[发明专利]一种基于虚拟化的视频内容分析方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于虚拟化技术的视频内容分析方法及系统，包括视频内容分析的资源需求分析、任务调度和均衡控制分配两个主要部分。本发明对视频中内容重要性作出评估，将视频中不同内容分析方法分成三类，对可用于视频内容分析的资源池实现管理和调度并定制了七种调度模式，对不同的视频内容分析类型选取多种不同的调度策略，从而保证对视频中不同内容可靠性分析的同时，实现处理资源的高效利用，减少系统资源的浪费损耗。

技术领域

本发明属于视频内容分析技术领域，尤其涉及一种基于虚拟化的视频内容分析方法及系统。

背景技术

随着智慧平安城市的不断建设，要求智能监控系统不断完善。为了实现城市监控区域无死角化，大量的监控摄像头安装到城市的各个角落。然而，大量摄像头时刻监控着各个角落就会产生海量视频数据，使用单个物理主机或单个的高性能服务器对这些海量的视频数据进行分析，其效率已经远远不能满足现实的需求。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于虚拟化的视频内容分析方法及系统，用于满足海量高效的视频内容分析的效率需求。

基于本发明实施例，本发明提供一种基于虚拟化的视频内容分析方法，该方法包括：

获取目标视频的优先级属性信息，根据目标视频的优先级属性信息确定对目标视频进行视频内容分析的任务优先级；

对于不符合优先级要求的分析任务使用绿色节能调度策略；

对于符合优先级要求的分析任务，获取目标视频的分类属性信息，根据分类属性信息对目标视频的分析任务进行分类，确定分析任务的类型；

根据分析任务类型与预置的调度策略的对应关系，确定目标视频的分析任务的调度策略；

依据所确定的调度策略对目标视频的分析任务进行调度，分配虚拟化资源，执行所述分析任务。

进一步地，所述的分类属性信息用于表征目标视频内容分析的算法特点及目标视频内容分析对资源的需求，所述分析任务的类型包括：特征比对类、运动检测类、在线学习类。

进一步地，所述预置的调度策略以及调度策略与分析任务类型的对应关系包括：

性能调度策略，应用于特征比对类和在线学习类分析任务；

效率调度策略，应用于特征比对类、运动检测类和在线学习类分析任务；

网络拓扑调度策略，应用于在线学习类分析任务；

算法调度策略，应用于特征比对类、运动检测类和在线学习类分析任务；

环境适应性调度策略，应用于特征比对类、运动检测类和在线学习类分析任务；

资源扩展调度策略，应用于运动检测类和在线学习类分析任务。

进一步地，从每个分析任务类型对应的调度策略中，选择一种、多种的组合或全部对一个或多个视频分析任务进行资源调度。

进一步地，由多个数据中心构成云平台，对目标视频的分析任务进行调度指在云平台上进行调度，共享多个数据中心内的虚拟化资源。

基于本发明实施例，本发明还提供一种基于虚拟化的视频内容分析系统，该系统包括：

接口装置，用于从外部接收目标视频数据并将目标视频数据发送给调度器，从调度器接收分析任务的结果数据并输出；提供目标视频的属性信息查询接口；

属性获取装置，用于通过接口装置获取目标视频的优先级属性信息、分类属性信息；