[发明专利]基于移动边缘计算的视频处理方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种基于移动边缘计算的视频处理方法，所述方法用于边缘计算设备，包括：接收终端发送的业务请求；其中，所述业务请求包括热点内容请求；其中所述热点内容包括视频业务的热点内容、图片业务的热点内容、音频业务的热点内容或文档业务的热点内容；根据所述业务请求检测本地缓存是否存在所述热点内容；在检测到所述本地缓存存在所述热点内容时，将所述热点内容定向推送给所述终端；在检测到所述本地缓存不存在所述热点内容时，通过业务系统获取所述热点内容，并对所述热点内容进行预处理后定向推送给所述终端。实现对视频图像的高效率处理。

技术领域

本发明涉及视频处理技术领域，尤其涉及一种基于移动边缘计算的视频处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

云计算大多采用集中式管理的方法，这使云服务创造出较高的经济效益，而在万物互联的背景下，边缘设备产生大量实时数据，云计算性能正逐渐达到瓶颈，一方面边缘设备的数据量的增加，另一方面新兴万物互联应用对延迟时间的要求；边缘设备的数据量的增加，网络带宽正逐渐成为云计算的另一瓶颈，然而仅靠提高网络带宽并不能满足万物互联应用对延迟时间的要求，所以在接近数据源的边缘设备上执行部分或全部计算是适应万物互联应用需求的新兴计算模式。

边缘计算的基本理念指利用边缘设备已有的计算能力，将应用服务程序的全部或部分计算任务从云中心迁移到边缘设备终端执行，降低能源消耗。参见图1，传统云计算模型，数据消费者向云中心发送请求，数据生产者将源数据发送至云端，云计算利用大量计算资源来处理数据。边缘计算模型，云计算中心不仅从数据库收集数据，也从传感器和智能手机等边缘设备收集数据，这些设备兼顾数据生产者和消费者，因此终端设备和云中心之间的请求传输是双向的。网络边缘设备不仅从云中心请求内容及服务，而且还可以执行部分计算任务，包括数据存储、处理、缓存、设备管理、隐私保护等。

在万物互联背景下的边缘式大数据处理时代，数据处理类型变得更加复杂多样，其中，万物互联设备的感知数据急剧增加，原有作为数消费者的用户终端已变成具有可生产数据的生产者终端，并且边缘式大数据处理时代数据处理的实时性要求较高，此外，该时期的数据量已超过ZB级别，针对此，边缘式大数据处理时代，由于数据量的增加以及实时性的需求，需将原有云中心的计算任务部分迁移到网络边缘设备。

如何基于边缘计算对视频图像进行高效率处理，目前还没有明确方案。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的在于提供一种基于移动边缘计算的视频处理方法，实现对视频图像的高效率处理。

第一方面，本发明提供了一种基于移动边缘计算的视频处理方法，所述方法用于边缘计算设备，包括：

接收终端发送的业务请求；其中，所述业务请求包括热点内容请求；其中所述热点内容包括视频业务的热点内容、图片业务的热点内容、音频业务的热点内容或文档业务的热点内容；

根据所述业务请求检测本地缓存是否存在所述热点内容；

在检测到所述本地缓存存在所述热点内容时，根据迪克斯特拉算法将所述热点内容定向推送给所述终端；

在检测到所述本地缓存不存在所述热点内容时，通过业务系统获取所述热点内容，并对所述热点内容进行预处理后根据迪克斯特拉算法定向推送给所述终端。

在第一方面的第一种可能实施方式中，所述根据所述业务请求检测本地缓存是否存在所述热点内容包括：

通过深度包解析所述业务请求；

根据所述解析的所述业务请求确定所述热点内容。

在第一方面的第二种可能实施方式中，所述业务请求还包括位置信息；

则所述在检测到所述本地缓存不存在所述热点内容时，通过业务系统获取所述热点内容，并对所述热点内容进行预处理后定向推送给所述终端包括：