【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及一种视频处理方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、目前，ai(artificial intelligence，人工智能)视频分析正在深度而全面地影响和改变着我们，但是ai视频分析是一种具有高资源消耗和强计算的技术，在各个行业的应用过程中，所面临的最直接的一个问题就是算力资源成本过高。因此，如何高效调度管理ai视频分析算法是亟待解决的技术问题。
2、现有技术中，在ai视频分析场景中，针对每一个摄像头，该摄像头使用的算法是固定搭配的，即采用固定的算法实例处理摄像头对应的视频提取的图片，对待处理图片进行处理得到处理结果。
3、然而，现有技术中，采用固定的算法实例处理摄像头对应的视频提取的图片，会导致部署大量的算法实例，需要耗费大量的资源。
技术实现思路
1、本申请提供一种视频处理方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中采用固定的算法实例处理摄像头对应的视频提取的图片，会导致部署大量的算法实例，需要耗费大量的资源的问题。
2、第一方面，本申请提供一种视频处理方法，包括：
3、响应于用户在显示界面上的配置操作，生成算法策略信息，其中，所述算法策略信息中包括各摄像头信息，以及每个摄像头信息配置的各算法与抽帧频率的一一映射关系；
4、根据所有摄像头配置的算法，确定所述算法的种类以及每种算法需要的算法实例的个数，启动并运行每种算法对应个数的算法实例；
5、针对所有摄像头中的任一摄
6、根据所述映射关系，确定所述任一摄像头配置的各算法对应的各抽帧频率，并采用各抽帧频率对所述视频流进行抽帧，以得到各抽帧频率对应的待分析图片；
7、根据所述映射关系，确定各抽帧频率对应的算法，并将各抽帧频率对应的待分析图片分配至各算法对应的算法实例的任务队列中；
8、在算法实例的任务队列中按照预设顺序处理待分析图片以得到处理结果；
9、根据处理结果进行告警处理。
10、在一种可能的设计中，根据所有摄像头配置的算法，确定所述算法的种类以及每种算法需要的算法实例的个数，包括：根据所述摄像头配置的算法进行归类，以得到算法的种类；针对任一种算法，确定所述任一种算法需要的算法实例的个数；若所述需要的算法实例的个数大于已运行的算法实例的个数，则为所述任一种算法增加对应的算法实例的个数；若所述需要的算法实例的个数小于所述已运行的算法实例的个数，则减少所述任一种算法对应的算法实例的个数；若所述需要的算法实例的个数大于零，且所述已运行的算法实例的个数等于零，则为所述任一种算法增加一个算法实例。
11、在一种可能的设计中，所述根据所有摄像头配置的算法，确定每种算法需要的算法实例的个数之后，还包括：根据所述每种算法需要的算法实例的个数，为所述算法实例分配资源。
12、在一种可能的设计中，所述针对所有摄像头中的任一摄像头，启动对应的拉流服务以获取所述任一摄像头的视频流之后，还包括：将所述视频流按照预设时间间隔进行切片处理，以得到切片视频；存储所述切片视频至视频存储模块；若存储至所述视频存储模块的所述切片视频数量超过限制值，则所述切片视频覆盖原有切片视频。
13、在一种可能的设计中，所述在算法实例的任务队列中按照预设顺序处理待分析图片以得到处理结果之后，还包括：若所述处理结果为告警，则根据所述告警出现的时刻，从所述视频存储模块中获取预设数量的切片视频，并将所述预设数量的切片视频合并为告警视频
14、在一种可能的设计中，所述采用各抽帧频率对所述视频流进行抽帧，以得到各抽帧频率对应的待分析图片之后，还包括：将所述待分析图片转化为灰度图片，并计算所述灰度图片的方差值；若所述方差值小于清晰度阈值时，则删除所述待分析图片；若所述方差值大于或等于所述清晰度阈值时，则计算所述灰度图片和所述灰度图片的前一张灰度图片的像素差异值；若所述像素差异值小于像素差异值阈值时，则删除所述待分析图片。
15、第二方面，本申请提供一种视频处理装置，包括：
16、生成模块：用于响应于用户在显示界面上的配置操作，生成算法策略信息，其中，所述算法策略信息中包括各摄像头信息，以及每个摄像头信息配置的各算法与抽帧频率的一一映射关系；
17、第一确定模块：用于根据所有摄像头配置的算法，确定所述算法的种类以及每种算法需要的算法实例的个数，启动并运行每种算法对应个数的算法实例；
18、启动模块：用于针对所有摄像头中的任一摄像头，启动对应的拉流服务以获取所述任一摄像头的视频流；
19、第二确定模块：用于根据所述映射关系，确定所述任一摄像头配置的各算法对应的各抽帧频率，并采用各抽帧频率对所述视频流进行抽帧，以得到各抽帧频率对应的待分析图片；
20、第三确定模块：用于根据所述映射关系，确定各抽帧频率对应的算法，并将各抽帧频率对应的待分析图片分配至各算法对应的算法实例的任务队列中；
21、处理模块：用于在算法实例的任务队列中按照预设顺序处理待分析图片以得到处理结果；
22、告警模块：用于根据处理结果进行告警处理。
23、在一种可能的设计中，所述第一确定模块，具体用于：
24、根据所述摄像头配置的算法进行归类，以得到算法的种类；针对任一种算法，确定所述任一种算法需要的算法实例的个数；若所述需要的算法实例的个数大于已运行的算法实例的个数，则为所述任一种算法增加对应的算法实例的个数；若所述需要的算法实例的个数小于所述已运行的算法实例的个数，则减少所述任一种算法对应的算法实例的个数；若所述需要的算法实例的个数大于零，且所述已运行的算法实例的个数等于零，则为所述任一种算法增加一个算法实例。
25、第三方面，本申请提供一种计算机设备，包括：至少一个处理器和存储器；
26、所述存储器存储计算机执行指令；
27、所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的视频处理方法。
28、第四方面，本申请提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的视频处理方法。
29、本申请提供的视频处理方法、装置、计算机设备及存储介质，首先用户在显示界面上进行配置，生成算法策略信息；再根据所有摄像头配置的算法，确定出了算法的种类以及每种算法需要的算法实例的个数；针对其中一个摄像头，启动该摄像头的拉流服务，以得到视频流；根据算法策略信息中的映射关系，确定该摄像头配置的算法对应的抽帧频率，利用抽帧频率对视频流抽帧以得到待分析图片；分配待分析图片至该摄像头配置的算法对应的算法实例的任务队列中，按照预设顺序对待分析图片进行处理以得到处理结果。其本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种视频处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所有摄像头配置的算法，确定所述算法的种类以及每种算法需要的算法实例的个数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所有摄像头配置的算法，确定每种算法需要的算法实例的个数之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对所有摄像头中的任一摄像头，启动对应的拉流服务以获取所述任一摄像头的视频流之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在算法实例的任务队列中按照预设顺序处理待分析图片以得到处理结果之后，还包括：
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述采用各抽帧频率对所述视频流进行抽帧，以得到各抽帧频率对应的待分析图片之后，还包括：
7.一种视频处理装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计
...【技术特征摘要】
1.一种视频处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所有摄像头配置的算法，确定所述算法的种类以及每种算法需要的算法实例的个数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所有摄像头配置的算法，确定每种算法需要的算法实例的个数之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对所有摄像头中的任一摄像头，启动对应的拉流服务以获取所述任一摄像头的视频流之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在算法实例的任务队列中按照预设顺序...
【专利技术属性】
技术研发人员：李君峰，马亮，于广强，于晨曦，侯晓宇，代雅文，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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