所述数据处理结果中确定与所述搜索请求中包含的关键字信息相匹配的目标元数据；以及基于所述目标元数据生成对应于所述搜索请求的搜索响应
。8.
根据权利要求6所述的方法，其中所述非结构化数据是路侧监控视频，并且其中确定所述本地静态数据的元数据包括：从所述路侧监控视频的至少一个监控图像中，识别被监控对象的一个或多个特征；以及将所述一个或多个特征确定为所述本地静态数据的元数据，所述本地静态数据的元数据是结构化数据
。9.
根据权利要求8所述的方法，还包括：基于所述数据处理结果确定所述被监控对象的行动轨迹
。
10.
一种电子设备，包括：处理器；以及与所述处理器耦合的存储器，所述存储器具有存储于其中的指令，所述指令在被处理器执行时使所述电子设备执行动作，所述动作包括：接收来自服务器的数据转换策略；响应于接收到来自现场设备的非结构化数据，基于接收到的所述数据转换策略，确定所述非结构化数据的元数据，以形成元数据的集合；以及将元数据的所述集合的至少一部分传送至所述服务器

【专利技术属性】
技术研发人员：陈思，林蓁蓁，陈强，
申请(专利权)人：戴尔产品有限公司，
类型：发明
国别省市：