【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频图像存储领域，尤其涉及一种视频图像分级存储方法、终端设备及存储介质。
技术介绍
1、随着视频监控系统规模的不断扩大，往往需要存储海量的视频图像数据资源。为了应对海量视频数据的存储问题，需要采用更加高效、可靠的存储和管理方式。目前，一些城市已经开始采用云存储、分布式存储等技术，以提高视频监控数据的存储和管理效率。同时，一些城市也开始探索智能化视频分析技术的应用，以提高视频监控数据的利用价值。
2、在应对视频图像存储方面，除了通过云存储等大规模存储处理技术外，也可以利用视频图像压缩技术对视频图片进行有效压缩，提升视频图像存储的效率。而视频图像压缩方式主要包含分布式压缩、深度学习压缩、帧间压缩、区域分割压缩等方法。
3、常见的基于编码器的压缩存储方法，其压缩格式有h.264、h.265、av1等。压缩格式影响视频的清晰度、流畅度、文件大小等方面。通常视频压缩处理是在摄像机本身或在存储流媒体服务的接入转发过程中进行处理，针对不同的压缩格式有不同的优势和劣势，需要根据具体应用场景来选择。视频图像压缩存储的方法主要包括：
4、(1)分布式压缩：这种方法将视频图像数据分割成多个片段，然后分别存储在不同的设备或服务器上。这种方法可以降低单个设备的存储压力，并且可以方便地实现数据备份和容灾。
5、(2)压缩感知：这种方法通过在采集端使用高效的随机采样技术，将原始视频图像数据转换为稀疏表示形式，然后对其进行压缩和存储。这种方法可以在不损失太多细节的前提下，大幅度降低视频图像数据的存储
6、(3)帧间压缩：这种方法主要利用视频序列中相邻帧之间存在的大量冗余信息进行压缩。通过对时间相邻的帧采用运动估计和补偿技术，可以大幅度减少视频序列的冗余信息，提高存储效率。
7、(4)区域分割压缩：这种方法将视频图像分割成多个区域，并对每个区域进行独立的压缩。通过对不同区域的像素值和纹理信息进行分析和处理，可以实现对视频图像的高效压缩。
8、(5)转码压缩：这种方法通过对视频图像数据进行转码，将原始数据转换为另一种格式或编码方式，以实现数据压缩。常见的转码方式包括将视频图像数据从一种编码格式转换为另一种编码格式，或者将视频图像数据从一种色彩空间转换为另一种色彩空间。这种方法可以实现较好的压缩效果，但是需要耗费较多的计算资源和时间。
9、当前视频图像压缩主要针对视频流本身特性进行压缩，而视频图像根据其安装位置、设备类型、建设年限等因素，其视频图像的存储价值实际上存在差异，如果按照统一规则进行存储则对后端存储的资源需求量较大，因此目前缺乏对视频图像质量、敏感性、重要性等进行分级分类存储的方式方法。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种视频图像分级存储方法、终端设备及存储介质。
2、具体方案如下：
3、一种视频图像分级存储方法，包括以下步骤：
4、s1：构建视频图像的关联因子权重信息库，关联因子权重信息库中包括所有关联因子的权重信息表；
5、s2：结合各关联因子设定视频图像的压缩规则分值和存储规则分值的计算公式；
6、s3：构建压缩规则分值的压缩规则对应表和存储规则分值的存储规则对应表；
7、s4：获取待分析视频图像对应的关联因子取值，进而计算待分析视频图像的压缩规则分值和存储规则分值；
8、s5：基于待分析视频图像的压缩规则分值从压缩规则对应表中查找对应的压缩规则，基于于待分析视频图像的存储规则分值从存储规则对应表中查找对应的存储规则；
9、s6：基于查找到的压缩规则和存储规则，对待分析视频图像进行压缩和存储。
10、进一步的，视频图像的关联因子包括：点位位置类型、监控点类型、所属行业、图像分辨率、编码格式、设备类型和设备建设年限。
11、进一步的，压缩规则分值的计算公式为：压缩规则分值＝图像重要性*(图像质量分/100)*编码格式权重系数*(设备分辨率/100)。
12、进一步的，存储规则分值的计算公式为：存储规则分值＝图像重要性*(图像质量分/100)*设备建设年限权重系数。
13、进一步的，图像重要性的计算公式为：图像重要性＝点位位置类型权重分*点位位置类型权重系数+所属行业权重分*所属行业权重系数+监控点类型权重分*监控点类型权重系数。
14、进一步的，设备分辨率的计算公式为：设备分辨率＝图像分辨率权重分*图像分辨率权重系数+设备类型权重分*设备类型权重系数。
15、进一步的，还包括：按照设定的时间间隔记录该时间间隔内的压缩和存储执行结果，基于记录的结果对压缩和存储规则进行动态学习及更新。
16、一种视频图像分级存储终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本专利技术实施例上述的方法的步骤。
17、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本专利技术实施例上述的方法的步骤。
18、本专利技术采用如上技术方案，优化了视频图像的存储策略，提高了存储和检索效率，增加了安全性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种视频图像分级存储方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的视频图像分级存储方法，其特征在于：视频图像的关联因子包括：点位位置类型、监控点类型、所属行业、图像分辨率、编码格式、设备类型和设备建设年限。
3.根据权利要求1所述的视频图像分级存储方法，其特征在于：压缩规则分值的计算公式为：压缩规则分值＝图像重要性*(图像质量分/100)*编码格式权重系数*(设备分辨率/100)。
4.根据权利要求1所述的视频图像分级存储方法，其特征在于：存储规则分值的计算公式为：存储规则分值＝图像重要性*(图像质量分/100)*设备建设年限权重系数。
5.根据权利要求3或4所述的视频图像分级存储方法，其特征在于：图像重要性的计算公式为：图像重要性＝点位位置类型权重分*点位位置类型权重系数+所属行业权重分*所属行业权重系数+监控点类型权重分*监控点类型权重系数。
6.根据权利要求3所述的视频图像分级存储方法，其特征在于：设备分辨率的计算公式为：设备分辨率＝图像分辨率权重分*图像分辨率权重系数+设备类型权重分*设备类型权重
7.根据权利要求1所述的视频图像分级存储方法，其特征在于：还包括：按照设定的时间间隔记录该时间间隔内的压缩和存储执行结果，基于记录的结果对压缩和存储规则进行动态学习及更新。
8.一种视频图像分级存储终端设备，其特征在于：包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1～7中任一所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～7中任一所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种视频图像分级存储方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的视频图像分级存储方法，其特征在于：视频图像的关联因子包括：点位位置类型、监控点类型、所属行业、图像分辨率、编码格式、设备类型和设备建设年限。
3.根据权利要求1所述的视频图像分级存储方法，其特征在于：压缩规则分值的计算公式为：压缩规则分值＝图像重要性*(图像质量分/100)*编码格式权重系数*(设备分辨率/100)。
4.根据权利要求1所述的视频图像分级存储方法，其特征在于：存储规则分值的计算公式为：存储规则分值＝图像重要性*(图像质量分/100)*设备建设年限权重系数。
5.根据权利要求3或4所述的视频图像分级存储方法，其特征在于：图像重要性的计算公式为：图像重要性＝点位位置类型权重分*点位位置类型权重系数+所属行业权重分*所属行业权重系...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨友城，王杨，洪凌晨，李仁杰，卢天发，张翔，
申请(专利权)人：罗普特科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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