基于鼠标监测自动降低视频监控解码端资源占用率的方法

技术领域

本发明涉及安防视频监控技术领域，具体涉及一种基于鼠标监测自动降低视频监控解码端资源占用率的方法。

背景技术

在安防视频监控场景下，高清摄像机等视频监控解码端作为前端设备通信连接计算机，以接收计算机发送的控制信号，实现实时监控画面回传、录像回放等控制功能。近些年，视频监控系统在生产生活安防中被广泛使用，更多高清摄像机特别是智能网络摄像机的引入让视频监控解码端对网络带宽、物理内存、CPU、GPU等硬件资源提出了更高要求，导致视频监控解码端成为用户电脑资源的占用“大户”，其过高的资源消耗大大挤压了其他应用的正常使用。

当前普遍采用的降低视频监控解码端资源占用率的方法有以下两种：

第一种是升级用户电脑的硬件配置，但该种方法会增加用户的电脑配置成本。

第二种是牺牲视频监控解码端的使用效果，通过减少视频监控解码端的视频播放路数以达到兼容电脑端其他应用的正常使用的效果，但该种方式无疑大幅削弱了视频监控解码端的使用效果。

发明内容

本发明提供了一种基于鼠标监测自动降低视频监控解码端资源占用的方法，根据用户使用视频监控解码端的行为特征，并通过采集鼠标行为关联数据，自动分析视频监控解码端资源占用情况，并根据分析结果自动释放或重启视频监控解码端占用资源，实现了对视频监控解码端的合理使用。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

提供一种基于鼠标监测自动降低视频监控解码端资源占用率的方法，步骤包括：

S1，采集用户操控视频监控解码端的鼠标行为的关联数据；

S2，对采集到的所述关联数据作汇总计算后对汇总数据进行建模，得到所述视频监控解码端资源占用达到影响计算机端其他应用正常使用的比例的概率；

S3，将实时采集到的多路所述关联数据作汇总计算后将汇总数据和建模计算得到的所述概率发送给所述视频监控解码端；

S4，所述视频监控解码端基于接收到的数据并按照预设策略自动释放或重启实时视频预览任务，和/或录像回放任务。

作为优选，步骤S1中采集的所述关联数据包括用户打开实时视频预览的鼠标操控行为产生的第一关联数据，和/或打开录像回放的鼠标操控行为产生的第二关联数据，

所述第一关联数据包括鼠标操控打开的单路实时码流比特率大小、单路实时视频CPU占用比例、单路实时视频GPU占用比例、单路实时视频内存占用比例、实时视频预览总路数中的任意一种或多种；

所述第二关联数据包括鼠标操控打开的单路录像码流比特率大小、单路录像CPU占用比例、单路录像GPU占用比例、单路录像内存占用比例、录像回放总路数中的任意一种或多种。

作为优选，所述汇总数据包括第一汇总数据和/或第二汇总数据，所述第一汇总数据包括实时视频预览产生的所述视频监控解码端的网络下行总带宽、实时视频预览CPU总占用比例、实时视频GPU总占用比例、实时视频内存总占用比例中的任意一种或多种，

其中，实时视频预览产生的所述视频监控解码端的网络下行总带宽为鼠标操控同时打开的多路实时码流比特率的总和；

所述实时视频预览CPU总占用比例为鼠标操控同时打开的多路实时视频CPU占用比例的综合；

所述视频GPU总占用比例为鼠标操控同时打开的多路实时视频GPU占用比例的总和；

所述实时视频内存总占用比例为鼠标操控同时打开的多路实时视频内存占用比例的总和；

所述第二汇总数据包括录像回放产生的所述视频监控解码端的网络下行总带宽、录像回放CPU总占用比例、录像回放GPU总占用比例、录像回放内存总占用比例中的任意一种或多种，

其中，录像回放产生的所述视频监控解码端的网络下行总带宽为鼠标操控同时打开的多路录像码流比特率的总和；

所述录像回放CPU总占用比例为鼠标操控同时打开的多路录像CPU占用比例的总和；

所述录像回放GPU总占用比例为鼠标操控同时打开的多路录像GPU占用比例的总和；

所述录像回放内存总占用比例为鼠标操控同时打开的录像内存占用比例的总和。

作为优选，步骤S2中，使用泊松分布对所述第一汇总数据和/或所述第二汇总数据中的各数据分别进行建模，以得到述视频监控解码端资源占用达到影响计算机端其他应用正常使用的比例的概率。

作为优选，步骤S4中，所述预设策略包括第一释放策略，按照所述第一释放策略自动释放实时视频预览任务，和/或录像回放任务的方法为：

判断接收到的所述概率是否大于预设的概率阈值，

若是，则自动释放所述实时视频预览任务，和/或所述录像回放任务；

若否，则不启动任务自动释放流程。

作为优选，步骤S4中，所述预设策略包括第二释放策略，按照所述第二释放策略自动释放实时视频预览任务，和/或录像回放任务的方法包括步骤：

A1，根据接收到的数据计算所述视频监控解码端对所述计算机的整体资源占用率；

A2，判断所述整体资源占用率是否超过临界阈值，所述临界阈值为所述视频监控解码端资源占用达到影响计算机端其他应用正常使用的比例，

若是，则自动释放所述实时视频预览任务，和/或所述录像回放任务；

若否，则不启动任务自动释放流程。

作为优选，步骤S4中，所述预设策略包括第三释放策略，按照所述第三释放策略自动释放实时视频预览任务，和/或录像回放任务的方法包括步骤：

B1，根据接收到的数据计算所述视频监控解码端对所述计算机的整体资源占用率；

B2，判断所述整体资源占用率是否超过临界阈值，所述临界阈值为所述视频监控解码端资源占用达到影响计算机端其他应用正常使用的比例，

若是，则转入步骤B3；

若否，则不启动任务自动释放流程；

B3，监测鼠标操控行为，并判断所述视频监控解码端是否失去鼠标焦点；

若是，则转入步骤B4；

若否，则不启动任务自动释放流程；

B4，判断所述视频监控解码端失去鼠标焦点后的一持续时长内是否无任何鼠标操控行为，

若是，则自动释放所述实时视频预览任务，和/或所述录像回放任务；

若否，则转入子任务自动释放流程。

作为优选，所述子任务自动释放流程为：所述视频监控解码端从所述实时视频预览任务、和/或所述录像回放任务中识别出资源消耗最大的子任务，然后自动释放所述子任务。

作为优选，步骤S4中，所述预设策略包括第一重启策略，按照所述第一重启策略自动重启所述实时视频预览任务，和/或所述录像回放任务的方法为：

在步骤B4中自动释放所述实时视频预览任务，和/或所述录像回放任务后，若所述视频监控解码端重新得到鼠标焦点，则自动重启所述实时视频预览任务，和/或所述录像回放任务。

作为优选，步骤S4中，所述预设策略包括第二重启策略，按照所述第二重启策略重启所述子任务的方法为：

自动释放所述子任务后，若所述视频解码端重新得到鼠标焦点，则自动重启所述子任务。

作为优选，所述概率包括实时预览触发临界阈值的第一概率，或录像回放触发所述临界阈值的第二概率，或实时预览和录像回放合并触发所述临界阈值的第三概率，所述临界阈值为所述视频监控解码端资源占用达到影响计算机端其他应用正常使用的比例。

本发明根据用户使用视频监控解码端的行为特征，并通过采集鼠标行为关联数据，自动分析视频监控解码端资源占用情况，实现了视频监控解码端根据占用计算机资源的情况自动释放或重启自身资源，将自身资源在计算机端的占用率自动控制在合理范围内，保证了计算机端的其他并行应用能够更流畅地运行。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的基于鼠标监测自动降低视频监控解码端资源占用率的方法的实现步骤图；

图2是通过监测视频监控解码端的鼠标焦点执行实时视频预览或录像回放并采集操控鼠标行为的关联数据的流程示意图；

图3是使用泊松分布建模得到实时预览触发临界阈值的概率以及录像回放触发临界阈值的概率的流程示意图；

图4是将汇总数据和概率数据发送给视频监控解码端的示意图；

图5是视频监控解码端自动释放或重启任务的一流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。

其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本专利的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若出现术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，若出现术语“连接”等指示部件之间的连接关系，该术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个部件内部的连通或两个部件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

本发明实施例提供的基于鼠标监测自动降低视频监控解码端资源占用率的方法，包括如下四个方面的技术内容：

第一方面，首先采集用户操控视频监控解码端的鼠标行为的关联数据。考虑到视频监控解码端占用资源过多的情况通常在多路实时视频预览和多路录像回放这两种业务场景下发生，因此数据采集也针对该两种业务场景。

关联数据包括用户打开实时视频预览的鼠标操控行为(称之为实时视频预览行为的鼠标焦点)产生的第一关联数据，和/或打开录像回放的鼠标操控行为(称之为录像回放行为的鼠标焦点)产生的第二关联数据，其中第一关联数据包括：鼠标操控打开的单路实时码流比特率大小、单路实时视频CPU占用比例、单路实时视频GPU占用比例、单路实时视频内存占用比例、实时视频预览总路数；

第二关联数据包括鼠标操控打开的单路录像码流比特率大小、单路录像CPU占用比例、单路录像GPU占用比例、单路录像内存占用比例、录像回放总路数。

采集第一关联数据和第二关联数据的方法流程具体如图2所示。

第二方面，对采集到的用户使用视频监控解码端的鼠标操控行为产生的数据进行建模。用户每天使用视频监控解码端通常具有相对固定的时段，该时段内的鼠标操作行为产生的关联数据是随机的，本发明基于关联数据产生具有固定时段和数据随机的特点，采用泊松分布来进行建模，建模方法为：

若采集的为第一关联数据，则对实时视频预览产生的视频监控解码端的网络下行总带宽(为鼠标操控同时打开的多路实时码流比特率的总和)、实时视频预览CPU总占用比例(为同时打开的多路实时视频CPU占用比例的总和)、实时视频GPU总占用比例(为同时打开的多路实时视频GPU占用比例的总和)、实时视频内存总占用比例(为同时打开的多路实时视频内存占用比例的总和)分别进行建模；

若采集的为第二关联数据，则对录像回放产生的视频监控解码端的网络下行总带宽(为鼠标操控同时打开的多路录像码流比特率的总和)、CPU总占用比例(为同时打开的多路录像CPU占用比例的总和)、GPU总占用比例(为同时打开的多路录像GPU占用比例的总和)、内存总占用比例(为同时打开的录像内存占用比例的总和)分别进行建模。

建模方法为：通过泊松分布建模，得到视频监控解码端资源占用达到影响其他应用正常使用的比例(以下简称为“临界阈值”)的概率。泊松分布建模的概率函数为：

随机变量X的概率分布为P(X＝k)，k代表的是变量的值，λ是触发“临界阈值”时视频监控解码端资源的平均使用量，由此可以计算出当前视频监控解码端资源使用量为X时触发“临界阈值”概率P(X)。

其中，X取值为k＝0，1，2…，为当前视频监控解码端资源使用量的取整值。

建模成功后，得到实时预览触发临界阈值的第一概率，录像回放触发临界阈值的第二概率，实时预览和录像回放合并触发临界阈值的第三概率。临界阈值为视频监控解码端资源占用达到影响计算机端其他应用正常使用的比例。

使用泊松分布建模得到实时预览触发临界阈值的概率或录像回放触发临界阈值的概率的方法流程如图3所示。

实时预览或录像回放产生的视频监控解码端网络下行总带宽通过如下公式计算而得：

∑sum＝B1+B2+B3+…

其中，∑sum表示求得的网络下行总带宽；

B1、B2、B3分别表示对应的单路实时视频流或录像流的比特率。

第三方面，将实时采集到的关联数据作汇总计算后将汇总数据和建模计算得到的概率(包括第一概率和/或第二概率和/或第三概率)发送给视频监控解码端，具体为：

若鼠标操控行为为实时视频预览行为，则将实时采集的视频预览产生的第一关联数据作汇总计算后得到第一汇总数据传递给视频监控解码端，第一汇总数据包括实时视频预览产生的视频监控解码端的网络下行总带宽、CPU总占用比例、GPU总占用比例、内存总占用比例这些数据；

其中，实时视频预览产生的视频监控解码端的网络下行总带宽为鼠标操控同时打开的多路实时码流比特率的总和；

实时视频预览CPU总占用比例为鼠标操控同时打开的多路实时视频CPU占用比例的综合；

视频GPU总占用比例为鼠标操控同时打开的多路实时视频GPU占用比例的总和；

实时视频内存总占用比例为鼠标操控同时打开的多路实时视频内存占用比例的总和；若鼠标操控行为为录像回放行为，则将录像回放产生的第二关联数据作汇总计算后得到第二汇总数据传递给视频监控解码端，第二汇总数据包括录像回放产生的视频监控解码端的网络下行总带宽、CPU总占用比例、GPU总占用比例、内存总占用比例这些数据；

其中，录像回放产生的视频监控解码端的网络下行总带宽为鼠标操控同时打开的多路录像码流比特率的总和；

录像回放CPU总占用比例为鼠标操控同时打开的多路录像CPU占用比例的总和；

录像回放GPU总占用比例为鼠标操控同时打开的多路录像GPU占用比例的总和；

录像回放内存总占用比例为鼠标操控同时打开的录像内存占用比例的总和。

另外，将泊松分布建模得到的概率(包括实时预览触发临界阈值的第一概率、录像回放触发临界阈值的第二概率、实时预览和录像回放合并触发临界阈值的第三概率)传递给视频监控解码端。

将汇总数据和概率数据发送给视频监控解码端的流程图请参照图4。

第四方面，视频监控解码端基于接收到的数据并按照预设策略作分析计算，并根据分析结果自动释放或重启实时视频预览任务，和/或录像回放任务。该预设策略包括第一释放策略，按照第一释放策略自动释放实时视频预览任务，和/或录像回放任务的方法为：

判断接收到的概率是否大于预设的概率阈值，

若是，则自动释放实时视频预览任务，和/或录像回放任务，并对释放掉的任务记录到本地进行备份；

若否，则不启动任务自动释放流程。

该预设策略还包括第二释放策略，按照第二释放策略自动释放实时视频预览任务，和/或录像回放任务的方法包括步骤：

A1，根据接收到的数据(包括第一汇总数据和/或第二汇总数据)计算视频监控解码端对计算机的整体资源占用率。

整体资源占用率的计算方法为：“收到的数据资源消耗量/机器自身资源总量”的百分比。

A2，判断整体资源占用率是否超过临界阈值，临界阈值为视频监控解码端资源占用达到影响计算机端其他应用正常使用的比例，

若是，则自动释放实时视频预览任务，和/或录像回放任务，并对释放掉的任务记录到本地进行备份；

若否，则不启动任务自动释放流程。

该预设策略还包括第三释放策略，按照第三释放策略自动释放实时视频预览任务，和/或录像回放任务的方法包括步骤：

B1，根据接收到的数据计算视频监控解码端对计算机的整体资源占用率；

B2，判断整体资源占用率是否超过临界阈值，临界阈值为视频监控解码端资源占用达到影响计算机端其他应用正常使用的比例，

若是，则转入步骤B3；

若否，则不启动任务自动释放流程；

B3，监测鼠标操控行为，并判断视频监控解码端是否失去鼠标焦点；

若是，则转入步骤B4；

若否，则不启动任务自动释放流程；

B4，判断视频监控解码端失去鼠标焦点后的一持续时长内是否无任何鼠标操控行为，

若是，则自动释放实时视频预览任务，和/或录像回放任务，并对释放掉的任务记录到本地进行备份；

若否，则转入子任务自动释放流程。

子任务自动释放流程为：视频监控解码端从实时视频预览任务、和/或录像回放任务中识别出资源消耗最大的子任务，然后自动释放子任务，并对释放掉的子任务记录到本地进行备份。

预设策略还包括第一重启策略，按照第一重启策略自动重启实时视频预览任务，和/或录像回放任务的方法为：

在步骤B4中自动释放实时视频预览任务，和/或录像回放任务后，若视频监控解码端重新得到鼠标焦点，则自动重启本地备份的实时视频预览任务，和/或录像回放任务。

预设策略包括第二重启策略，按照第二重启策略自动重启实时视频预览任务，和/或录像回放任务的方法为：

自动释放子任务后，若视频解码端重新得到鼠标焦点，则自动重启本地备份的子任务。

视频监控解码端自动释放或重启任务的一方法流程请参照图5。

综上，本发明实施例提供的基于鼠标监测自动降低视频监控解码端资源占用率的方法，如图1所示，步骤包括：

S1，采集用户操控视频监控解码端的鼠标行为的关联数据；

S2，对采集到的关联数据进行建模，得到视频监控解码端资源占用达到影响计算机端其他应用正常使用的比例的概率；

S3，将实时采集到的多路关联数据作汇总计算后将汇总数据和建模计算得到的概率发送给视频监控解码端；汇总计算即对鼠标操控同时打开的多路实时码流比特率作求和计算得到实时预览产生的网络下行总带宽；汇总计算得到视频预览CPU总占用比例；汇总计算得到实时视频GPU总占用比例；汇总计算得到实时视频内存总占用比例；汇总计算得到录像回放产生的视频监控解码端网络下行总带宽；汇总计算得到录像回放CPU总占用比例；汇总计算得到录像回放GPU总占用比例；汇总计算得到录像回放内存总占用比例；

S4，视频监控解码端基于接收到的数据并按照预设策略自动释放或重启实时视频预览任务，和/或录像回放任务。

本发明通过上述提供的技术方案实现了视频监控解码端根据占用计算机资源的情况自动释放或重启自身资源，将自身资源在计算机端的占用率自动控制在合理范围内，保证了计算机端的其他并行应用能够更流畅地运行。

需要声明的是，上述具体实施方式仅仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员应该明白，还可以对本发明做各种修改、等同替换、变化等等。但是，这些变换只要未背离本发明的精神，都应在本发明的保护范围之内。另外，本申请说明书和权利要求书所使用的一些术语并不是限制，仅仅是为了便于描述。