数据传输方法、装置、服务器及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能，提供了一种数据传输方法，应用于服务器，该方法包括获取第一客户端上传的视频数据，对视频数据进行备份得到备份数据，对视频数据进行解码得到第一图像数据，视频数据按照H.264编码方式进行编码得到，所述视频数据包括可新增数据的补充增强信息单元SEI包；检测出第一图像数据中的目标区域，将第一图像数据输入属性提取模型提取目标区域的属性特征；将属性特征按照目标区域的类型进行分类，并封装得到结构化数据写入备份数据的补充增强信息单元SEI包得到目标数据；将目标数据发送至第二客户端进行展示。此外，本发明专利技术还涉及区块链技术，第一客户端上传的视频数据可存储于区块链节点中。本发明专利技术能够减少系统资源占用并降低视频时延。

【技术实现步骤摘要】
数据传输方法、装置、服务器及存储介质
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种数据传输方法、装置、服务器及存储介质。
技术介绍
通过对视频数据进行结构化分析，然后将分析后的结果（视频中出现的人、车、物）标注到视频中，能够实现从海量视频数据中提取有价值信息，过滤冗余数据，让用户更直观获取当前视频的信息。在对视频数据的整个分析、标注过程中，涉及到了对视频解码、分析、位置计算、标签绘制、视频编码等多个计算密集型的操作，会占用系统大量系统资源，同时导致实时视频在传输过程中延时变长。因此，如何减少系统资源占用并降低视频时延，成为了亟需解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种数据传输方法、装置、服务器及存储介质，旨在解决如何减少系统资源占用并降低视频时延的问题。为实现上述目的，本专利技术提供的一种数据传输方法，应用于服务器，该方法包括：获取第一客户端上传的视频数据，对所述视频数据进行备份得到备份数据，对所述视频数据进行解码得到第一图像数据，其中，所述视频数据按照H.264编码方式进行编码得到，所述视频数据包括可新增数据的补充增强信息单元SEI包；检测出所述第一图像数据中的目标区域，将检测出目标区域的所述第一图像数据输入预先训练的属性提取模型，提取所述目标区域的属性特征；将所述属性特征按照所述目标区域的类型进行分类，并以预设存储格式封装得到结构化数据，将所述结构化数据写入所述备份数据的补充增强信息单元SEI包得到目标数据；及将所述目标数据发送至第二客户端进行展示。优选地，所述属性特征包括所述目标区域在所述第一图像数据中的坐标数据及与所述目标区域对应的文字信息。优选地，所述属性提取模型的训练过程如下：获取第一图像数据样本，每张第一图像数据样本中标注有对应的属性特征；将所述第一图像数据样本按照预设比例分成训练集和验证集，所述训练集中的第一图像数据样本数量大于所述验证集中的第一图像数据样本数量；将所述训练集中的第一图像数据样本输入所述属性提取模型进行训练，每隔预设周期使用所述验证集对所述属性提取模型进行验证，利用所述验证集中各张第一图像数据和对应的属性特征对该属性提取模型的准确率进行验证；及当验证的准确率大于预设阈值时，结束训练，得到所述属性提取模型。优选地，所述第二客户端展示所述目标数据包括：提取所述目标数据的补充增强信息单元SEI包中的结构化数据，并解码所述目标数据得到第二图像数据；及对所述结构化数据进行解析得到属性特征，根据所述属性特征识别出所述第二图像数据中的目标区域，并标注出所述目标区域对应的属性特征。优选地，该方法还包括：在将所述结构化数据写入所述备份数据的补充增强信息单元SEI包之前，利用预先确定的加密算法对所述结构化数据进行加密处理。优选地，所述在将所述结构化数据写入所述备份数据的补充增强信息单元SEI包之前，利用预先确定的加密算法对所述结构化数据进行加密处理包括：识别出所述结构化数据中每个数据单元对应的字符位数，将所述结构化数据转换成字符串；获取所述字符串的截取点，将所述字符串分成若干段子结构化数据；及利用所述第二客户端的公钥对每段所述子结构化数据进行加密，并根据预设规则将每段加密后的所述子结构化数据进行组装后写入所述备份数据的补充增强信息单元SEI包。优选地，该方法还包括：利用与所述公钥对应的私钥对加密的结构化数据进行解密，得到解密后的每个所述数据单元；及对每个所述数据单元进行拼接构成未加密之前的结构化数据，将得到的所述结构化数据在所述第二客户端上展示。为实现上述目的，本专利技术还进一步提供一种数据传输装置，所述数据传输装置包括：获取模块：获取第一客户端上传的视频数据，对所述视频数据进行备份得到备份数据，对所述视频数据进行解码得到第一图像数据，其中，所述视频数据按照H.264编码方式进行编码得到，所述视频数据包括可新增数据的补充增强信息单元SEI包；提取模块：检测出所述第一图像数据中的目标区域，将检测出目标区域的所述第一图像数据输入预先训练的属性提取模型，提取所述目标区域的属性特征；整合模块：将所述属性特征按照所述目标区域的类型进行分类，并以预设存储格式封装得到结构化数据，将所述结构化数据写入所述备份数据的补充增强信息单元SEI包得到目标数据；及展示模块：将所述目标数据发送至第二客户端进行展示。为实现上述目的，本专利技术还进一步提供一种服务器，所述服务器包括：存储器，存储至少一个指令；及处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的数据传输方法。为实现上述目的，本专利技术进一步提供一种计算机可读存储介质，包括存储数据区和存储程序区，存储数据区存储根据区块链节点的使用所创建的数据，存储程序区存储有计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的数据传输方法的步骤。本专利技术提出的数据传输方法、装置、服务器及存储介质，通过获取第一客户端上传的视频数据，对所述视频数据进行备份得到备份数据，对所述视频数据进行解码得到第一图像数据，其中，所述视频数据按照H.264编码方式进行编码得到，所述视频数据包括可新增数据的补充增强信息单元SEI包；检测出所述第一图像数据中的目标区域，将检测出目标区域的所述第一图像数据输入预先训练的属性提取模型，提取所述目标区域的属性特征；将所述属性特征按照所述目标区域的类型进行分类，并以预设存储格式封装得到结构化数据，将所述结构化数据写入所述备份数据的补充增强信息单元SEI包得到目标数据；将所述目标数据发送至第二客户端进行展示。本专利技术能够减少系统资源占用并降低视频时延。附图说明图1为本专利技术一实施例提供的实现数据传输方法的服务器的内部结构示意图；图2为本专利技术一实施例提供的数据传输装置的模块示意图；图3为本专利技术一实施例提供的数据传输方法的流程示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参附图做进一步说明。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术本实施例及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，在本专利技术中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术本实施例可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术本实施例的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术本实施例的结合不存在，也不在本专利技术要求的保护范围之内。本专利技术提供一种数据传输方法。参照图1所示，为本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据传输方法，应用于服务器，其特征在于，该方法包括：/n获取第一客户端上传的视频数据，对所述视频数据进行备份得到备份数据，对所述视频数据进行解码得到第一图像数据，其中，所述视频数据按照H.264编码方式进行编码得到，所述视频数据包括可新增数据的补充增强信息单元SEI包；/n检测出所述第一图像数据中的目标区域，将检测出目标区域的所述第一图像数据输入预先训练的属性提取模型，提取所述目标区域的属性特征；/n将所述属性特征按照所述目标区域的类型进行分类，并以预设存储格式封装得到结构化数据，将所述结构化数据写入所述备份数据的补充增强信息单元SEI包得到目标数据；及/n将所述目标数据发送至第二客户端进行展示。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据传输方法，应用于服务器，其特征在于，该方法包括：
获取第一客户端上传的视频数据，对所述视频数据进行备份得到备份数据，对所述视频数据进行解码得到第一图像数据，其中，所述视频数据按照H.264编码方式进行编码得到，所述视频数据包括可新增数据的补充增强信息单元SEI包；
检测出所述第一图像数据中的目标区域，将检测出目标区域的所述第一图像数据输入预先训练的属性提取模型，提取所述目标区域的属性特征；
将所述属性特征按照所述目标区域的类型进行分类，并以预设存储格式封装得到结构化数据，将所述结构化数据写入所述备份数据的补充增强信息单元SEI包得到目标数据；及
将所述目标数据发送至第二客户端进行展示。


2.如权利要求1所述的数据传输方法，其特征在于，所述属性特征包括所述目标区域在所述第一图像数据中的坐标数据及与所述目标区域对应的文字信息。


3.如权利要求1所述的数据传输方法，其特征在于，所述属性提取模型的训练过程如下：
获取第一图像数据样本，每张第一图像数据样本中标注有对应的属性特征；
将所述第一图像数据样本按照预设比例分成训练集和验证集，所述训练集中的第一图像数据样本数量大于所述验证集中的第一图像数据样本数量；
将所述训练集中的第一图像数据样本输入所述属性提取模型进行训练，每隔预设周期使用所述验证集对所述属性提取模型进行验证，利用所述验证集中各张第一图像数据和对应的属性特征对该属性提取模型的准确率进行验证；及
当验证的准确率大于预设阈值时，结束训练，得到所述属性提取模型。


4.如权利要求1所述的数据传输方法，其特征在于，所述第二客户端展示所述目标数据包括：
提取所述目标数据的补充增强信息单元SEI包中的结构化数据，并解码所述目标数据得到第二图像数据；及
对所述结构化数据进行解析得到属性特征，根据所述属性特征识别出所述第二图像数据中的目标区域，并标注出所述目标区域对应的属性特征。


5.如权利要求1所述的数据传输方法，其特征在于，该方法还包括：
在将所述结构化数据写入所述备份数据的补充增强信息单元SEI包之前，利用预先确定的加密算法对所述结构化数据进行加密处理。


6.如权利要求5所述的数据传输...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙廷辉，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44