本發(fā)明涉及視頻偵查領(lǐng)域，更具體地，涉及一種云平臺視頻處理系統(tǒng)及其應用方法。

背景技術(shù)：

圖像偵查技術(shù)狹義地說是指如何利用圖像為偵查破案服務。目前圖像偵查技術(shù)并沒有在全國廣泛應用，有些地區(qū)還沒有建設(shè)圖像偵查系統(tǒng)。全國公安機關(guān)開展圖像偵查工作也參差不齊，有些地市還采用從頭到尾瀏覽視頻、手工記錄線索的方式來進行破案。

其次現(xiàn)有的公安圖像偵查系統(tǒng)業(yè)務較為單一，資源共享力度較低。公安使用圖像偵查系統(tǒng)進行案件偵查的流程是當某一案件發(fā)生時，通常公安會趕赴案件現(xiàn)場去采集與該案件相關(guān)的社會視頻資源，使用圖像偵查系統(tǒng)進行事后的案件分析。比如對錄像文件進行摘要分析，目標分類、檢索，對模糊圖片或視頻進行圖像增強等技術(shù)手段去發(fā)掘?qū)Ρ景讣杏玫木€索。當采集的視頻資源比較多時，也要花費大量時間對視頻資源進行特征的結(jié)構(gòu)化。目前公安圖像偵查系統(tǒng)對視頻文件的結(jié)構(gòu)化分析流程以文件為最小單位進行特征分析，并把提取的特征存儲在分布式數(shù)據(jù)庫中。在進行目標特征檢索時，再把符合條件的特征從目標庫中檢索出來進行特征匹配。

在視頻偵查工作中，偵查人員通過人工方式瀏覽視頻，尋找嫌疑目標的工作方式費時、費力、并且效率極其低下，嚴重阻礙公安的辦案效率。現(xiàn)有的公安圖像偵查系統(tǒng)采用視頻特征技術(shù)對視頻資源進行事后特征結(jié)構(gòu)化分析，比傳統(tǒng)的人工偵查方式有了質(zhì)的飛躍。但是在案件的快速響應、精確破案的要求下，效率還是有提升的空間。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明為克服上述現(xiàn)有技術(shù)所述的至少一種缺陷（不足），提供一種能夠提高視頻偵查效率的云平臺視頻處理系統(tǒng)。

本發(fā)明還提供一種云平臺視頻處理系統(tǒng)的應用方法。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

一種云平臺視頻處理系統(tǒng)，包括用于與圖像偵查系統(tǒng)連接的云平臺，云平臺中設(shè)有用于與分布式數(shù)據(jù)庫連接的視頻處理服務集群，視頻處理服務器集群中設(shè)有若干節(jié)點，節(jié)點提供視頻特征分析服務和特征檢索服務，每個節(jié)點中設(shè)有用于存儲視頻特征分析后的分析結(jié)果的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，視頻處理服務集群中還設(shè)有合并各節(jié)點進行視頻特征分析后得到的分析結(jié)果的合并單元，合并單元合并后的數(shù)據(jù)存儲于分布式數(shù)據(jù)庫。

本發(fā)明采用云框架設(shè)計，通過在云平臺上設(shè)置視頻處理服務集群，為公安圖像偵查系統(tǒng)提供視頻特征分析服務和特征檢索服務，將公安圖像偵查系統(tǒng)的計算能力轉(zhuǎn)移到云平臺上，簡化本地系統(tǒng)架構(gòu)，通過云平臺的方式來提高本地圖像偵查系統(tǒng)的計算能力和檢索效率。與此同時，視頻處理服務集群中的節(jié)點設(shè)置高速內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，通過內(nèi)存數(shù)據(jù)庫來緩存視頻特征分析的結(jié)果供檢索目標時優(yōu)先提取目標數(shù)據(jù)使用，公安偵查對近期的視頻數(shù)據(jù)興趣較大，因此內(nèi)存數(shù)據(jù)庫緩存的數(shù)據(jù)足夠公安偵查使用，從內(nèi)存數(shù)據(jù)庫檢索到目標的概率會很高，從而大大減少了海量數(shù)據(jù)的檢索時間，提高公安辦案人員的辦案效率。

上述方案中，視頻特征分析服務包括事物特征識別、人臉檢測、人臉識別、視頻摘要、特征檢索、圖像增強。視頻特征分析服務類型的多樣化可以滿足不同業(yè)務需求，提升系統(tǒng)的應用范圍。

上述方案中，不同節(jié)點提供一種或者多種相同或者不相同的視頻特征分析服務，所有節(jié)點提供的視頻特征分析服務涵蓋所有類型的視頻特征分析服務。

上述方案中，視頻處理服務器集群通過動態(tài)方式添加和刪除節(jié)點。通過動態(tài)式添加與刪除節(jié)點，可以靈活地增加云平臺的功能或者移除云平臺的功能，提升系統(tǒng)的擴展性和兼容性。

上述方案中，所述云平臺上還設(shè)有與視頻處理服務器集群連接的萬能播放器。

上述方案中，所述云平臺上還設(shè)有與視頻處理服務器集群連接的視頻轉(zhuǎn)碼器。

一種基于上述所述的云平臺視頻處理系統(tǒng)的應用方法，包括：

視頻處理服務集群接收視頻文件被拆分為多個的文件片段；

視頻處理服務集群根據(jù)節(jié)點提供的視頻特征服務功能將文件片段分配給節(jié)點；

節(jié)點并行分析分配到的文件片段，得到的分析結(jié)果存儲在節(jié)點的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中并將輸出至合并單元中；

合并單元合并所有分析結(jié)果并存儲于分布式數(shù)據(jù)庫。

對視頻文件進行分開并行分析，每個節(jié)點存儲各自的分析結(jié)果，合并單元按照預定規(guī)則合并目標特征并將合并數(shù)據(jù)保存到分布式數(shù)據(jù)庫中，相對傳統(tǒng)的視頻數(shù)據(jù)方式，本發(fā)明的方法實現(xiàn)海量視頻數(shù)據(jù)的快速分析，提高公安偵查人員的辦案效率。

上述方案中，視頻文件的拆分是通過圖像偵查系統(tǒng)根據(jù)云平臺的計算能力進行的。通過查詢云平臺的計算能力進行視頻文件拆分，可以使得文件片段與節(jié)點的計算能力更加匹配，更好地利用各個節(jié)點進行視頻分析處理工作，從而準確地保證節(jié)點的處理時間同步，提升視頻數(shù)據(jù)的分析速度。

上述方案中，當云平臺收到需要檢索的目標圖像或目標圖像集時，云平臺提交給視頻處理服務集群；

節(jié)點根據(jù)目標圖像或目標圖像集從內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中提取目標特征進行特征比對；

若內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中不存在目標圖像或者目標圖像集對應的目標特征時，節(jié)點從分布式數(shù)據(jù)庫中提取目標特征進行特征比對；

將特征比對得到的比對結(jié)果輸出。

目標圖像或者目標圖像集的目標特征先在節(jié)點的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫進行檢索，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中檢索不到再在分布式數(shù)據(jù)庫中檢索，由于公安偵查對近期的視頻數(shù)據(jù)興趣較大，因此內(nèi)存數(shù)據(jù)庫緩存的數(shù)據(jù)足夠公安偵查使用，從內(nèi)存數(shù)據(jù)庫檢索到目標特征的概率會很高，從而大大減少了海量數(shù)據(jù)的檢索時間，提高公安辦案人員的辦案效率。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明技術(shù)方案的有益效果是：

本發(fā)明的系統(tǒng)及其應用方法基于節(jié)點的多樣化視頻特征分析服務對視頻文件進行分塊處理，并采用節(jié)點的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫對分析結(jié)果進行存儲實現(xiàn)差異化存儲，同時對合并后的分析結(jié)果利用分布式數(shù)據(jù)庫存儲，實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的快速分析和差異化存儲。而且進行目標圖像或者目標圖像集的目標特征檢索時先從內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中提取，當目標特征不在內(nèi)存數(shù)據(jù)庫時，再從分布式數(shù)據(jù)庫提取，提高效率。本發(fā)明的系統(tǒng)和應用方法引用于公安圖像偵查系時，可以提高視頻的分析和檢索效率，縮小偵查摸排的范圍，縮短案件的偵查時間、簡化偵查人員的工作復雜度，為預防打擊違反犯罪、維護社會穩(wěn)定提供有力的系統(tǒng)支撐。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一種云平臺視頻處理系統(tǒng)具體實施例的結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2為本發(fā)明一種云平臺視頻處理系統(tǒng)的應用方法中視頻文件進行分塊處理的流程圖。

圖3為本發(fā)明一種云平臺視頻處理系統(tǒng)的應用方法中目標特征檢索的流程圖。

圖4為本發(fā)明一種云平臺視頻處理系統(tǒng)應用在圖像偵查系統(tǒng)中的架構(gòu)圖。

具體實施方式

附圖僅用于示例性說明，不能理解為對本專利的限制；

為了更好說明本實施例，附圖某些部件會有省略、放大或縮小，并不代表實際產(chǎn)品的尺寸；

對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說，附圖中某些公知結(jié)構(gòu)及其說明可能省略是可以理解的。

在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，此外，術(shù)語“第一”、“第二”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性或隱含所指示的技術(shù)特征的數(shù)量。由此，限定的“第一”、“第二”的特征可以明示或隱含地包括一個或者更多個該特征。在本發(fā)明的描述中，除非另有說明，“多個”的含義是兩個或兩個以上。

在本發(fā)明的描述中，需要說明的是，除非另有明確的規(guī)定和限定，術(shù)語“安裝”、“連接”應做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或一體地連接；可以是機械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以是通過中間媒介間接連接，可以說兩個元件內(nèi)部的連通。對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，可以具體情況理解上述術(shù)語在本發(fā)明的具體含義。

實施例1

如圖1所示，為本發(fā)明一種云平臺視頻處理系統(tǒng)具體實施例的結(jié)構(gòu)示意圖。

參見圖1，本具體實施例一種云平臺視頻處理系統(tǒng)具體包括云平臺110，云平臺110中設(shè)有用于與分布式數(shù)據(jù)庫連接的視頻處理服務集群111，視頻處理服務器集群111中設(shè)有若干節(jié)點112，節(jié)點112提供視頻特征分析服務和特征檢索服務，節(jié)點112中設(shè)有內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫存儲各個節(jié)點各自的分析結(jié)果，視頻處理服務集群111中還設(shè)有合并各節(jié)點進行視頻特征服務后得到的分析結(jié)果的合并單元113，合并單元113合并后的數(shù)據(jù)存儲于分布式數(shù)據(jù)庫。

本具體實施例中云平臺110用于連接圖像偵查系統(tǒng)，用于服務公安偵查辦案。

視頻處理服務集群111可以是一個，也可以是多個，根據(jù)云平臺110所需的計算能力設(shè)置。其上的節(jié)點112包括若干個指的是包括至少一個，根據(jù)圖像偵查系統(tǒng)的業(yè)務需求，如摘要分析、檢索分析、數(shù)據(jù)濃縮、圖像增強、圖像去噪、圖像銳化、圖像去霧、人臉識別、車輛識別、指紋識別等各個應用需求設(shè)置，節(jié)點112提供多樣化的視頻特征分析服務和特征檢索服務來滿足圖像偵查系統(tǒng)的各種需求，優(yōu)選地，視頻特征分析服務包括事物特征識別、人臉檢測、人臉識別、視頻摘要、特征檢索、圖像增強。視頻特征分析服務包括所述功能但不限于此。至少一個節(jié)點可以同時并行處理多個視頻文件的片段，相對于現(xiàn)有技術(shù)中的以整個視頻文件作為最小處理單位進行特征分析，并行分析處理可以大大提高視頻處理的效率。

而且視頻處理服務器集群111可以通過動態(tài)方式添加和刪除節(jié)點112。所增加節(jié)點112所能提供的視頻特征分析服務可以和現(xiàn)有節(jié)點112提供的視頻特征分析服務相同，也可以不同，可以僅提供其中一種視頻特征分析服務或特征檢索服務，也可以同時提供多種。刪除節(jié)點112可以根據(jù)云平臺110的計算能力和圖像偵查系統(tǒng)具體所需的業(yè)務進行功能移除，減輕系統(tǒng)的負載。

具體實施過程中，不同節(jié)點112提供一種或者多種相同或者不相同的視頻特征分析服務，所有節(jié)點112提供的視頻特征分析服務涵蓋所有類型的視頻特征分析服務。節(jié)點112功能的集成可以多元化，根據(jù)云平臺110的計算能力具體設(shè)置。

具體實施過程中，各個節(jié)點112各自設(shè)置內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫存儲對應節(jié)點的視頻分析結(jié)果，同時利用合并單元113可以將各個節(jié)點112進行視頻分析處理后的分析結(jié)果進行合并，合并后再進行存儲，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫和分布式數(shù)據(jù)庫的結(jié)合一方面方便進行數(shù)據(jù)的存儲和檢索，最大限度減少數(shù)據(jù)搬運帶來的開銷，提高計算的實時性，提升后續(xù)目標圖像的檢索效率，另一方面合并后存儲在一定程度上可以減少數(shù)據(jù)的存儲量。具體實施過程中，各個節(jié)點的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫有Master、Slave之分，采用選舉的調(diào)度策略，當超過半數(shù)的節(jié)點檢測到某個節(jié)點離線時，則認為該節(jié)點是出現(xiàn)故障，這時其他節(jié)點可以自動地從分布式數(shù)據(jù)庫中加載該節(jié)點內(nèi)存數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù)對應的副本，保證系統(tǒng)的高可用性。其中每個節(jié)點加載副本的數(shù)據(jù)是由Master節(jié)點分派的，當Master節(jié)點出現(xiàn)異常后，Slave節(jié)點會通過選舉策略重新選舉一個Slave節(jié)點當Master節(jié)點。

具體實施過程中，所述云平臺110上還設(shè)有與視頻處理服務器集群111連接的萬能播放器114和視頻轉(zhuǎn)碼器115。萬能播放器114和視頻轉(zhuǎn)碼器115的設(shè)置進一步提升云平臺的服務功能。

實施例2

在實施例1的基礎(chǔ)上，本發(fā)明還提供一種基于上述所述的云平臺視頻處理系統(tǒng)的應用方法，所述應用方法包括兩大部分，第一部分是對視頻文件進行分塊處理，第二部分是對目標圖像或者目標圖像集進行目標特征檢索。

如圖2所示，為視頻文件進行分塊處理的流程圖。所述視頻文件進行分塊處理的具體步驟包括：

S110.視頻處理服務集群接收視頻文件被拆分為多個的文件片段；

S120.視頻處理服務集群根據(jù)節(jié)點提供的視頻特征服務功能將文件片段分配給節(jié)點；

S130.節(jié)點并行分析分配到的文件片段，得到的分析結(jié)果存儲在節(jié)點的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中并將輸出至合并單元中；

S140.合并單元合并所有分析結(jié)果并存儲于分布式數(shù)據(jù)庫。

通常，視頻文件時由偵查人員上傳到本地的圖像偵查系統(tǒng)中，再由圖像偵查系統(tǒng)提交到云平臺視頻處理系統(tǒng)中進行視頻文件的處理。圖像偵查系統(tǒng)上傳視頻文件前會查詢云平臺的計算能力，將視頻文件拆分為多個文件片段。因此，視頻處理服務集群接收到的視頻文件是一個個文件片段，視頻文件的拆分是通過圖像偵查系統(tǒng)根據(jù)云平臺的計算能力進行的。此方式可以實時地根據(jù)云平臺的計算能力進行視頻文件的拆分，使得文件片段與云平臺以及節(jié)點的計算能力更加匹配，更好地利用各個節(jié)點進行視頻分析處理工作，從而準確地保證節(jié)點的處理時間同步，提升視頻數(shù)據(jù)的分析速度。

在視頻文件進行分塊處理步驟中，由于經(jīng)過各個節(jié)點分析后得到的分析結(jié)果會經(jīng)由各個節(jié)點的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫進行存儲，再利用合并單元進行合并后再存儲，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫和分布式數(shù)據(jù)庫的結(jié)合一方面方便進行數(shù)據(jù)的存儲和檢索，最大限度減少數(shù)據(jù)搬運帶來的開銷，提高計算的實時性，提升后續(xù)目標圖像的檢索效率，另一方面合并后存儲在一定程度上可以減少數(shù)據(jù)的存儲量。

在步驟S110中，把同一個文件拆分成幾個文件片段，使用相同算法進行分析。步驟S140中，結(jié)果合并是把所有的分析結(jié)果按照文件原有時間戳順序進行合并。

如圖3所示，對目標圖像或者目標圖像集進行目標特征檢索的具體步驟為：

S210.當云平臺收到需要檢索的目標圖像或目標圖像集時，云平臺提交給視頻處理服務集群；

S220.節(jié)點根據(jù)目標圖像或目標圖像集從內(nèi)存數(shù)據(jù)庫區(qū)中提取目標特征進行特征比對；

S230.若內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中不存在目標圖像或者目標圖像集對應的目標特征時，節(jié)點從分布式數(shù)據(jù)庫中提取目標特征進行特征比對；

S210.將特征比對得到的比對結(jié)果輸出。

此方式利用的是內(nèi)存緩沖技術(shù)，直接從內(nèi)存讀取數(shù)據(jù)進行計算分析，可以加快數(shù)據(jù)處理的速度，實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)快速檢索。

通常目標圖像或者目標圖像集提交到云平臺前通常會進行特征提取以及圖像過濾。過濾后得到的目標圖像或者目標圖像集提交到云平臺的視頻處理服務集群中，由視頻處理服務集群進行快速檢索比對。

比對時，節(jié)點優(yōu)先從內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中提取目標特征，當目標特征不在內(nèi)存數(shù)據(jù)庫時，再從分布式數(shù)據(jù)庫中提取目標特征。由于節(jié)點的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫足夠緩存視頻特征數(shù)據(jù)一段時間，因此從內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中檢索到目標特征的概率很高，從而大大減少了海量數(shù)據(jù)的檢索時間。

實施例3

公安圖像偵查系統(tǒng)一般為本地系統(tǒng)，用于公安偵查辦案時對采集到的視頻圖像進行分析處理，視頻分析需求多樣化，如對錄像文件進行摘要分析、目標分類、目標檢索，對模糊圖像或者視頻進行圖像增強。本發(fā)明的云平臺視頻處理系統(tǒng)可以應用于公安圖像偵查系統(tǒng)中，為公安偵查辦案提高效率、簡化工作復雜度。

本實施例結(jié)合公安圖像偵查系統(tǒng)來對本發(fā)明的云平臺視頻處理系統(tǒng)及其應用方法進行進一步的說明。此說明僅用于示例性說明，不能理解為對本專利的限制。

如圖4所示，本實施例包括圖像偵查系統(tǒng)200、分布式數(shù)據(jù)庫210、云平臺視頻處理系統(tǒng)220，分布式數(shù)據(jù)庫210與云平臺視頻處理系統(tǒng)220分別與圖像偵查系統(tǒng)連接，分布式數(shù)據(jù)庫210與云平臺視頻處理系統(tǒng)220連接。

具體應用時，偵查人員先上傳視頻文件到圖像偵查系統(tǒng)200，圖像偵查系統(tǒng)200會查詢云平臺視頻處理系統(tǒng)220的計算能力，將視頻文件按照指定的長度拆分為多個文件片段提交給云平臺視頻處理系統(tǒng)220的視頻處理服務集群進行特征結(jié)構(gòu)化處理。視頻處理服務集群中的多個節(jié)點并行分析相應的文件片段，分析結(jié)果輸出的同時還存儲在內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中。并由視頻處理服務集群中的合并單元對多個分析結(jié)果按照預定的規(guī)則進行數(shù)據(jù)合并，把合并后的視頻特征數(shù)據(jù)存儲在分布式數(shù)據(jù)庫。

當偵查人員提交如嫌疑車輛或嫌疑人物的圖片時，圖像偵查系統(tǒng)200會對該上傳的圖片進行二次識別，提取圖片中所關(guān)注的相關(guān)特征回傳給系統(tǒng)頁面進行相應的數(shù)據(jù)展現(xiàn)。偵查人員會根據(jù)特征數(shù)據(jù)進行目標集過濾，最終把圖像目標集提交給云平臺的視頻處理服務集群進行快速檢索比對。節(jié)點根據(jù)圖像目標集從內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中提取目標特征進行快速比對。當目標特征不在內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中時，節(jié)點從分布式數(shù)據(jù)庫210中獲取該目標特征進行檢索。由于節(jié)點的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫足夠緩存一段時間視頻特征數(shù)據(jù)，因此從內(nèi)存數(shù)據(jù)庫命中的概率會很高，從而大大減少了海量數(shù)據(jù)的檢索時間，縮小偵查摸排范圍，縮短案件的偵查時間、簡化偵查人員的工作復雜度，提升公安辦案人員的辦案效率。

相同或相似的標號對應相同或相似的部件；

附圖中描述位置關(guān)系的用于僅用于示例性說明，不能理解為對本專利的限制；

顯然，本發(fā)明的上述實施例僅僅是為清楚地說明本發(fā)明所作的舉例，而并非是對本發(fā)明的實施方式的限定。對于所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在上述說明的基礎(chǔ)上還可以做出其它不同形式的變化或變動。這里無需也無法對所有的實施方式予以窮舉。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發(fā)明權(quán)利要求的保護范圍之內(nèi)。