[发明专利]基于区块链技术和深度学习的视频监控方法、系统和可读存储介质

说明书

本发明公开了一种基于区块链技术和深度学习的视频监控方法、系统和可读存储介质，所述方法包括以下步骤：采集视频数据，实时上传至区块链网络并分组进行存储；每次截取过去X个小时的原始视频数据流，分割成X个时长为1小时的视频段，X∈N；每个时长1小时的视频段再分割成20个时长为3分钟的视频段；每个视频段随机再提取Y个关键图像帧，50≤Y≤180，Y∈N；对关键图像帧进行图像分析处理；将图像分析处理结果输入训练好的深度卷积网络进行深度学习，根据识别结果判断是否存在异常现象。本发明通过利用区块链技术和深度学习，实现了智能化视频监控，提高了视频监控数据的处理效率和安全性，进一步提升了视频监控的可靠性。

技术领域

本发明涉及视频监控技术领域，更具体的，涉及一种基于区块链技术和深度学习的视频监控方法、系统和可读存储介质。

背景技术

现如今，物联网应用深入到社会生活中的方方面面，从衣食住行到工业发展，随处可见物联网留下的足迹。但随着科学技术的持续发展，以及人类对于智能化应用的普遍需求日益增长，当前市场上的物联网产品仍有巨大的提升空间。例如视频监控设备，它普遍应用于住宅、街道、公共娱乐场所、企事业单位等等场景，为提高社会安全性、提升群众幸福感和安全感起到了重大作用。我们可以实时的查看视频监控画面，了解监控范围的及时情况，做好突发事件的应急措施；也可以通过回看存储的历史监控视频，查找历史事件的细节。但是，在这个过程中毫无疑问会产生巨大的视频数据量，对于数据处理效率的要求将越来越高，提高用户智能化体验也是大势所趋；另一方面，视频监控数据直接关系到人民群众和企事业单位的隐私，若防护不当将可能被不法分子所窃取利用；因此，提高视频监控的安全性和可靠性亦是发展物联网过程中亟需解决的问题。

发明内容

为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种基于区块链技术和深度学习的视频监控方法、系统和可读存储介质。

为了解决上述的技术问题，本发明第一方面公开了一种基于区块链技术和深度学习的视频监控方法，所述方法包括：

通过视频监控单元采集在监控范围之内的视频数据，实时上传至区块链网络并分组进行存储；

每次截取过去X个小时的原始视频数据流，分割成X个时长为1小时的视频段，生成第一视频数据包，X∈N；

每个时长1小时的视频段再分割成20个时长为3分钟的视频段，生成第二视频数据包；

所述第二视频数据包的每个视频段随机再提取Y个关键图像帧，生成第一图像数据包，50≤Y≤180，Y∈N；

对所述第一图像数据包进行图像分析处理，生成第二图像数据包；

将所述第二图像数据包输入训练好的深度卷积网络进行深度学习，根据识别结果判断是否存在异常现象。

本方案中，所述实时上传至区块链网络的具体步骤为：根据视频监控单元在各个监控区域的具体部署，创建相应的视频区块链节点，在视频监控单元正常工作时，实时地将视频监控数据同步到对应区域的特定视频区块链节点。

本方案中，所述对上传至区块链网络的视频数据进行分组的具体方法为：在同一视频区块链节点中，首先对同一视频监控区域按照不同监控摄像头采集的视频数据进行分组；对同一监控摄像头采集的视频数据按照监控摄像头采集视频数据时所处的工作状态进行分组，分为动态视频数据和静态视频数据；对同一动态视频数据和静态视频数据按照具体日期进行分组。

本方案中，所述截取原始视频数据流的具体步骤为：在接收到对视频数据流的检测指令后，视频监控控制中心创建视频数据流需求方节点，并向区块链网络广播一个视频数据流请求，在接收到其他视频区块链节点的应答之后，开始同步各个视频区块链节点上过去X个小时的原始视频数据流。