基于序列编码的远程人脸识别视频存储方法及系统

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及基于序列编码的远程人脸识别视频存储方法及系统。

背景技术

计算机视觉技术领域结合了图像处理、模式识别、人工智能和数据存储技术，致力于对视频流中的面部图像进行识别和分析，在安全监控中，这种技术尤其重要，因为它可以用于识别和验证个人身份，提高安全性，此外，该领域还与大数据和云计算技术紧密相关，因为处理和存储大量的视频数据需要强大的计算和存储能力。

其中，远程人脸识别视频存储方法是一种结合人脸识别技术和远程数据存储的方法，其主要目的是实现高效、可靠的身份验证和监控，方法通过识别视频流中的人脸监控和记录个人活动，同时确保数据的安全性和可访问性，远程存储允许更大规模的数据保留，便于检索和分析，这对于需要长期监控和数据分析的场合尤其重要，此方法的效果在于提高安全监控系统的效率和准确性，同时确保数据的完整性和隐私保护，在实际应用中，方法通过安装在关键位置的视频监控摄像头来捕获图像，然后使用先进的人脸识别算法对图像中的人脸进行检测和识别，这些算法能够处理大量的视频数据，快速准确地识别出个人的面部特征，识别出的数据随后被传输到远程服务器或云存储系统中进行安全存储，这些系统采用加密和访问控制技术，确保数据的安全性，此外，这种方法还可能结合机器学习技术，以提高识别准确性和适应不断变化的环境条件。

现有的远程人脸识别视频存储技术，尽管在身份验证和监控方面具有一定的效用，但在仍存在如下不足，首先，现有技术在视频流的编码策略上缺乏灵活性，且采用统一的处理方式，难以有效区分视频流中的关键内容（如人脸特征）和次要内容（如背景场景），导致重要信息未得到适当的重视，从而造成存储空间的浪费，其次，在视频数据存储结构方面，多数现有技术仍然遵循传统的线性或顺序存储模式，忽略了内容的特异性和重要性，从而在数据检索和处理效率上受到限制，此外，现有技术在数据完整性和冗余管理方面也显示出不足，尤其在长期视频监控中，数据易受损坏且存储效率低下，并且现有技术在处理网络带宽和存储容量变化时也缺乏适应性和灵活性，特别是在视频数据的动态编码质量调整方面，限制了在不同网络和存储条件下的性能，此外，索引机制在现有技术中是静态或全量更新的，这在面对不断增长的数据量时效率低下，容易增加处理负担，最后，智能存储分配在现有技术中也是一个薄弱环节，未能充分考虑视频内容的特定特点，如人脸识别频率或地理位置信息，导致存储效率和数据传输速度未得到最优化。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于序列编码的远程人脸识别视频存储方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于序列编码的远程人脸识别视频存储方法，包括以下步骤：

S1：基于接收的远程视频流，采用卷积神经网络，进行视频帧的实时分析和分类，并区分关键信息帧和非关键信息帧，所述关键信息帧具体为带有人脸特征的视频帧，所述非关键信息帧包括背景场景、无人脸特征画面，生成初步处理后的视频流和帧分类信息；

S2：基于所述初步处理后的视频流和帧分类信息，采用H.265编码技术，对视频帧进行动态编码调整，生成优化编码的视频流；

S3：基于所述优化编码的视频流，采用逆向索引机制，重新组织视频数据的存储结构，优先处理含有关键人脸信息的视频片段，生成逆向重构的视频数据；

S4：基于所述逆向重构的视频数据，采用CRC-32算法调整CRC参数，生成具有优化CRC参数的视频数据；

S5：基于所述具有优化CRC参数的视频数据，采用可伸缩视频编码技术，根据网络带宽和存储容量调整多层视频数据的编码质量，生成分层编码的视频数据；

S6：基于所述分层编码的视频数据，采用Elasticsearch的增量索引机制，对视频数据进行索引，生成带有增量式索引的视频数据；

S7：基于所述带有增量式索引的视频数据，采用基于内容和上下文规则的存储优化算法，根据视频元数据（时间戳、地理位置、场景标签）进行智能存储决策，生成最终的优化存储视频数据。

作为本发明的进一步方案，所述初步处理后的视频流和帧分类信息具体为每帧视频的信息密度和关键内容标记信息，所述优化编码的视频流具体为经过动态编码调整的视频帧序列，所述逆向重构的视频数据具体指按内容重要性重新排序和存储的视频数据，所述具有优化CRC参数的视频数据具体为经过CRC参数优化，处理冗余后的视频数据，所述分层编码的视频数据具体指根据多网络和存储条件分层编码的视频数据，所述带有增量式索引的视频数据具体为附加了逐步构建的数据索引的视频数据，所述最终的优化存储视频数据具体为根据视频元数据进行智能存储分配的视频数据。

作为本发明的进一步方案，基于接收的远程视频流，采用卷积神经网络，进行视频帧的实时分析和分类，并区分关键信息帧和非关键信息帧，生成初步处理后的视频流和帧分类信息的步骤具体为：

S101：基于接收的远程视频流，采用帧间差分法进行逐帧提取，生成逐帧提取的视频数据；

S102：基于所述逐帧提取的视频数据，采用基于VGG-16的特征提取网络进行帧特征分析，生成帧特征分析数据；

S103：基于所述帧特征分析数据，采用支持向量机分类器，区分关键信息帧和非关键信息帧，生成初步处理后的视频流和帧分类信息。

作为本发明的进一步方案，基于所述初步处理后的视频流和帧分类信息，采用H.265编码技术，对视频帧进行动态编码调整，生成优化编码的视频流的步骤具体为：

S201：基于所述初步处理后的视频流和帧分类信息，采用关键帧提取算法选定所述关键信息帧，生成关键帧数据；

S202：基于所述关键帧数据，采用H.265编码技术对所述关键信息帧进行编码，生成编码后的关键帧数据；

S203：基于所述编码后的关键帧数据，采用帧数据融合方法，将所述关键信息帧的数据与所述非关键信息帧的数据结合，再采用双向预测编码技术，生成优化编码的视频流。

作为本发明的进一步方案，基于所述优化编码的视频流，采用逆向索引机制，重新组织视频数据的存储结构，优先处理含有关键人脸信息的视频片段，生成逆向重构的视频数据的步骤具体为：

S301：基于所述优化编码的视频流，采用反向索引技术，进行视频数据结构分析和处理，生成逆向索引准备数据；

S302：基于所述逆向索引准备数据，采用数据分块与重排序技术，进行视频数据重组，生成视频数据重组阶段性结果；

S303：基于所述视频数据重组阶段性结果，采用自适应流重构算法，根据视频数据的内容和结构进行智能重组，生成逆向重构的视频数据。

作为本发明的进一步方案，基于所述逆向重构的视频数据，采用CRC-32算法调整CRC参数，生成具有优化CRC参数的视频数据的步骤具体为：

S401：基于所述逆向重构的视频数据，采用SHA-256哈希算法，进行初步完整性检查，生成初步检查后的数据；

S402：基于所述初步检查后的数据，采用CRC-32算法调整CRC参数，并对数据进行完整性校验，生成经过CRC校验的视频数据；

S403：基于所述经过CRC校验的视频数据，采用纠错编码优化技术，进行最终校验和优化处理，生成具有优化CRC参数的视频数据。

作为本发明的进一步方案，基于所述具有优化CRC参数的视频数据，采用可伸缩视频编码技术，根据网络带宽和存储容量调整多层视频数据的编码质量，生成分层编码的视频数据的步骤具体为：

S501：基于所述具有优化CRC参数的视频数据，采用Wireshark工具，进行网络带宽和存储容量评估，生成带宽和存储容量分析数据；

S502：基于所述带宽和存储容量分析数据，采用可伸缩视频编码技术，调整视频数据的编码层级，生成调整编码层级的视频数据；

S503：基于所述调整编码层级的视频数据，采用多码率自适应编码技术，进行编码优化，生成分层编码的视频数据。

作为本发明的进一步方案，基于所述分层编码的视频数据，采用Elasticsearch的增量索引机制，对视频数据进行索引，生成带有增量式索引的视频数据的步骤具体为：

S601：基于所述分层编码的视频数据，采用YOLO视频内容分析算法，进行关键内容提取和分析，生成视频内容分析结果；

S602：基于所述视频内容分析结果，采用Elasticsearch索引构建技术，对视频数据进行索引，生成索引过程中间数据；

S603：基于所述索引过程中间数据，采用倒排索引构建方法，进行索引的最终优化和数据整合，生成带有增量式索引的视频数据。

作为本发明的进一步方案，基于所述带有增量式索引的视频数据，采用基于内容和上下文规则的存储优化算法，根据视频元数据（时间戳、地理位置、场景标签）进行智能存储决策，生成最终的优化存储视频数据的步骤具体为：

S701：基于所述带有增量式索引的视频数据，采用FFmpeg工具，提取时间戳、地理位置和场景标签数据，生成视频元数据分析结果；

S702：基于所述视频元数据分析结果，采用决策树分析模型，根据提取的数据内容制定智能存储策略，生成存储策略决策数据；

S703：基于所述存储策略决策数据，采用数据压缩和归档技术，根据内容和上下文规则进行最终存储优化，生成最终的优化存储视频数据。

基于序列编码的远程人脸识别视频存储系统，所述基于序列编码的远程人脸识别视频存储系统用于执行上述基于序列编码的远程人脸识别视频存储方法，所述系统包括视频流处理模块、动态编码调整模块、逆向重构模块、CRC优化模块、分层编码模块、增量索引模块、元数据分析模块、存储优化决策模块；

所述视频流处理模块基于接收的远程视频流，采用卷积神经网络进行视频帧的实时分析和分类，并区分关键信息帧和非关键信息帧，生成初步处理后的视频流和帧分类信息；

所述动态编码调整模块基于初步处理后的视频流和帧分类信息，采用H.265编码技术，对视频帧进行动态编码调整，生成优化编码的视频流；

所述逆向重构模块基于优化编码的视频流，采用反向索引技术，重新组织视频数据的存储结构，并且优先处理带有关键人脸信息的视频片段，生成逆向重构的视频数据；

所述CRC优化模块基于逆向重构的视频数据，采用CRC-32算法校验数据的完整性，生成具有优化CRC参数的视频数据；

所述分层编码模块基于具有优化CRC参数的视频数据，采用可伸缩视频编码技术，根据网络带宽和存储容量调整多层视频数据的编码质量，生成分层编码的视频数据；

所述增量索引模块基于分层编码的视频数据，采用Elasticsearch索引构建技术，对视频数据进行索引，生成带有增量式索引的视频数据；

所述元数据分析模块基于带有增量式索引的视频数据，采用FFmpeg工具，提取关键的视频元数据，生成视频元数据分析结果。

所述存储优化决策模块基于视频元数据分析结果，采用决策树分析模型，根据内容和上下文规则进行存储优化，生成最终的优化存储视频数据。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过采用自适应序列帧重构算法，结合卷积神经网络，本发明大幅提高了视频流编码策略的灵活性，有效区分了关键信息帧和非关键信息帧，极大提升了存储效率并减少了空间浪费，其次，利用逆向视频流重构技术，优化了视频数据的存储结构，使数据检索和处理更高效，尤其在关键人脸信息的快速定位和访问方面，此外，本发明还引入了自优化的循环冗余校验存储机制，通过动态调整CRC参数，提高了数据完整性和减少冗余数据，特别适用于长时间视频监控的需求，同时，自适应分层视频数据编码能够根据网络带宽和存储容量变化动态调整编码质量，提高了编码适应性和灵活性，增量式视频数据索引优化策略则通过逐步构建和更新索引，提高了大规模视频存储系统的数据检索速度和准确性，减轻了处理负担，最后，视频元数据驱动的智能存储分配能够根据时间戳、地理位置和场景标签等视频元数据智能决定存储位置和方式，优化存储效率和数据传输速度。

附图说明

图1为本发明的工作流程示意图；

图2为本发明的S1细化流程图；

图3为本发明的S2细化流程图；

图4为本发明的S3细化流程图；

图5为本发明的S4细化流程图；

图6为本发明的S5细化流程图；

图7为本发明的S6细化流程图；

图8为本发明的S7细化流程图；

图9为本发明的系统流程图。

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，以下结合附图及实施例，对本发明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。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“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，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于序列编码的远程人脸识别视频存储方法，包括以下步骤：

S1：基于接收的远程视频流，采用卷积神经网络，进行视频帧的实时分析和分类，并区分关键信息帧和非关键信息帧，关键信息帧具体为带有人脸特征的视频帧，非关键信息帧包括背景场景、无人脸特征画面，生成初步处理后的视频流和帧分类信息；

S2：基于初步处理后的视频流和帧分类信息，采用H.265编码技术，对视频帧进行动态编码调整，生成优化编码的视频流；

S3：基于优化编码的视频流，采用逆向索引机制，重新组织视频数据的存储结构，优先处理含有关键人脸信息的视频片段，生成逆向重构的视频数据；

S4：基于逆向重构的视频数据，采用CRC-32算法调整CRC参数，生成具有优化CRC参数的视频数据；

S5：基于具有优化CRC参数的视频数据，采用可伸缩视频编码技术，根据网络带宽和存储容量调整多层视频数据的编码质量，生成分层编码的视频数据；

S6：基于分层编码的视频数据，采用Elasticsearch的增量索引机制，对视频数据进行索引，生成带有增量式索引的视频数据；

S7：基于带有增量式索引的视频数据，采用基于内容和上下文规则的存储优化算法，根据视频元数据（时间戳、地理位置、场景标签）进行智能存储决策，生成最终的优化存储视频数据。

初步处理后的视频流和帧分类信息具体为每帧视频的信息密度和关键内容标记信息，优化编码的视频流具体为经过动态编码调整的视频帧序列，逆向重构的视频数据具体指按内容重要性重新排序和存储的视频数据，具有优化CRC参数的视频数据具体为经过CRC参数优化，处理冗余后的视频数据，分层编码的视频数据具体指根据多网络和存储条件分层编码的视频数据，带有增量式索引的视频数据具体为附加了逐步构建的数据索引的视频数据，最终的优化存储视频数据具体为根据视频元数据进行智能存储分配的视频数据。

通过采用卷积神经网络实现的实时视频帧分析和分类，本方法提高了识别关键内容（如人脸特征）的准确性。不仅提升了数据处理的效率，还确保了关键信息的准确捕捉，为后续的处理和分析打下了坚实基础。

利用H.265编码技术对视频帧进行动态编码调整，本方法实现了视频流的高效压缩，显著降低了存储空间的需求。使得视频数据存储更加经济高效，尤其对于长期存储的视频监控数据至关重要。

通过逆向索引机制，本方法重新组织了视频数据的存储结构，优化了存储方式。这不仅提升了数据检索的速度，也使得关键信息（如人脸识别数据）的存取更为高效，极大提高了数据的可访问性和实用性。

CRC-32算法的应用在确保数据完整性的同时，通过优化CRC参数，减少了数据冗余。提高了长时间存储视频数据的安全性和可靠性，对于需要长期回溯和分析的监控场景尤为重要。

借助可伸缩视频编码技术，本方法可以根据网络带宽和存储容量的实际情况，动态调整编码层级。因此，系统能够在不同的网络环境和存储条件下都保持高效运作。

通过Elasticsearch的增量式索引机制，本方法在提高视频数据索引的效率的同时，也加快了数据检索的速度。这对于处理和分析大量视频数据，特别是在需要快速响应的安全监控场景中，具有重要意义。

基于内容和上下文规则的存储优化算法允许系统根据视频元数据智能决定每个视频片段的最佳存储位置和方式。不仅优化了存储资源的使用，还提高了数据管理的效率和灵活性。

请参阅图2，基于接收的远程视频流，采用卷积神经网络，进行视频帧的实时分析和分类，并区分关键信息帧和非关键信息帧，生成初步处理后的视频流和帧分类信息的步骤具体为：

S101：基于接收的远程视频流，采用帧间差分法进行逐帧提取，生成逐帧提取的视频数据；

S102：基于逐帧提取的视频数据，采用基于VGG-16的特征提取网络进行帧特征分析，生成帧特征分析数据；

S103：基于帧特征分析数据，采用支持向量机分类器，区分关键信息帧和非关键信息帧，生成初步处理后的视频流和帧分类信息。

在S101步骤中，系统首先接收远程视频流，并采用帧间差分法对视频进行逐帧提取。这个过程涉及比较连续帧之间的差异，以识别和提取出视频中每一帧的独特内容。帧间差分法能够识别视频中的动态变化部分，例如移动的物体或变化的场景，这为后续的更深层次分析提供了基础。

在S102步骤中，系统使用基于VGG-16模型的特征提取网络对逐帧提取的视频数据进行深入的帧特征分析。VGG-16网络是一种深度卷积神经网络，其能够有效地识别和分析图像中的复杂特征。在这一步骤中，VGG-16网络被用来从每一帧中提取关键视觉特征，如纹理、形状和颜色等，为视频帧提供了详细的特征描述。

在S103步骤中，系统利用支持向量机分类器来处理帧特征分析数据，进而区分关键信息帧和非关键信息帧。在这一步骤中，支持向量机根据从VGG-16网络提取的特征数据，有效地将包含重要内容（如人脸特征）的关键信息帧与背景场景或无关紧要的画面等非关键信息帧区分开来。这样的分类不仅提高了数据处理的准确性，也为后续的视频流处理和存储优化奠定了基础。

请参阅图3，基于初步处理后的视频流和帧分类信息，采用H.265编码技术，对视频帧进行动态编码调整，生成优化编码的视频流的步骤具体为：

S201：基于初步处理后的视频流和帧分类信息，采用关键帧提取算法选定关键信息帧，生成关键帧数据；

S202：基于关键帧数据，采用H.265编码技术对关键信息帧进行编码，生成编码后的关键帧数据；

S203：基于编码后的关键帧数据，采用帧数据融合方法，将关键信息帧的数据与非关键信息帧的数据结合，再采用双向预测编码技术，生成优化编码的视频流。

在S201步骤中，通过应用关键帧提取算法，系统从初步处理后的视频流和帧分类信息中精确地选定关键信息帧。这一过程涉及分析视频帧的特征数据，如动作、颜色变化等，以识别出那些包含重要视觉信息的帧，如人脸或其他显著特征。这些被识别出的帧被标记为关键帧，并生成相应的关键帧数据，为后续的高效编码提供了基础。

在S202步骤中，系统采用H.265编码技术对所提取的关键帧进行编码处理。H.265是一种先进的视频压缩标准，它能够在保持高图像质量的同时显著减少数据大小。在此步骤中，通过对关键帧数据应用H.265编码，不仅提高了存储和传输效率，而且确保了关键视觉信息的质量和完整性。

在S203步骤中，系统运用帧数据融合方法，将编码后的关键帧数据与非关键信息帧的数据结合。这一步骤涉及到对关键帧和非关键帧的数据进行智能合并，以及应用双向预测编码技术。双向预测编码通过考虑前后帧的内容来预测当前帧的信息，从而进一步优化视频流的编码效率。不仅保留了视频中的重要内容，同时还确保了整个视频流的连贯性和压缩效率，生成了优化编码的视频流。

请参阅图4，基于优化编码的视频流，采用逆向索引机制，重新组织视频数据的存储结构，优先处理含有关键人脸信息的视频片段，生成逆向重构的视频数据的步骤具体为：

S301：基于优化编码的视频流，采用反向索引技术，进行视频数据结构分析和处理，生成逆向索引准备数据；

S302：基于逆向索引准备数据，采用数据分块与重排序技术，进行视频数据重组，生成视频数据重组阶段性结果；

S303：基于视频数据重组阶段性结果，采用自适应流重构算法，根据视频数据的内容和结构进行智能重组，生成逆向重构的视频数据。

在S301步骤中，通过应用反向索引技术，对优化编码后的视频流进行深入的数据结构分析和处理。反向索引技术允许系统有效地分析视频内容，特别是在识别和标记含有关键信息（如人脸特征）的视频片段方面。这一过程生成的逆向索引准备数据为视频数据的进一步重组和优化存储打下了基础。

在S302步骤中，系统利用数据分块与重排序技术对逆向索引准备数据进行处理。这一阶段，视频数据被分成多个块，并根据其重要性和相关性进行重新排序。此技术使得视频数据更加有序，且便于快速访问和检索，特别是对于含有关键信息的部分。这个过程最终生成了视频数据重组的阶段性结果，为最终的逆向重构奠定了基础。

在S303步骤中，系统采用自适应流重构算法对视频数据进行最终的重构。这一算法根据视频数据的具体内容和结构进行智能化处理，确保了视频数据的存储和访问方式最大程度地优化。自适应流重构算法特别强调内容的优先级和访问频率，确保关键信息，如人脸特征等，得到优先和高效的处理。最终，这一步骤生成了逆向重构的视频数据，实现了视频存储结构的高效优化。

请参阅图5，基于逆向重构的视频数据，采用CRC-32算法调整CRC参数，生成具有优化CRC参数的视频数据的步骤具体为：

S401：基于逆向重构的视频数据，采用SHA-256哈希算法，进行初步完整性检查，生成初步检查后的数据；

S402：基于初步检查后的数据，采用CRC-32算法调整CRC参数，并对数据进行完整性校验，生成经过CRC校验的视频数据；

S403：基于经过CRC校验的视频数据，采用纠错编码优化技术，进行最终校验和优化处理，生成具有优化CRC参数的视频数据。

在S401步骤中，系统首先使用SHA-256哈希算法对逆向重构的视频数据执行初步完整性检查。SHA-256算法能够生成视频数据的独特哈希值，用于后续的验证和完整性检查。这个过程的关键在于确保视频数据在重构过程中没有遭受损坏或篡改，从而生成初步检查后的数据，为下一步的进一步校验打下基础。

在S402步骤中，基于初步检查后的数据，系统采用CRC-32算法对CRC参数进行调整，并对数据执行完整性校验。CRC-32算法的调整旨在优化数据的校验过程，提高检测数据完整性的准确性。这一步骤是确保视频数据在存储和传输过程中保持不变和未被破坏的关键环节，生成了经过CRC校验的视频数据。

在S403步骤中，系统利用纠错编码优化技术对经过CRC校验的视频数据进行最终的校验和优化处理。纠错编码优化技术在此用以增强视频数据的抗干扰能力，确保在数据传输或存储过程中即使出现错误也能被有效检测和纠正。不仅提高了数据的安全性，也保障了数据的完整性和可靠性，最终生成了具有优化CRC参数的视频数据，从而为后续的处理和存储提供了更加稳固和可靠的基础。

请参阅图6，基于具有优化CRC参数的视频数据，采用可伸缩视频编码技术，根据网络带宽和存储容量调整多层视频数据的编码质量，生成分层编码的视频数据的步骤具体为：

S501：基于具有优化CRC参数的视频数据，采用Wireshark工具，进行网络带宽和存储容量评估，生成带宽和存储容量分析数据；

S502：基于带宽和存储容量分析数据，采用可伸缩视频编码技术，调整视频数据的编码层级，生成调整编码层级的视频数据；

S503：基于调整编码层级的视频数据，采用多码率自适应编码技术，进行编码优化，生成分层编码的视频数据。

在S501步骤中，系统首先利用Wireshark工具对具有优化CRC参数的视频数据进行网络带宽和存储容量的评估。Wireshark作为一种网络协议分析工具，能够详细捕获和分析网络流量数据，从而提供准确的带宽使用情况和网络性能分析。因此，系统能够获得关于当前网络条件和可用存储资源的详细信息，生成带宽和存储容量分析数据，为视频数据的后续编码优化提供了关键的输入参数。

在S502步骤中，系统采用可伸缩视频编码技术根据前一步骤获得的带宽和存储容量分析数据，对视频数据的编码层级进行调整。可伸缩视频编码技术允许视频流以不同的质量层级进行编码，使视频流的质量能够根据网络带宽和存储容量的变化进行动态调整。这一步骤中，系统智能地确定最适合当前网络和存储条件的编码层级，生成了调整后的编码层级视频数据。

在S503步骤中，基于调整编码层级的视频数据，系统进一步应用多码率自适应编码技术进行编码优化。使得视频流能够在不同的码率下保持最佳的图像质量，优化了视频数据的整体传输和存储效率。因此，系统能够更有效地处理和传输视频内容，最终生成了高效率、适应性强的分层编码视频数据，满足了不同网络环境和存储需求下的高质量视频传输和存储要求。

请参阅图7，基于分层编码的视频数据，采用Elasticsearch的增量索引机制，对视频数据进行索引，生成带有增量式索引的视频数据的步骤具体为：

S601：基于分层编码的视频数据，采用YOLO视频内容分析算法，进行关键内容提取和分析，生成视频内容分析结果；

S602：基于视频内容分析结果，采用Elasticsearch索引构建技术，对视频数据进行索引，生成索引过程中间数据；

S603：基于索引过程中间数据，采用倒排索引构建方法，进行索引的最终优化和数据整合，生成带有增量式索引的视频数据。

在S601步骤中，系统针对分层编码的视频数据运用YOLO视频内容分析算法来进行关键内容的提取和分析。YOLO算法能够快速准确地在视频帧中识别和定位对象。通过这一步骤，系统能够从视频流中提取出关键信息，如人脸、物体或特定的场景，生成详细的视频内容分析结果。这些结果为视频数据的深入索引和检索提供了基础。

在S602步骤中，基于从YOLO算法获得的视频内容分析结果，系统采用Elasticsearch的索引构建技术对视频数据进行索引。Elasticsearch允许快速、高效地对大量数据进行索引和搜索。在此步骤中，Elasticsearch被用于创建视频数据的索引，从而允许快速检索特定的视频帧或片段，生成了索引过程中的中间数据。

在S603步骤中，系统利用倒排索引构建方法对上一步骤生成的索引过程中间数据进行最终的优化和数据整合。倒排索引适用于快速检索大规模数据集。因此，系统优化了索引结构，提高了检索效率和准确性。这一过程确保了索引能够快速地定位到具体的视频内容，最终生成了带有增量式索引的视频数据，为视频数据的有效管理和快速访问提供了强大的支持。

请参阅图8，基于带有增量式索引的视频数据，采用基于内容和上下文规则的存储优化算法，根据视频元数据（时间戳、地理位置、场景标签）进行智能存储决策，生成最终的优化存储视频数据的步骤具体为：

S701：基于带有增量式索引的视频数据，采用FFmpeg工具，提取时间戳、地理位置和场景标签数据，生成视频元数据分析结果；

S702：基于视频元数据分析结果，采用决策树分析模型，根据提取的数据内容制定智能存储策略，生成存储策略决策数据；

S703：基于存储策略决策数据，采用数据压缩和归档技术，根据内容和上下文规则进行最终存储优化，生成最终的优化存储视频数据。

在S701步骤中，系统利用FFmpeg工具对带有增量式索引的视频数据进行深入分析，以提取关键的视频元数据，包括时间戳、地理位置和场景标签。FFmpeg能够精准地从视频数据中提取这些重要信息。提取出的时间戳信息揭示了视频帧的精确时间点，地理位置信息标明了视频拍摄的地点，而场景标签则提供了关于视频内容的上下文信息。这些元数据对于接下来的智能存储决策至关重要，生成了详细的视频元数据分析结果。

在S702步骤中，系统运用决策树分析模型对提取的视频元数据进行分析，并基于此信息制定智能存储策略。决策树是一种有效的数据分析和模式识别工具，可以根据视频元数据的不同特征和模式，制定出最适合的存储路径和方法。这一步骤中，系统依据元数据内容，如时间敏感度、地点相关性或场景重要性，智能地决策视频数据的存储策略，生成了存储策略决策数据。

在S703步骤中，系统根据存储策略决策数据，应用数据压缩和归档技术，对视频数据进行最终的存储优化。这里的数据压缩技术旨在减小视频数据的体积，而归档技术则确保了长期存储的可访问性和安全性。通过综合考虑内容和上下文规则，系统能够在保证数据完整性的同时，优化存储空间的使用，最终生成了经过优化存储处理的视频数据。这一整合的存储策略不仅提升了存储效率，还确保了数据的快速访问和长期保全。

请参阅图9，基于序列编码的远程人脸识别视频存储系统，基于序列编码的远程人脸识别视频存储系统用于执行上述基于序列编码的远程人脸识别视频存储方法，系统包括视频流处理模块、动态编码调整模块、逆向重构模块、CRC优化模块、分层编码模块、增量索引模块、元数据分析模块、存储优化决策模块；

视频流处理模块基于接收的远程视频流，采用卷积神经网络进行视频帧的实时分析和分类，并区分关键信息帧和非关键信息帧，生成初步处理后的视频流和帧分类信息；

动态编码调整模块基于初步处理后的视频流和帧分类信息，采用H.265编码技术，对视频帧进行动态编码调整，生成优化编码的视频流；

逆向重构模块基于优化编码的视频流，采用反向索引技术，重新组织视频数据的存储结构，并且优先处理带有关键人脸信息的视频片段，生成逆向重构的视频数据；

CRC优化模块基于逆向重构的视频数据，采用CRC-32算法校验数据的完整性，生成具有优化CRC参数的视频数据；

分层编码模块基于具有优化CRC参数的视频数据，采用可伸缩视频编码技术，根据网络带宽和存储容量调整多层视频数据的编码质量，生成分层编码的视频数据；

增量索引模块基于分层编码的视频数据，采用Elasticsearch索引构建技术，对视频数据进行索引，生成带有增量式索引的视频数据；

元数据分析模块基于带有增量式索引的视频数据，采用FFmpeg工具，提取关键的视频元数据，生成视频元数据分析结果。

存储优化决策模块基于视频元数据分析结果，采用决策树分析模型，根据内容和上下文规则进行存储优化，生成最终的优化存储视频数据。

视频流处理模块通过卷积神经网络实现视频帧的实时分析和分类，能够精准区分关键信息帧和非关键信息帧。不仅提高了识别的准确率，还大大减少了后续处理过程中的计算负担，从而提升了整体系统的效率和响应速度。

动态编码调整模块的使用H.265编码技术使得视频流的编码更为高效，同时保持了高质量的图像。从而允许系统根据视频内容的重要性进行智能编码，从而减少了不必要的存储空间占用和带宽使用。

逆向重构模块利用反向索引技术优化视频数据的存储结构，特别强调对关键人脸信息的优先处理。不仅提高了数据检索的速度，也确保了重要信息的快速访问。

CRC优化模块的应用确保了逆向重构的视频数据在完整性方面得到了充分的保护。通过优化CRC参数，系统能有效地降低数据损坏的风险，保障了数据传输和存储过程中的安全性和可靠性。

分层编码模块根据网络带宽和存储条件动态调整视频数据的编码层级，使得系统能在不同的网络环境和存储条件下都保持最佳性能，提高了系统的适应性和灵活性。

增量索引模块通过Elasticsearch索引构建技术提高了视频数据的索引效率，大大加快了数据检索的速度，特别是在大规模视频数据环境下更显其优势。

元数据分析模块利用FFmpeg工具从视频中提取关键元数据，为智能存储决策提供了重要依据。从而确保存储策略能够充分考虑视频内容的具体特点。

存储优化决策模块的决策树分析模型根据提取的元数据内容，智能地规划视频数据的存储策略，有效地提高了存储效率和数据安全性。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。