具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本申请的实施方式。虽然附图中显示了本申请的实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

相关技术中，由于大量RS设备将数据上传到云端服务器进行分析处理，使得云端服务器的计算压力大，响应速度较慢。针对上述问题，本申请提供一种RS设备的数据上传处理方法，能够降低云端服务器的计算压力，提高云端服务器的响应速度。

以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。

图1是本申请实施例示出的RS设备的数据上传处理方法的流程示意图。

参见图1，该方法包括：

步骤S101、获取RS设备的相机采集的视频流。

该步骤可以通过RTSP（Real Time Streaming Protocol，实时流传输协议）获取RS设备的相机采集的视频流。RS设备上安装有相机，可以拍摄路口或路边的照片或视频，从而得到视频流。

步骤S102、将视频流通过RTMP协议上传给云端服务器。

其中，该步骤可以由RS设备将视频流通过RTMP（Real Time Messaging Protocol，实时消息传输协议）实时上传给云端服务器。

步骤S103、将视频流采用设定算法进行识别，将视频流的识别结果通过HTTP协议上传给云端服务器。

该步骤中，RS设备将视频流采用目标检测算法及跟踪算法进行识别。目标检测算法可以是Yolo检测算法，跟踪算法可以是卡尔曼滤波及匈牙利匹配算法。也就是说，可以将视频流采用Yolo检测算法、卡尔曼滤波及匈牙利匹配算法进行识别。

该步骤可以由RS设备侧将视频流采用设定算法进行实时识别，及将视频流的识别结果通过HTTP（Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议）实时上传给云端服务器。

从该实施例可以看出，本申请提供的技术方案，是RS设备将相机采集的视频流通过RTMP协议上传给云端服务器；将所述视频流采用设定算法进行识别，将所述视频流的识别结果通过HTTP协议上传给云端服务器。这样，将视频流的识别运算设置在RS设备侧运行，众多RS设备与云端服务器可以构成分布式网络，进行分布式计算，不再像相关技术那样所有RS设备上传的视频流都通过云端服务器进行识别运算，从而可以大大减少云端服务器的计算压力，也能提高云端服务器的响应速度。

图2是本申请另一实施例示出的RS设备的数据上传处理方法的流程示意图。该实施例通过RS设备、RS设备的本地处理器和云端服务器之间的交互描述处理流程。需说明的是，RS设备的本地处理器是属于RS设备内部的主机，也可以称为HTTP Server，HTTP Server的处理属于JAVA层的处理。

参见图2，该方法包括：

步骤S201、RS设备获取RS设备的相机采集的视频流。

该步骤中，RS设备通过RTSP协议获取RS设备的相机采集的视频流。

RTSP协议，是TCP（Transmission Control Protocol，传输控制协议）/IP（Internet Protocol，网际互连协议）协议体系中的一个应用层协议。该协议定义了一对多应用程序如何有效地通过IP网络传送多媒体数据。RTSP在体系结构上位于RTP（Real-timeTransport Protocol，实时传输协议）和RTCP（Real-time Transport Control Protocol，实时传输控制协议）之上，它使用TCP或UDP（User Datagram Protocol，用户数据报协议）完成数据传输。

HTTP与RTSP相比，HTTP请求由客户端发出，服务器作出响应；使用RTSP时，客户端和服务器都可以发出请求，即RTSP可以是双向的。RTSP是用来控制声音或影像的多媒体串流协议，并允许同时多个串流需求控制，传输时所用的网络通讯协定并不在其定义的范围内，服务器端可以自行选择使用TCP或UDP来传送串流内容，它的语法和运作跟HTTP 1.1类似，但并不特别强调时间同步，所以比较能容忍网络延迟。因RTSP具有重新导向功能，可视实际负载情况来转换提供服务的服务器，以避免过大的负载集中于同一服务器而造成延迟。

步骤S202、RS设备将视频流通过RTMP协议上传给云端服务器。

RS设备可以将视频流通过RTMP协议实时上传给云端服务器。RTMP是一种设计用来进行实时数据通信的网络协议，主要用来在Flash平台和支持RTMP协议的流媒体/交互服务器之间进行音视频和数据通信。RTMP协议就像一个用来装数据包的容器,这些数据既可以是AMF（Action Message Format，操作消息格式）格式的数据，也可以是FLV（FlashVideo，流媒体格式）中的视/音频数据。

步骤S203、RS设备将视频流采用设定算法进行识别，得到识别结果。

该步骤中，RS设备将视频流采用目标检测算法及跟踪算法进行识别。目标检测算法可以是Yolo检测算法，跟踪算法可以是卡尔曼滤波及匈牙利匹配算法。也就是说，可以将视频流采用Yolo检测算法、卡尔曼滤波及匈牙利匹配算法进行识别。

Yolo检测算法是目前比较流行的目标检测算法，速度快且结构简单。Yolo检测算法基于图像的全局信息进行预测，其将目标区域预测与目标类别判断整合到单个神经网络模型中。Yolo检测算法一般将一幅图像分成SxS个网格(grid cell)，如果某个object（目标）的中心落在这个网格中，则这个网格就负责预测这个object。因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，Yolo检测算法可以非常快的完成物体检测任务。

卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。它适合于实时处理和计算机运算。

匈牙利匹配算法，是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法。匈牙利匹配算法是基于Hall定理中充分性证明的思想，它是部图匹配最常见的算法，该算法的核心就是寻找增广路径，它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。

需说明的是，这里的将视频流采用设定算法进行识别，可以包括识别交通参与者、交通拥堵、车流统计等。识别的结果可以参见图4的图像中显示的识别结果。

步骤S204、RS设备将视频流的识别结果通过HTTP协议传输给RS设备的本地处理器。

RS设备可以将视频流的识别结果通过HTTP协议实时传输给RS设备的本地处理器。

步骤S205、RS设备的本地处理器将接收的识别结果通过HTTP协议上传给云端服务器。

RS设备的本地处理器可以将接收的识别结果通过HTTP协议实时上传给云端服务器。

步骤S206、云端服务器用于接收RS设备通过RTMP协议上传的视频流，接收RS设备的本地处理器通过HTTP协议上传的识别结果。

需说明的是，上述是以RS设备将视频流采用设定算法进行识别，将视频流的识别结果通过HTTP协议传输给RS设备的本地处理器，由RS设备的本地处理器将识别结果通过HTTP协议上传给云端服务器举例说明但不局限于此，也可以是RS设备直接将视频流通过HTTP协议传输给RS设备的本地处理器，由RS设备的本地处理器将视频流采用设定算法进行识别后，将识别结果通过HTTP协议上传给云端服务器。

参见图3，是本申请实施例示出的利用本申请方法上传的图像的效果示意图。图3中，其中一个RS设备将视频流采用设定算法进行识别，识别出视频流中的车辆，识别的结果为： car ，22，0.38 ，该识别结果表示识别为car，uuid：22，置信度0.38。其中，uuid是通用唯一识别码（Universally Unique Identifier）的缩写，uuid是指在一台机器上生成的数字，它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的。其中，置信度也称为可靠度、置信水平或置信系数，即在抽样对总体参数作出估计时，由于样本的随机性，其结论总是不确定的；因此，采用一种概率的陈述方法，也就是数理统计中的区间估计法，即估计值与总体的参数在一定允许的误差范围以内，其相应的概率有多大，这个相应的概率称作置信度。

该步骤中，云端服务器分别获得视频流和识别结果后，将接收的识别结果显示在接收的视频流中。另外，还可以同步给自动驾驶的车辆，或进行车路协同。车路协同是采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。

可以发现，利用本申请实施例提供的方案，将视频流的识别运算分布到各个RS设备侧运行，就可以实现RS设备网络实时上传视频流之后，在延后极短的时间（例如0.1s）就可以将识别车辆的结果等显示在云端服务器的监控器上。因此，将视频流的识别运算设置在RS设备侧运行，众多RS设备与云端服务器可以构成分布式网络，进行分布式计算，不再像相关技术那样所有RS设备上传的视频流都通过云端服务器进行识别运算，从而可以大大减少云端服务器的计算压力，也能提高云端服务器的响应速度。

与前述应用功能实现方法实施例相对应，本申请还提供了一种数据上传处理系统及相关设备。

图4是本申请实施例示出的数据上传处理系统的结构示意图。

参见图4，本申请实施例提供一种数据上传处理系统50，包括：RS设备51、云端服务器52。其中，RS设备51内部可以包括RS设备的本地处理器511。

RS设备51，用于获取RS设备51的相机采集的视频流；将视频流通过RTMP协议上传给云端服务器52；将视频流采用设定算法进行识别，将视频流的识别结果通过HTTP协议上传给云端服务器52。RS设备51可以将视频流采用目标检测算法及跟踪算法进行识别。目标检测算法可以是Yolo检测算法，跟踪算法可以是卡尔曼滤波及匈牙利匹配算法。也就是说，可以将视频流采用Yolo检测算法、卡尔曼滤波及匈牙利匹配算法进行识别。

云端服务器52，用于接收RS设备51通过RTMP协议上传的视频流，接收RS设备51通过HTTP协议上传的识别结果。

RS设备的本地处理器511，用于将识别结果通过HTTP协议上传给云端服务器52。RS设备的本地处理器511也可以接收视频流后，将视频流采用目标检测算法及跟踪算法进行识别。目标检测算法可以是Yolo检测算法，跟踪算法可以是卡尔曼滤波及匈牙利匹配算法。也就是说，可以将视频流采用Yolo检测算法、卡尔曼滤波及匈牙利匹配算法进行识别。

从该实施例可以看出，本申请提供的数据上传处理系统，将视频流的识别运算设置在RS设备侧运行，众多RS设备与云端服务器可以构成分布式网络，进行分布式计算，不再像相关技术那样所有RS设备上传的视频流都通过云端服务器进行识别运算，从而可以大大减少云端服务器的计算压力，也能提高云端服务器的响应速度。

图5是本申请实施例示出的数据上传处理装置的结构示意图。

参见图5，本申请实施例提供一种数据上传处理装置60，包括：获取模块61、第一传输模块62、识别模块63、第二传输模块64。

获取模块61，用于获取RS设备的相机采集的视频流。获取模块62可以通过RTSP协议获取RS设备的相机采集的视频流。

第一传输模块62，用于将视频流通过RTMP协议上传给云端服务器。第一传输模块62可以将视频流通过RTMP协议实时上传给云端服务器。

识别模块63，用于将视频流采用设定算法进行识别。识别模块63将视频流采用目标检测算法及跟踪算法进行识别。目标检测算法可以是Yolo检测算法，跟踪算法可以是卡尔曼滤波及匈牙利匹配算法。也就是说，可以将视频流采用Yolo检测算法、卡尔曼滤波及匈牙利匹配算法进行识别。

第二传输模块64，用于将识别模块63识别的视频流的识别结果通过HTTP协议上传给云端服务器。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不再做详细阐述说明。

图6是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。该电子设备例如可以是RS设备。

参见图6，电子设备700包括存储器710和处理器720。

处理器720可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器710可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器（ROM），和永久存储装置。其中，ROM可以存储处理器720或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置（例如磁或光盘、闪存）作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备（例如软盘、光驱）。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器710可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片（DRAM，SRAM，SDRAM，闪存，可编程只读存储器），磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器77可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片（CD）、只读数字多功能光盘（例如DVD-ROM，双层DVD-ROM）、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡（例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等等）、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。

存储器710上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器720处理时，可以使处理器720执行上文述及的方法中的部分或全部。

此外，根据本申请的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本申请的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。

或者，本申请还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质（或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质），其上存储有可执行代码（或计算机程序、或计算机指令代码），当可执行代码（或计算机程序、或计算机指令代码）被电子设备（或电子设备、服务器等）的处理器执行时，使处理器执行根据本申请的上述方法的各个步骤的部分或全部。

以上已经描述了本申请的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。