一种网络联动管理方法及数字化警务联动管理方法技术

本发明专利技术公开了一种网络联动管理方法及数字化警务联动管理方法，利用数据源层获取视频信息，利用配置于客户前端的视频接入层，对数据源层的视频信息进行捕获和存储，应用层与大数据计算层之间进行信息交互，被配置用于提供至少一个功能需求，大数据计算层根据需求对视频接入层传递的视频信息进行智能分析和数据挖掘。本发明专利技术通过大数据技术和视频监控业务的融合，解决了海量的视频数据分散和集中式存储并存、多级分布问题，提升了非结构化视频数据读写的效率，为视频监控的快速检索、智能分析提供了端到端的解决方案。

Network linkage management method and digital police linkage management method

The invention discloses a network management method and digital police linkage linkage management method, using the data source layer for video information, video access layer using the configuration in front of the customer, the data source layer video data capture and storage, information exchange between application layer and data layer calculation, is configured to provide at least a function of demand, the big data computing layer according to the needs of the video access layer transfer video information intelligent analysis and data mining. The present invention through the integration of big data technology and video monitoring service, solve the massive video data distributed and centralized storage coexist, multilevel distribution problem, improve the efficiency of unstructured video data read and write, provides end-to-end solutions for rapid retrieval of video surveillance and intelligent analysis.

【技术实现步骤摘要】
一种网络联动管理方法及数字化警务联动管理方法
本专利技术涉及视频监控领域，尤其涉及一种网络联动管理方法及数字化警务联动管理方法。
技术介绍
在智慧城市的管理中，视频监控发挥着越来越重要的作用。目前，很多城市都已经开始实施“天眼工程”，为的就是实现对城市全方位无死角的监控。密集分布的摄像头网络组成了城市的公共安全视频监控系统，也提升了一个城市治安、交通、消防、市政、城管等各部门的整体管理和服务水平。随着视频监控数据量的快速增长，以及摄像头高清化、超高清化的趋势加强，视频监控数据规模将以更快的指数级别增长。在这样的背景下，快速搜索某时间或某些特征的视频段时，操作起来犹如大海捞针。与通常的结构化数据不同，视频监控业务产生的数据绝大多数以非结构化的数据为主，必须经过复杂繁重的分析处理才能提取出文本结构化的数据进行下一步处理。这些都给传统视频监控体系架构、数据的管理方式、数据分析，以及视频监控数据的传输、存储和计算带宽等带来了极大的挑战。飞速增长的视频监控数据，使得传统视频监控体系架构、数据的管理方式、数据分析应用等面临新的困境。为了解决上述问题，本专利技术提出一种网络联动管理方法及数字化警务联动管理方法。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提出一种网络联动管理方法及数字化警务联动管理方法。一种网络联动管理方法，其特征在于，所述方法的具体步骤为：S1：利用数据源层获取视频信息；S2：利用配置于客户前端的视频接入层，对数据源层的视频信息进行捕获和存储；S4：应用层与大数据计算层之间进行信息交互，被配置用于提供至少一个功能需求；S5：大数据计算层根据需求对视频接入层传递的视频信息进行智能分析和数据挖掘。优选的，所述方法还包括步骤S3，将视频接入层获取的视频信息存储至大数据存储层。优选的，步骤S3的具体过程包括：在所述大数据存储层中，采用基于HDFS的Hive和HBase架构，将视频接入层采集的流视频和计算的结构化数据、特征值保存在HDFS集群内，将通过结构化算法获取的视频描述信息保存在HBase集群内，并建立视频描述信息与原始视频访问索引。优选的，步骤S3的具体过程还包括：对于存储在HDFS中的视频数据和其它各类数据，可以通过大数据计算层的MapReduce进行并行分析，提取视频中的要素，作为视频的语义描述，形成视频摘要，也存储在HDFS中。优选的，所述方法还包括步骤SA，利用业务管理层实现设备、业务管理，其可置于任意环节。优选的，所述步骤S1包括：利用包含至少一个采用神经元组网的视频采集装置获取视频信息，视频采集装置可以是社会资源摄像头、天网视频、卡口视频中的至少一种。优选的，所述步骤S2包括：采用可为硬件终端的视频接入层，将采集的视频转换统一的协议，通过在终端中嵌入了智能算法，能够将视频中出现的要素进行捕获，提取位置和机构要素，并保存，所述要素包括人、车、建筑、电器设备、环境中的至少一种。优选的，所述步骤S4的功能需求包括：高效存储、检索、分析、统计、比对、自动预警中至少一个。优选的，所述步骤S5包括：大数据计算层可以对不同要素进行匹配，在出现异常时，通过联动短信、邮件、LED屏、客户端弹出窗口中的至少一种方式进行实时报警。优选的，所述步骤S5中包括，通过MapReduce对大视频的分析进行分解，根据任务难度、优先级、提交时间中的至少一项进行评级，再将其与服务器的评级比较，根据比较结果进行任务和服务器匹配，进而进行并行计算分析；根据智能分析产生的视频元数据，通过Hive挖掘视频元数据的价值信息。本专利技术通过大数据技术和视频监控业务的融合，解决了海量的视频数据分散和集中式存储并存、多级分布问题，提升了非结构化视频数据读写的效率，为视频监控的快速检索、智能分析提供了端到端的解决方案。附图说明图1是数字化网络联动管理平台的结构图；图2是本专利技术视频接入的神经元组网结构图；图3是视频结构化描述示意图；图4是视频摘要示意图。具体实施方式本专利技术提供了一种数字化网络联动管理方法，如图1所示，结合视频监控业务特点，引入Hadoop的架构，以顶层设计的视角来构建面向大数据视频监控架构，所述方法的具体步骤为：S1：利用数据源层获取视频信息；S2：利用配置于客户前端的视频接入层，对数据源层的视频信息进行捕获和存储；S4：应用层与大数据计算层之间进行信息交互，被配置用于提供至少一个功能需求；S5：大数据计算层根据需求对视频接入层传递的视频信息进行智能分析和数据挖掘。优选的，所述方法还包括步骤S3，将视频接入层获取的视频信息存储至大数据存储层。优选的，步骤S3的具体过程包括：在所述大数据存储层中，采用基于HDFS的Hive和HBase架构，将视频接入层采集的流视频和计算的结构化数据、特征值保存在HDFS集群内，将通过结构化算法获取的视频描述信息保存在HBase集群内，并建立视频描述信息与原始视频访问索引。优选的，步骤S3的具体过程还包括：对于存储在HDFS中的视频数据和其它各类数据，可以通过大数据计算层的MapReduce进行并行分析，提取视频中的要素，作为视频的语义描述，形成视频摘要，也存储在HDFS中。优选的，所述方法还包括步骤SA，利用业务管理层实现设备、业务管理，其可置于任意环节。优选的，所述步骤S1包括：利用包含至少一个采用神经元组网的视频采集装置获取视频信息，视频采集装置可以是社会资源摄像头、天网视频、卡口视频中的至少一种。优选的，所述步骤S2包括：采用可为硬件终端的视频接入层，将采集的视频转换统一的协议，通过在终端中嵌入了智能算法，能够将视频中出现的要素进行捕获，提取位置和机构要素，并保存，所述要素包括人、车、建筑、电器设备、环境中的至少一种。优选的，所述步骤S4的功能需求包括：高效存储、检索、分析、统计、比对、自动预警中至少一个。优选的，所述步骤S5包括：大数据计算层可以对不同要素进行匹配，在出现异常时，通过联动短信、邮件、LED屏、客户端弹出窗口中的至少一种方式进行实时报警。优选的，所述步骤S5中包括，通过MapReduce对大视频的分析进行分解，根据任务难度、优先级、提交时间中的至少一项进行评级，再将其与服务器的评级比较，根据比较结果进行任务和服务器匹配，进而进行并行计算分析；根据智能分析产生的视频元数据，通过Hive挖掘视频元数据的价值信息。相应的，本专利技术涉及一种警务联动管理方法，其特征在于：所述警务联动管理方法，包含如下步骤：采用如前述的网络联动管理方法，对所有采集视频中的车辆或人员进行结构化分析和数据存储，在案件侦查中，可根据民警的功能需求，从海量视频资源中利用数据间的逻辑关系，实现大数据检索、对比分析、轨迹追踪中的至少一种功能，为全警种侦查工作提供服务。优选的，所述警务联动管理方法可以被配置用于实现至少一种下述功能：1）监控摄像覆盖范围内的所有车辆的行驶状态或运行轨迹；2）快速分析出其是否违章；3）通过对海量交通数据的比对、分析和研判，实现指定车辆行驶路径、道路拥堵研判；4）实现人脸布控；5）利用人脸识别技术，实现自动化智能验证、电子证件防伪及相关管理；6）出入口监测控制，对重点防范区域出入通道采用人脸识别技术，防止非法用户进入。为了对本专利技术的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本专利技术的具体本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种网络联动管理方法，其特征在于，所述方法的具体步骤为：S1：利用数据源层获取视频信息；S2：利用配置于客户前端的视频接入层，对数据源层的视频信息进行捕获和存储；S4：应用层与大数据计算层之间进行信息交互，被配置用于提供至少一个功能需求；S5：大数据计算层根据需求对视频接入层传递的视频信息进行智能分析和数据挖掘。

【技术特征摘要】
1.一种网络联动管理方法，其特征在于，所述方法的具体步骤为：S1：利用数据源层获取视频信息；S2：利用配置于客户前端的视频接入层，对数据源层的视频信息进行捕获和存储；S4：应用层与大数据计算层之间进行信息交互，被配置用于提供至少一个功能需求；S5：大数据计算层根据需求对视频接入层传递的视频信息进行智能分析和数据挖掘。2.一种如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括步骤S3，将视频接入层获取的视频信息存储至大数据存储层，其中，步骤S3的具体过程包括：在所述大数据存储层中，采用基于HDFS的Hive和HBase架构，将视频接入层采集的流视频和计算的结构化数据、特征值保存在HDFS集群内，将通过结构化算法获取的视频描述信息保存在HBase集群内，并建立视频描述信息与原始视频访问索引。3.一种如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S3的具体过程还包括：对于存储在HDFS中的视频数据和其它各类数据，可以通过大数据计算层的MapReduce进行并行分析，提取视频中的要素，作为视频的语义描述，形成视频摘要，也存储在HDFS中。4.一种如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括步骤SA，利用业务管理层实现设备、业务管理，其可置于任意环节。5.一种如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包括：利用包含至少一个采用神经元组网的视频采集装置获取视频信息，视频采集装置可以是社会资源摄像头、天网摄像头、卡口摄像头中的至少一种。6.一种如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：视频接入层为视频智能终端，将采集的视频转换统一的协议，通过在视频智能终端中嵌入智能算法，能够将视频中出现的要素进行捕获，提取位置和机构要...

【专利技术属性】
技术研发人员：佟颖，郭苹，杨莉，
申请(专利权)人：四川天翼网络服务有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51