本发明涉及视频库处理技术，尤其涉及一种支持多ai算法的视频库处理系统及方法。
背景技术：
随着视频监控系统建设的成熟，以及信息化建设的深入，安防行业公司和政府机关需要借助ai算法来对各种视频进行人脸识别、动作识别、轨迹追踪、行为预判等处理。同时，市场上也出现了众多可供选择的算法服务商，各家算法服务商由于采用不同的ai算法，因此各有各的优势，在某些场景下需要同时采用多家算法服务商的ai算法来实现优势互补。
但是，由于视频监控系统的监控摄像头是分期、分批进行建设的，采购的很有可能是不同公司的不同产品，即使是同一家公司的同一个产品在不同年份也会发布有不同版本，导致现有的视频库中存在多种编码格式的视频，尤其是一些比较早期就已经开展监控摄像头建设的地区，比如深圳，因历史时间跨度大，导致视频的编码格式非常多。各家算法服务商在对视频进行视频解析和比对处理之前，需要先对视频进行视频解码，解码过程不仅工作量大，而且要求各家算法服务商具有对每一种编码格式进行视频解码的能力，但是并非所有算法服务商都擅长进行视频解码，而且各家算法服务商还要针对不同编码格式的视频集成厂家的api进行开发和调试，延长了工程建设进度。
技术实现要素：
为了解决上述现有技术的不足，本发明提供一种支持多ai算法的视频库处理系统及方法，为各家算法服务商节省了大量的视频解码时间，使得各家算法服务商可以专注于ai算法的研发，也降低了接入门槛，使得行业竞争更加充分。
本发明所要解决的技术问题通过以下技术方案予以实现：
一种支持多ai算法的视频库处理系统，包括：转码服务层、数据资源层、算法服务层、程序接口层和调度服务层，其中，
所述转码服务层，用于提供转码服务，以将所述数据资源层中的原始非标视频进行转码，形成转码标准视频，其中，所述原始非标视频不是指定的标准编码格式，所述转码标准视频是指定的标准编码格式；
所述数据资源层，用于储存数据资源，包括储存有供所述算法服务层进行处理的原始标准视频和转码标准视频的视频库，其中，所述原始标准视频是指定的标准编码格式；
所述算法服务层，用于对所述数据资源层的视频库中储存的原始标准视频和/或转码标准视频进行解析和比对处理，包括至少两家算法服务商；
所述程序接口层，用于接入所述算法服务层中的各家算法服务商，以供所述调度服务层对各家算法服务商进行统一调度；
所述调度服务层，用于对所述算法服务层中的各家算法服务商进行统一调度。
进一步地，所述程序接口层采用统一的api接口标准，以供所述算法服务层中的各家算法服务商进行接入。
进一步地，各家算法服务商之间采用不同的ai算法对所述原始标准视频和/或转码标准视频进行解析和比对处理。
一种支持多ai算法的视频库处理方法，步骤包括：
将所述视频库中的原始非标视频进行转码，形成转码标准视频后进行储存，其中，所述原始非标视频不是指定的标准编码格式，所述转码标准视频是指定的标准编码格式；
调度至少一家算法服务商对所述视频库中的原始标准视频和/或转码标准视频进行解析和比对处理，其中，所述原始标准视频是指定的标准编码格式。
进一步地，将所述视频库中的原始非标视频进行转码，形成所述转码标准视频的步骤包括：
对所述视频库中的原始视频的编码格式进行检测，其中，所述原始视频包括原始标准视频和原始非标视频；
若所述原始视频不是指定的标准编码格式，则将其判定为原始非标视频；
对所述原始非标视频进行转码，将其转换为指定的标准编码格式，形成所述转码标准视频。
进一步地，各家算法服务商之间采用不同的ai算法对所述原始标准视频和/或转码标准视频进行解析和比对处理。
进一步地，在调度所述算法服务商进行解析和比对处理时，调度至少两家算法服务商对同一原始标准视频和/或转码标准视频进行同一场景的解析和比对处理。
进一步地，在调度所述算法服务商进行解析和比对处理时，依据各家算法服务商的算法优势，调度不同的算法服务商对所述原始标准视频和/或转码标准视频进行对应场景的解析和比对处理。
进一步地，支持至少一家算法服务商通过ftp/http将所述视频库中的原始标准视频和/或转码标准视频下载到其本地服务器中。
进一步地，至少一家算法服务商利用多线程技术对其本地服务器中和/或通过共享存储网络与所述视频库连接读取的所述图片、原始标准视频和/或转码标准视频进行分文件、分段处理。
本发明具有如下有益效果：该视频库处理系统及方法通过预先将所述视频库中的原始非标视频转换为转码标准视频进行储存，然后再将图片、原始标准视频和/或转码标准视频发送给各家算法服务商单独进行解析和比对处理，各家算法服务商无需再单独进行视频解码，不仅为各家算法服务商节省了大量的解码时间，使得各家算法服务商可以专注于ai算法的研发，产业链分工更明确，效率更高，也降低了接入门槛，可以支持一些不擅长视频解码的新算法服务商快速接入，使得行业竞争更加充分。
附图说明
图1为本发明提供的视频库处理系统的架构原理图；
图2为本发明提供的视频库处理方法的步骤原理图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的说明。
一种支持多ai算法的视频库处理方法，应用于一视频库处理系统中，视频库是指包含图片和一种或多种编码格式视频的视频存储库，以下同。如图1所示，该视频库处理系统包括：转码服务层、数据资源层、算法服务层、程序接口层和调度服务层，其中，
所述转码服务层，用于提供转码服务，以将所述数据资源层中的原始非标视频进行转码，形成转码标准视频，其中，所述原始非标视频不是指定的标准编码格式，所述转码标准视频是指定的标准编码格式；
所述数据资源层，用于储存数据资源，包括储存有供所述算法服务层进行处理的图片、原始标准视频、原始非标视频和转码标准视频的视频库，以及储存有经所述算法服务层处理后的处理图片（大图和小图）的共享存储网络，其中，所述原始标准视频是指定的标准编码格式；
所述算法服务层，用于对所述数据资源层的视频库中储存的图片、原始标准视频和/或转码标准视频进行解析和比对处理，包括至少两家算法服务商，各家算法服务商之间采用不同的ai算法；
所述程序接口层，用于接入所述算法服务层中的各家算法服务商，以供所述调度服务层对各家算法服务商进行统一调度；
所述调度服务层，用于对所述算法服务层中的各家算法服务商进行统一调度。
如图2所示，该视频库处理方法包括如下步骤：
所述转码服务层将所述数据资源层的视频库中的原始非标视频进行转码，形成转码标准视频后进行储存；
所述调度服务处调度所述算法服务处中的至少一家算法服务商对所述视频库中的图片、原始标准视频和/或转码标准视频进行解析和比对处理。
该视频库处理系统及方法通过预先将所述视频库中的原始非标视频转换为转码标准视频进行储存，然后再将图片、原始标准视频和/或转码标准视频发送给各家算法服务商单独进行解析和比对处理，各家算法服务商无需再单独进行视频解码，不仅为各家算法服务商节省了大量的解码时间，使得各家算法服务商可以专注于ai算法的研发，产业链分工更明确，效率更高，也降低了接入门槛，可以支持一些不擅长视频解码的新算法服务商快速接入，使得行业竞争更加充分。
所述原始标准视频和原始非标视频为监控摄像头拍摄获取的原始视频，具有一种或多种编码格式，其中所述原始非标视频由所述监控摄像头拍摄后先储存于所述视频库中，在经所述转码服务层进行转码后，可依然储存于所述视频库中留作备份，也可从所述视频库中删除，视具体需求而定；本实施例采用mp4格式作为指定的标准编码格式。
其中，所述转码服务层将所述视频库中的原始非标视频进行转码，形成所述转码标准视频的步骤包括：
对所述视频库中的原始视频的编码格式进行检测，其中，所述原始视频包括原始标准视频和原始非标视频；
若所述原始视频不是指定的标准编码格式，则将其判定为原始非标视频；
对所述原始非标视频进行转码，将其转换为指定的标准编码格式，形成所述转码标准视频。
其中，在判断若所述原始视频的编码格式时，若所述原始视频是指定的标准编码格式，则将其判定为原始标准视频，不作任何处理。
优选地，所述程序接口层采用统一的api接口标准，以供所述算法服务层中的各家算法服务商进行接入。各家算法服务商通过统一的api接口标准接入该视频库处理系统，由所述调度服务层进行统一调度，由于api接口标准是统一的，系统兼容性更大，在技术对接上只需与各家算法服务商进行简单的沟通交流以及提供对应的资源（如计算资源和存储资源）即可，各家算法服务商可以先依照接口文档进行研发，以开发符合接口标准的程序接口，节省各家算法服务商的api开发和调试时间。
本实施例中，所述程序接口层包括但不限于图片解析、视频解析、向量库管理、向量管理、1：n比对、1:1比对或抠图等至少一种功能程序的api接口。
在调度所述算法服务商进行解析和比对处理时，所述调度服务层可调度至少两家算法服务商对同一图片、原始标准视频和/或转码标准视频进行同一场景的解析和比对处理，比如人脸识别，所述调度服务层就可以调度至少两家算法服务商对需要进行人脸识别的同一图片、原始标准视频和/或转码标准视频进行人脸识别的解析和比对处理，以横向比较各家算法服务商对同一场景的处理能力；或者，所述调度服务层也可依据各家算法服务商的算法优势调度不同的算法服务商对所述图片、原始标准视频和/或转码标准视频进行对应场景的解析和比对处理，比如人脸识别和动作识别，所述调度服务层就可以调度擅长人脸识别的至少一家算法服务商对需要进行人脸识别的图片、原始标准视频和/或转码标准视频进行人脸识别的解析和比对处理，调度擅长动作识别的至少一家算法服务商对需要进行动作识别的图片、原始标准视频和/或转码标准视频进行动作识别的解析和比对处理，以综合利用各家算法服务商的算法优势。
各家算法服务商在对所述视频库中的图片、原始标准视频和/或转码标准视频进行解析处理后会生成对应的处理图片（大图和小图），并将所述处理图片储存在所述共享存储网络中。
各家算法服务商在获取所述视频库中的图片、原始标准视频和/或转码标准视频时，支持至少一家算法服务商通过ftp/http将所述图片、原始标准视频和/或转码标准视频下载到其本地服务器中，然后利用多线程技术对其本地服务器中和/或通过所述共享存储网络与所述视频库连接读取的所述图片、原始标准视频和/或转码标准视频进行分文件、分段处理，以有效利用本地服务器的处理能力来实现高速处理。
所述共享存储网络可以但不限于为nas存储网络。
以上所述实施例仅表达了本发明的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制，但凡采用等同替换或等效变换的形式所获得的技术方案，均应落在本发明的保护范围之内。