一种视频物联网中视频作为服务的方法，存储设备及服务器

本发明属于互联网领域，尤其涉及视频物联网。

背景技术：

视频流应用主要包括视频直播、远程视频监控、视频会议、可视电话、iptv、远程教育、远程医疗、气象预测、地震预测等。传统的视频应用模式均是集视频采集、传输和处理为一体的彼此独立而封闭的应用。因此，研究视频内容资源的高效部署模式、视频流媒体传输系统的架构、视频内容与智能传输的组合编排等方式于一体的新结构具有重大的学术意义及工程价值。

现有技术中的视频物联网具有内容不可定制性、视频采集不可融合性、网络调度不可编排性、内容提供方式不可组合等多种缺陷，不能满足高速互联网和移动互联网的快速发展，以及以视频为主要内容的流媒体互联网应用的主流需求。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是，视频物联网内容不可定制性、视频采集不可融合性、网络调度不可编排性、内容提供方式不可组合。

本发明提供一种视频物联网中视频作为服务的方法，包括以下步骤，

s1构建以sdn为核心的视频物联网系统；

s2挖掘视频内容、视频知识、视频能力；

s3定制编排视频传输网络；

s4融合编排视频传输网络。

进一步的，

所述视频物联网系统包括，微服务架构和融合视频网；

所融合视频网包括控制器模块，所述控制器模块提供程序设计界面，用于程序员对所需视频流进行程序设计；

所述控制器模块用于实现了对视频流的调度并采用边缘计算方法在采集区域附近建立接口服务，将异构视频源接入融合视频网。

进一步的，

所述步骤s2包括，

s201:所述视频物联网系统以多域异质视频流大数据为基础实现原始视频流的整合采集成数据层。

s202:所述视频物联网系统在数据层中包括流调度编程接口，实现原始视频流的垂直应用；

所述视频物联网系统把原始视频流基于slv输送到标签处理层，进行细粒度的调度；

s203:在标签处理层中添加标签处理能力编程接口，为不同对象、不同目标，实现视频处理能力可程序设计，基于视频内容的知识进行挖掘，在模式分析层添加模式分析编程能力接口，针对标签化视频流进行分析及数据挖掘，基于各个视频内容的边缘云的特征，并以命名数据网络为依据进行基础数据的边缘云存储；

s204:调度编程接口、标签处理能力编程接口、模式分析编程能力接口，采用sdn技术对视频内容动态重组。

进一步的，

所述步骤s3包括

s301：采用虚拟化接入边缘云管理平台的各个网络切片对顶层的视频应用提供差异化服务；

s302：采用人工智能的语义分析方法成生视频应用场景集，采用语法分析方法生成视频应用的各个网络功能关联的规则集，采用词法分析方法生成视频应用的虚拟化网络功能集及各个虚拟化网络功能所需要的资源池；

s303：采用生成对抗网络方法为视频应用提供定制服务，采用人工智能语义分析方法，把网络视频应用的需求翻译成虚拟服务网络功能及性能的定量需求，通过词法分析，确定新应用的特征与各虚拟化网络功能的对应关系，通过语法分析，确定新应用的逻辑关系，确定各虚拟化网络功能之间的链接规则，通过优化实现视频应用到逻辑切片的翻译，把逻辑切片转化为虚拟化网络功能编排优化问题；

s304：基于访问控制因素、拓扑结构因素、服务质量因素，分析物理网络拓扑结构的特性及应用态势的预测，对虚拟化网络进行资源预测、分配、重配置；

s305：采用异构多基站联合映射的虚拟化网络资源迁徙方法，打破小区边界限制。

进一步的，

所述步骤s4包括，

s401：通过流量调度技术将计算与通信融合，将视频处理资源视为微服务，通过系统架构可程序设计性和资源动态调度实现体系结构的弹性；

s402：分析基于视频流提取的有效信息，为用户提供卷标化视频流服务以及知识服务，将分散在网络中的传感器资源、网络资源、辅助资源，安全资源、计算与存储资源、应用资源整合为可程序设计的能力服务，按需调度构建灵活的业务流程，将视频作为服务平台实现不同用户的标准化接入，通过平台提供的能力服务管控网络资源，以网络层+应用层的方式实现视频资源的发现、注册、管理和调度，以标准服务的方式对视频资源的原子能力/内容进行封装、标记、调度和对外服务。

本发明还提供一种存储设备，其中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：

s1构建以sdn为核心的视频物联网系统；

s2挖掘视频内容、视频知识、视频能力；

s3定制编排视频传输网络；

s4融合编排视频传输网络。

进一步的，

所述视频物联网系统包括，微服务架构和融合视频网；

所融合视频网包括控制器模块，所述控制器模块提供程序设计界面，用于程序员对所需视频流进行程序设计；

所述控制器模块用于实现了对视频流的调度并采用边缘计算方法在采集区域附近建立接口服务，将异构视频源接入融合视频网；

所述步骤s2包括，

s201:所述视频物联网系统以多域异质视频流大数据为基础实现原始视频流的整合采集成数据层。

s202:所述视频物联网系统在数据层中包括流调度编程接口，实现原始视频流的垂直应用；

所述视频物联网系统把原始视频流基于slv输送到标签处理层，进行细粒度的调度；

s203:在标签处理层中添加标签处理能力编程接口，为不同对象、不同目标，实现视频处理能力可程序设计，基于视频内容的知识进行挖掘，在模式分析层添加模式分析编程能力接口，针对标签化视频流进行分析及数据挖掘，基于各个视频内容的边缘云的特征，并以命名数据网络为依据进行基础数据的边缘云存储；

s204:调度编程接口、标签处理能力编程接口、模式分析编程能力接口，采用sdn技术对视频内容动态重组；

所述步骤s3包括

s301：采用虚拟化接入边缘云管理平台的各个网络切片对顶层的视频应用提供差异化服务；

s302：采用人工智能的语义分析方法成生视频应用场景集，采用语法分析方法生成视频应用的各个网络功能关联的规则集，采用词法分析方法生成视频应用的虚拟化网络功能集及各个虚拟化网络功能所需要的资源池；

s303：采用生成对抗网络方法为视频应用提供定制服务，采用人工智能语义分析方法，把网络视频应用的需求翻译成虚拟服务网络功能及性能的定量需求，通过词法分析，确定新应用的特征与各虚拟化网络功能的对应关系，通过语法分析，确定新应用的逻辑关系，确定各虚拟化网络功能之间的链接规则，通过优化实现视频应用到逻辑切片的翻译，把逻辑切片转化为虚拟化网络功能编排优化问题；

s304：基于访问控制因素、拓扑结构因素、服务质量因素，分析物理网络拓扑结构的特性及应用态势的预测，对虚拟化网络进行资源预测、分配、重配置；

s305：采用异构多基站联合映射的虚拟化网络资源迁徙方法，打破小区边界限制；

所述步骤s4包括，

s401：通过流量调度技术将计算与通信融合，将视频处理资源视为微服务，通过系统架构可程序设计性和资源动态调度实现体系结构的弹性；

s402：分析基于视频流提取的有效信息，为用户提供卷标化视频流服务以及知识服务，将分散在网络中的传感器资源、网络资源、辅助资源，安全资源、计算与存储资源、应用资源整合为可程序设计的能力服务，按需调度构建灵活的业务流程，将视频作为服务平台实现不同用户的标准化接入，通过平台提供的能力服务管控网络资源，以网络层+应用层的方式实现视频资源的发现、注册、管理和调度，以标准服务的方式对视频资源的原子能力/内容进行封装、标记、调度和对外服务。

本发明还提供一种服务器，包括

处理器，适于实现各指令；以及

存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：

s1构建以sdn为核心的视频物联网系统；

s2挖掘视频内容、视频知识、视频能力；

s3定制编排视频传输网络；

s4融合编排视频传输网络。

进一步的，

所述视频物联网系统包括，微服务架构和融合视频网；

所融合视频网包括控制器模块，所述控制器模块提供程序设计界面，用于程序员对所需视频流进行程序设计；

所述控制器模块用于实现了对视频流的调度并采用边缘计算方法在采集区域附近建立接口服务，将异构视频源接入融合视频网；

所述步骤s2包括，

s201:所述视频物联网系统以多域异质视频流大数据为基础实现原始视频流的整合采集成数据层。

s202:所述视频物联网系统在数据层中包括流调度编程接口，实现原始视频流的垂直应用；

所述视频物联网系统把原始视频流基于slv输送到标签处理层，进行细粒度的调度；

s203:在标签处理层中添加标签处理能力编程接口，为不同对象、不同目标，实现视频处理能力可程序设计，基于视频内容的知识进行挖掘，在模式分析层添加模式分析编程能力接口，针对标签化视频流进行分析及数据挖掘，基于各个视频内容的边缘云的特征，并以命名数据网络为依据进行基础数据的边缘云存储；

s204:调度编程接口、标签处理能力编程接口、模式分析编程能力接口，采用sdn技术对视频内容动态重组；

所述步骤s3包括

s301：采用虚拟化接入边缘云管理平台的各个网络切片对顶层的视频应用提供差异化服务；

s302：采用人工智能的语义分析方法成生视频应用场景集，采用语法分析方法生成视频应用的各个网络功能关联的规则集，采用词法分析方法生成视频应用的虚拟化网络功能集及各个虚拟化网络功能所需要的资源池；

s303：采用生成对抗网络方法为视频应用提供定制服务，采用人工智能语义分析方法，把网络视频应用的需求翻译成虚拟服务网络功能及性能的定量需求，通过词法分析，确定新应用的特征与各虚拟化网络功能的对应关系，通过语法分析，确定新应用的逻辑关系，确定各虚拟化网络功能之间的链接规则，通过优化实现视频应用到逻辑切片的翻译，把逻辑切片转化为虚拟化网络功能编排优化问题；

s304：基于访问控制因素、拓扑结构因素、服务质量因素，分析物理网络拓扑结构的特性及应用态势的预测，对虚拟化网络进行资源预测、分配、重配置；

s305：采用异构多基站联合映射的虚拟化网络资源迁徙方法，打破小区边界限制；

所述步骤s4包括，

s401：通过流量调度技术将计算与通信融合，将视频处理资源视为微服务，通过系统架构可程序设计性和资源动态调度实现体系结构的弹性；

s402：分析基于视频流提取的有效信息，为用户提供卷标化视频流服务以及知识服务，将分散在网络中的传感器资源、网络资源、辅助资源，安全资源、计算与存储资源、应用资源整合为可程序设计的能力服务，按需调度构建灵活的业务流程，将视频作为服务平台实现不同用户的标准化接入，通过平台提供的能力服务管控网络资源，以网络层+应用层的方式实现视频资源的发现、注册、管理和调度，以标准服务的方式对视频资源的原子能力/内容进行封装、标记、调度和对外服务。

本发明的有益效果是，针对传统的视频应用架构大多采用“摄像头+网络+视频服务器+应用终端”的紧耦合架构模式，通过基础网络系统抽象出的上层内容服务，将视频内容转换为一系列可订阅的服务接口，提出一种视频内容、知识、能力作为服务的理念，实现视频内容的多方交互共享，提高公共视频采集基础设施利用率。针对视频网络中特定应用或用户需要特定的垂直专有网络服务的需求，通过网络虚拟化及sdn技术将传统的网络功能及资源抽象成可调度、可编排的虚拟化网络功能及虚拟化网络资源，通过网络切片技术，提高用户体验度，实现视频业务的“量身定制”及公共资源最大化利用。针对第三方用户对视频内容及视频内容所需求的网络性能的定制需求，通过视频内容及传输网络功能的一体化编排，实现视频物联网的融合业务提供。

附图说明

图1为本发明流程图。

图2为以sdn为核心的系统构建示意图。

图3视频内容、知识、能力挖掘图示意图。

图4视频传输网络编排示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图、表及实施例，进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1。

s1：以sdn为核心的系统构建

以sdn为核心的系统构建如图2所示。图中的上半部分是微服务架构，下半部分就是以sdn为基础构建的融合视频网。图中的控制器提供了程序设计界面，即sdn北向接口，程序员通过视频流程序设计界面对所需视频流进行程序设计。控制器实现了对视频流的调度能力。考虑到视频源的差异性，可采用边缘计算技术在采集区域附近建立“接口”服务，将异构视频源接入融合视频网。一些微服务处理后的标签化视频流可能是另外一些微服务的输入，这种关系称为“服务链”。为提升视频流的传输效率，融合视频网利用组播技术提升流调度效率。该体系结构需满足：(1)支持数据源和微服务的泛在接入；(2)在重组微服务时，可以通过sdn北向接口编制所需视频流；(3)微服务横向动态伸缩时，能够调度关联视频流。

s2：视频内容、知识、能力挖掘

视频内容、知识、能力挖掘如图3所示：

s201:改正传统物联网视频内容服务形式上采用实时人工监视、连线数据存储、事后人工回放、视频点播与直播等粗粒度调度方式，以多域异质视频流大数据为基础实现原始视频流的整合采集成数据层。

s202:在数据层中保留流调度编程接口，实现原始视频流的垂直应用；同时把原始视频流基于slv输送到标签处理层，进行细粒度的调度。细粒度的调度是指“根据时间、空间、使用者需求等指针进行细粒度的标记化视频内容服务”。

s203:在标签处理层中添加标签处理能力编程接口，为不同对象、不同目标，实现视频处理能力可程序设计，解决视频共用。基于视频内容的知识进行挖掘，在模式分析层添加模式分析编程能力接口，针对标签化视频流进行分析及数据挖掘，基于各个视频内容的边缘云的特征，并以命名数据网络为依据进行基础数据的边缘云存储。

s204:用户可以根据自我特性，通过流调度编程接口、标签处理能力编程接口、模式分析编程能力接口，采用sdn技术对视频内容动态重组，提供差异性服务，把视频内容作为服务，实现视频内容可定制、可编排问题，尽可能的挖掘视频内容，解决业务模式僵化和服务内容单一问题。最终实现支持先进的服务流概念，提供开放的软件定义能力和第三方应用程序设计能力服务

s3：视频传输网络定制编排

视频传输网络编排如图4所示。

s301：改正传统的视频服务模式下各种各样的视频服务应用层出不穷与多域异构视频系统低耦合高类聚的矛盾，采用虚拟化接入边缘云管理平台的各个网络切片对顶层的视频应用提供海量差异化服务方法，实现视频应用的网络定制及底层差异化基础设施进行高效管理。

s302：考虑因地制宜、因势利导，建立的“松散联邦”式虚拟化接入视频云边缘云管理平台的异构性，引入人工智能的语义分析方法成生视频应用场景集；引入语法分析技术生成视频应用的各个网络功能关联的规则集；引入词法分析方法生成视频应用的虚拟化网络功能集及各个虚拟化网络功能所需要的资源池。

s303：网络切片引入生成对抗网络技术为各个视频应用提供定制服务。引入人工智能中的语义分析技术，把网络视频应用的需求翻译成虚拟服务网络功能及性能的定量需求。通过词法分析，确定新应用的特征与各虚拟化网络功能的对应关系。通过语法分析，理顺新应用的逻辑关系，确定各虚拟化网络功能之间的链接关系，即虚拟化网络功能的链接规则；通过语义分析，实现新应用的场景化要求；通过优化实现视频应用到逻辑切片的翻译。引入模糊理论、智能优化理论，把逻辑切片转化为虚拟化网络功能编排优化问题，减少虚拟服务编排时间，提高应用“量身定制”的比例。

s303具体包括，对逻辑切片与虚拟化网络功能中的二叉树匹配模型进行匹配，匹配方法如s3031-s3033所示。

s3031先从逻辑切片中查找虚拟化网络功能中的二叉树匹配模型的根结点相同的虚拟化网络功能，如果存在则进行s3032，否则进入编排队列进行价值对比。

s3032接着从逻辑切片中查找是否存在虚拟化网络功能中的二叉树匹配模型的根结点的相应子节点，直到找到对应的叶子节点为止。如果存在相关的虚拟服务，直接匹配队列中进行物理映射，否则进入编排队列进行价值对比。

s3033价值对比函数如(1)式所示，

其中,i表示逻辑切片的第i个虚拟化网络功能，n表示虚拟化网络功能的总数，j表示逻辑切片的虚拟化网络功能的第j个性能，m表示虚拟化网络功能的总的性能个数，k表示第k类资源，在本专利中考虑通信资源、存储资源、计算资源三类，x表示逻辑切片的第i个功能第j个性能第k类资源的价值。≥？表示价值对比符号，x’表示从现有的虚拟服务中选择某个服务的第i个功能第j个性能第k类资源的实际价值。

引入模糊理论、智能优化理论，把虚拟化网络功能编排转化为优化问题，具体的优化过程如s3034-s3035所示。

s3034当(1)式大于等于“0”时，说明现有的虚拟服务能够满足逻辑切片的需求，只需要从现有的虚拟服务调用经济成本最低的虚拟服务即可。由于每一个虚拟服务带有多个虚拟化网络功能，每个功能带有多个性能，每个功能的每个性能可能由多个或者一个或者几分之一个物理设备提供。因此，这种选择问题属于模糊理论中的上下界问题，采用粗糙集求解与精确算法结合优化方法，减少虚拟服务编排时间，提高应用“量身定制”的比例。其中现有的虚拟服务中被选择某个服务的某个功能的某个性能的实际价值如(2)式所示。

costi，j，k表示物理设备提供第i个功能第j个性能第k类资源的成本，num表示由多少个物理设备组合完成此虚拟功能，comi，j，k表示当物理设备大于1个时的组合成本，lcomi，j，k表示当物理设备少于1个时的组合成本。other表示其他情况，如1.3，4.2等等，即当设备大于1个时只能为整数。

s3035当(1)式少于“0”时，说明现有的虚拟服务不能够满足逻辑切片的需求，只能重新编排一个新的虚拟服务。把虚拟服务编排问题转化为图论中的最大子图选择问题，是一个np难问题，采用智能算法(机器学习)与启发式算法结合优化方法进行编排。

s304：针对动态环境下，基于访问控制、拓扑结构、服务质量等因素，引入复杂网络理论，分析物理网络拓扑结构的特性及应用态势的预测，对虚拟化网络进行资源预测、分配、重配置，提高服务的一致性、连贯性，优化接入性能，降低网络能量消耗，提高用户体验度的目的。

s305：针对用户的移动性，采用异构多基站联合映射的虚拟化网络资源迁徙方法，打破小区边界限制，提高虚拟小区与终端之间始终有较好的链路质量。

s4：视频与传输网络融合编排

s401：利用视频作为服务业务模式将视频及其所包含的知识看作服务，将采集、传输、视频处理看作能力服务，通过对能力服务进行程序设计，并为这些能力的实现动态调配资源，抛弃了以服务器为中心的结构，提供了体系架构的弹性。具体来说，就是架构通过流量调度技术将计算与通信融合；将视频处理资源视为微服务，微服务相关资源的伸缩技术体现了视频处理能力的弹性，大大区别于以服务器为中心的结构；采集与网络传输资源的弹性通过融合视频网技术来达到，sdn流量调度技术体现了采集资源、网络资源的分配。通过系统架构可程序设计性和资源动态调度解决了体系结构缺乏弹性问题。

s402：将视频流处理能力整合进框架中，以视频流大数据为基础，分析基于视频流提取的有效信息，为用户提供卷标化视频流服务以及知识服务。进一步，将分散在网络中的传感器资源、网络资源、辅助资源(时钟、转码等)、安全资源、计算与存储资源、应用资源整合为可程序设计的能力服务。通过按需调度构建灵活的业务流程，实现视频业务的时空及用户解耦。在此基础上，通过视频作为服务平台实现不同用户的标准化接入，通过平台提供的能力服务管控网络资源，以网络层+应用层的方式实现视频资源的发现、注册、管理和调度，以标准服务的方式对视频资源的原子能力/内容进行封装、标记、调度和对外服务，实现资源的共享。在此模式下，只要是视频源已经覆盖的区域，用户无需再部署自己的物理视频源、无需再建设网络信道、无需再搭建存储和计算服务器，无需再配置应用系统，只要按需定制视频业务即可。

本发明的有益效果是，针对传统的视频应用架构大多采用“摄像头+网络+视频服务器+应用终端”的紧耦合架构模式，通过基础网络系统抽象出的上层内容服务，将视频内容转换为一系列可订阅的服务接口，提出一种视频内容、知识、能力作为服务的理念，实现视频内容的多方交互共享，提高公共视频采集基础设施利用率。针对视频网络中特定应用或用户需要特定的垂直专有网络服务的需求，通过网络虚拟化及sdn技术将传统的网络功能及资源抽象成可调度、可编排的虚拟化网络功能及虚拟化网络资源，通过网络切片技术，提高用户体验度，实现视频业务的“量身定制”及公共资源最大化利用。针对第三方用户对视频内容及视频内容所需求的网络性能的定制需求，通过视频内容及传输网络功能的一体化编排，实现视频物联网的融合业务提供。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。