本申请公开了一种视频云存储方法、装置、存储介质和电子设备。其中，该方法包括：获取多个目标视频流；对各个目标视频流进行解析，得到对应的目标视频帧序列，目标视频帧序列内包括多个目标视频帧；对每个目标视频帧序列，通过预训练的图像识别模型对目标视频帧序列内的各个目标视频帧进行识别处理，确定每个目标视频帧内的目标对象动作，并基于各个目标视频帧内的目标对象动作确定目标视频流对应的目标对象行为；确定多个目标存储服务器，并将多个目标视频流及对应的目标对象行为通过负载均衡方式存储至多个目标存储服务器。本申请解决了相关技术采用集中式架构进行数据存储，导致单个服务器的存储负荷较大、容灾性能较差的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及视频云存储，具体而言，涉及一种视频云存储方法、装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
1、随着计算机、网络以及图像处理和传输技术的飞速发展，视频监控技术不断趋向高清化、数字化、智能化、高速化和网络化的方向发展，同时，越来越多的视频存储技术应运而生，其中，视频云技术作为一种信息采集识别技术，其能够实现自动选取有效画面进行视频输出，并根据被监测的动作进行分析，实现了无人值守，支持现场信号自动化制作、传输。
2、然而，目前大都是将云ai摄像头拍摄到的视频文件在服务器内进行存储，但常规的计算平台和存储系统只能支持处理较少的视频数据，一旦云ai摄像头数量较多或者视频数据较大时，仅通过一台存储服务器存储多个云ai摄像头拍摄的视频文件，极有可能导致存储服务器的负荷增大，且不利于后期访问和查找数据。此外，在系统容灾机制和故障恢复方面，集中式架构通过采用主备复制和主备切换的方式来实现，但这样的方法仍存在以下不足：成本较高、恢复时间较长、业务影响面较大。
3、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
>技术实现思路本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种视频云存储方法，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，获取多个目标视频流，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像识别模型的训练过程包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在依据多组所述样本数据对所述初始卷积神经网络模型进行迭代训练，得到所述图像识别模型之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定多个目标存储服务器，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将多个所述目标视频流以及对应的所述目标对象行为通过负载均衡方式存储至所述多个目标...
【技术特征摘要】
1.一种视频云存储方法，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，获取多个目标视频流，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像识别模型的训练过程包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在依据多组所述样本数据对所述初始卷积神经网络模型进行迭代训练，得到所述图像识别模型之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定多个目标存储服务器，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将多个所述目标视频流以及对应的所述目标对象行为通过负载均衡方式存储至所述多个目标存储服务器内，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，依据每个所述目标视频流的目标视频类型将各个所述目标视频文件存储至所述多个目标存储服务器内的第一存储区域，...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫俊涛，吴伟，黄新，纪文波，
申请(专利权)人：天翼电信终端有限公司，
类型：发明
国别省市：
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