[发明专利]一种视频流人工智能大数据分析方法及系统

说明书

本申请提出了一种视频流人工智能大数据分析方法及系统，涉及人工智能技术领域。一种视频流人工智能大数据分析方法包括：获取视频流数据包并进行大数据统计及特征分析识别，得到视频流数据包特征分析识别信息；根据视频流数据包重的每一帧，对读入的视频流进行下抽取处理，针对下抽取处理后的视频流；根据抽取处理后的视频流的结果，控制启动防过度用时用量限制软件程序，控制视频流通过网关各自承担所安排的处理后的人工智能分析任务。能够支持RTMP扩展AES/SM4加解密，确保视频流数据安全性。此外本申请还提出了一种视频流人工智能大数据分析系统，包括：获取模块、抽取模块及分析模块。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种视频流人工智能大数据分析方法及系统。

背景技术

目前市面上大多视频流一对一互动都是基于WebRTC，缺点如下：

服务器部署非常复杂，不利于私有部署，在一些私密性高的场景下，无法使用，如公安、市政等体系；传输基于UDP，很难保证传输质量，由于UDP是不可靠的传输协议，在复杂的公网网络环境下，各种突发流量、偶尔的传输错误、网络抖动、超时等等都会引起丢包异常，都会在一定程度上影响音视频通信的质量；难以应对复杂的互联网环境，如跨区跨运营商、低带宽、高丢包等场景；整个框架体系不够灵活，代码复杂度高，行话说的好：从demo到实用,中间还差1万个WebRTC。

而机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果精准识别、有效推送和准确引导。机器视觉系统最基本的特点就是提高信息识别的精准度和自动化程度。通过人像、物品、商标等外部特征信息的识别分析，结合LBS(基于位置服务，Location Based Services，LBS)、XR(扩展现实，Extended Reality，XR)技术在智慧社区、智慧商圈、虚拟购物等应用场景有效使用，提供新型社会体系的数字生活空间服务。

发明内容

本申请的目的在于提供一种视频流人工智能大数据分析方法，其能够支持RTMP扩展AES/SM4加解密，确保视频流数据安全性。

本申请的另一目的在于提供一种视频流人工智能大数据分析系统，其能够运行一种视频流人工智能大数据分析方法。

本申请的实施例是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供一种视频流人工智能大数据分析方法，其包括获取视频流数据包并进行大数据统计及特征分析识别，得到视频流数据包特征分析识别信息；根据视频流数据包重的每一帧，对读入的视频流进行下抽取处理，针对下抽取处理后的视频流；根据抽取处理后的视频流的结果，控制启动防过度用时用量限制软件程序，控制视频流通过网关各自承担所安排的处理后的人工智能分析任务。

在本申请的一些实施例中，上述获取视频流数据包并进行大数据统计及特征分析识别，得到视频流数据包特征分析识别信息包括：接收到视频流数据包后，对大数据库及人工智能下发分析指令，在进行分析任务之后，发送登记消息。

在本申请的一些实施例中，上述还包括：将视频流数据包打包传输到大数据库，进行视频流数据包特征统计分析，解析视频流数据包网络协议，获得视频流协议特征数据。

在本申请的一些实施例中，上述根据视频流数据包重的每一帧，对读入的视频流进行下抽取处理，针对下抽取处理后的视频流包括：将大数据统计及特征分析识别结果，接合读入的视频流进行下抽取处理，进行视频流数据包特征信息监测。

在本申请的一些实施例中，上述还包括：针对下抽取处理后的视频流数据包的帧数，每预设数量的帧图像封装成为一个批处理。