[发明专利]一种基于时隙划分网络监控方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及监控技术领域，具体涉及一种基于时隙划分网络监控方法及系统。

背景技术

网络监控系统中，视频数据的传输和存储速度成为衡量网络监控系统好坏的重要因素，由于监控的实时性，需要保证网络监控系统中的视频采集图像实时上传到网络服务器，并通过网络服务器进行存储和下发至监控终端，而采集视频图像的网络摄像机，其通常独占一个独立的带宽以支持大流量的实时视频数据流，这些视频数据流在带宽受限时无法实时发送，而网络服务器的存储空间也有限，无法满足大流量数据的存储需求，直接影响用户的使用效果，甚至起不到实时监控的作用。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明所提供了一种基于时隙划分的云存储网络监控方法，包括以下步骤：通过将视频数据流依据采集时间段进行划分，分成连续的视频数据流量段，同时对带宽进行时隙划分，平均分为N时隙，同时对每一个视频数据流量段进行侦测判断，若有触发报警事件，则将该视频数据流量段从第1时隙同时发送至网络服务器和云存储器，否则，打上时间标签连续排队至第2至第N时隙发送至云存储器，在内云存储器，对数据流量段依据时间标签重新编排，最后发送至网络服务器。

进一步的，所述2≤N≤6。

进一步的，所述侦测判断过程包括：

判断1：是否发生移动侦测事件，移动侦测是视频监控领域的标准算法，是指当监控的场景当中有物体发生位置移动时，触发的警报事件，

判断2：是否发生物体侵入事件，

判断3：是否发生物体移出事件，

判断4：是否发生镜头遮挡事件，

判断5：是否发生外部警报事件，

依次轮询上述五项事件的判断，判断该事件是否发生，若发生任何一件事件，则侦测判断结果为是。

本发明还提供了一种基于时隙划分的云存储网络监控系统，包括：

视频数据流划分单元，将视频数据流依据采集时间段进行划分，分成连续的视频数据流量段，同时对带宽进行时隙划分，平均分为N时隙，

侦测判断单元，对每一个视频数据流量段进行侦测判断，判断是否有触发报警事件，若有则进入处理单元，若无则进入传输单元，

处理单元，将该视频数据流量段从第1时隙同时发送至网络服务器和云存储器

传输单元，打上时间标签连续排队至第2至第N时隙发送至云存储器，

编排单元，其设置在服务器内，对数据流量段依据时间标签重新编排，最后发送至网络服务器。

进一步的，所述2≤N≤6。

进一步的，所述侦测判断单元执行以下判断：

判断1：是否发生移动侦测事件，移动侦测是视频监控领域的标准算法，是指当监控的场景当中有物体发生位置移动时，触发的警报事件，

判断2：是否发生物体侵入事件，

判断3：是否发生物体移出事件，

判断4：是否发生镜头遮挡事件，

判断5：是否发生外部警报事件，

依次轮询上述五项事件的判断，判断该事件是否发生，若发生任何一件事件，则侦测判断结果为是。

本发明通过采用上述技术方案，与现有技术相比，具有如下优点：

本发明的方法通过将视频数据流分成连续的视频数据流量段，并对带宽平均分为N时隙，将第1时隙作为优先时隙，上传具有侦测结果为是的触发事件，保证视频监控突发事件的第一时间传递，同时对其他事件上传至云存储器，大大增加了数据存储量，并且能够保证数据传输和存储的高效性。

本发明的系统包括视频数据流划分单元、侦测判断单元、处理单元、传输单元和编排单元，通过将视频数据流分成连续的视频数据流量段，并对带宽平均分为N时隙，将第1时隙作为优先时隙，上传具有侦测结果为是的触发事件，保证视频监控突发事件的第一时间传递，同时对其他事件上传至云存储器，大大增加了数据存储量，并且能够保证数据传输和存储的高效性。

具体实施方式

作为一个具体的实施例，本发明的一种基于时隙划分的云存储网络监控方法，包括以下步骤：通过将视频数据流依据采集时间段进行划分，分成连续的视频数据流量段，同时对带宽进行时隙划分，平均分为N时隙。同时对每一个视频数据流量段进行侦测判断，若有触发报警事件，则将该视频数据流量段从第1时隙同时发送至网络服务器和云存储器，否则，打上时间标签连续排队至第2至第N时隙发送至云存储器，在内云存储器，对数据流量段依据时间标签重新编排，最后发送至网络服务器。