【技术实现步骤摘要】
本申请涉及边缘计算，具体而言，涉及一种视频数据的分析方法、装置及计算机设备。
技术介绍
1、随着智能视频分析技术在安防、交通、零售等领域的广泛应用，智能化的视频监控系统正成为现代社会不可或缺的一部分。然而，随之而来的是对数据隐私和信息安全的日益关切。传统的视频监控系统在数据传输和分析过程中存在数据泄露、隐私侵犯以及模型可信性等问题，这些问题不仅对个人隐私构成威胁，也可能导致系统效能的下降和不必要的安全风险。同时，面对数据隐私和信息安全的挑战，现有技术在解决智能视频监控领域的问题上尚存在局限性。传统的加密方法在保护数据隐私方面可能存在漏洞，而仅仅依赖数字证书的身份认证可能无法防止中间人攻击等威胁，导致视频数据在传输和分析的过程中安全性较低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种视频数据的分析方法、装置及计算机设备，以至少解决相关技术中的视频数据在传输和分析过程中安全性较低的技术问题。
2、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种视频数据的分析方法，包括：响应客户端发送的分析请求，通过预先建立的可信隧道接收加密视频数据，所述加密视频数据是客户端将待分析视频数据采用第一密钥进行加密后得到的，其中，在所述客户端通过所述可信隧道传输所述加密视频数据之前，采用第二密钥对所述加密视频数据进行二次加密，所述第一密钥为预先获取的密钥，所述第二密钥为可信隧道对应的对话密钥；对所述加密视频数据采用所述第二密钥进行解密，得到所述加密视频数据，并采用从云服务器获取的所述神经网络模型对所述加密视
3、可选地，将待分析视频数据进行加密后得到加密视频数据，包括：通过预先建立的可信隧道接收将加密视频数据，其中，所述加密视频数据是所述客户端采用所述第一密钥对所述待分析视频数据进行加密，得到初始加密数据后，再根据隐私保护强度和隐私泄密概率对所述初始加密数据进行差分隐私处理得到的。
4、可选地，对所述加密视频数据采用所述第二密钥进行解密，包括：采用第二密钥对所述加密视频数据进行解密，其中所述第二密钥至少包括：客户端数字证书、边缘计算节点数字证书和目标对象的身份信息。
5、可选地，采用从云服务器获取的所述神经网络模型对所述加密视频数据进行分析，包括：在所述边缘计算节点中存在所述神经网络模型的情况下，直接采用所述先训练的神经网络模型对所述加密视频数据进行分析，得到分析结果；在所述边缘计算节点中不存在所述神经网络模型的情况下，将所述加密视频数据同步到所述云服务器中，用于训练所述神经网络模型。
6、可选地，所述方法还包括：在所述边缘计算节点中不存在所述神经网络模型的情况下，将所述加密视频数据同步到所述云服务器，采用损失函数训练所述神经网络模型，其中，所述损失函数由自监督损失函数值、长短期记忆损失函数值和差分隐私损失函数值的和确定，所述自监督损失函数值用于表示所述加密视频数据中的缺失帧与实际帧之间的差异，所述长短期记忆损失函数值用于表示预测帧的时序与实际帧的时序之间的差异，所述差分隐私损失函数值用于表示针对在所述初始加密数据上预测的输出结果和在所述加密视频数据上预测的输出结果的差异。
7、可选地，采用从云服务器获取的所述神经网络模型对所述加密视频数据进行分析，包括：接收所述云服务器发送的所述神经网络模型文件、所述神经网络模型的数字签名和设备标识；采用与所述神经网络模型的数字签名对应的公钥对所述数字签名进行验证，在所述数字签名验证通过的情况下，将所述设备标识与自身的标识相对比，在所述设备标识与自身的标识相同的情况下，接收所述神经网络模型的文件完成模型部署。
8、可选地，在将所述分析结果返回所述客户端之后，所述方法还包括：将所述加密视频数据发送给所述云服务器，对所述神经网络模型进行调整；接收调整后的所述神经网络模型，并删除所述加密视频数据。
9、根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种视频数据的分析装置，包括：接收模块，用于响应客户端发送的分析请求，通过预先建立的可信隧道接收加密视频数据，所述加密视频数据是客户端将待分析视频数据采用第一密钥进行加密后得到的，其中，在所述客户端通过所述可信隧道传输所述加密视频数据之前，采用第二密钥对所述加密视频数据进行二次加密，所述第一密钥为预先获取的密钥，所述第二密钥为可信隧道对应的对话密钥；解密模块，用于对所述加密视频数据采用所述第二密钥进行解密，得到所述加密视频数据，并采用从服务器获取的所述神经网络模型对所述加密视频数据进行分析，得到分析结果，所述分析结果至少包括：所述待分析视频数据中缺失帧；输出模块，用于将所述分析结果返回所述客户端。
10、根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，其中，存储器用于存储程序指令；处理器，与存储器连接，用于执行上述视频数据的分析方法。
11、根据本申请实施例的再一方面，还提供了一种非易失性存储介质，该非易失性存储介质包括存储的计算机程序，其中，该非易失性存储介质所在设备通过运行计算机程序执行上述视频数据的分析方法。
12、根据本申请实施例的再一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现上述视频数据的分析方法。
13、在本申请实施例中，通过响应客户端发送的分析请求，通过预先建立的可信隧道接收加密视频数据，所述加密视频数据是客户端将待分析视频数据采用第一密钥进行加密后得到的，其中，在所述客户端通过所述可信隧道传输所述加密视频数据之前，采用第二密钥对所述加密视频数据进行二次加密，所述第一密钥为预先获取的密钥，所述第二密钥为可信隧道对应的对话密钥；对所述加密视频数据采用所述第二密钥进行解密，得到所述加密视频数据，并采用从云服务器获取的所述神经网络模型对所述加密视频数据进行分析，得到分析结果，所述分析结果至少包括：所述待分析视频数据中缺失帧；将所述分析结果返回所述客户端，从而达到了将待分析视频数据进行二次加密，并在加密数据的基础上对待分析数据进行分析的目的，从而实现了提升视频数据在传输和分析过程中安全性的技术效果，进而解决了相关技术中的视频数据在传输和分析过程中安全性较低的技术问题。
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1.一种视频数据的分析方法，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，将待分析视频数据进行加密后得到加密视频数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述加密视频数据采用所述第二密钥进行解密，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用从云服务器获取的神经网络模型对所述加密视频数据进行分析，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，采用从云服务器获取的所述神经网络模型对所述加密视频数据进行分析，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述分析结果返回所述客户端之后，所述方法还包括：
8.一种视频数据的分析装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储程序指令；所述处理器，与所述存储器连接，用于执行权利要求1至7中任意一项所述的视频数据的分析方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机指令，其
...【技术特征摘要】
1.一种视频数据的分析方法，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，将待分析视频数据进行加密后得到加密视频数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述加密视频数据采用所述第二密钥进行解密，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用从云服务器获取的神经网络模型对所述加密视频数据进行分析，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，采用从云服务器获取的所述神经网络模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭耀光，李云龙，石啸，刘增义，司宏远，
申请(专利权)人：中电信智能网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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