[发明专利]基于大数据的监控数据保存方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于大数据的监控数据保存方法，其特征在于，包括：

获取在预定时间内采集的监控录像片段，并将所述监控录像片段存储于第一存储空间同时覆盖位于所述第一存储空间的存储时间最早的一段监控录像片段；

对所述监控录像片段中出现的人物进行人脸识别，并获取所述监控录像片段中的各个人物在预定的时间段内的出现次数；

根据各个人物的出现次数，计算所述监控录像片段的重要程度；

当所述重要程度大于预设的阈值时，同时将所述监控录像片段存储于第二存储空间；

根据所述监控录像片段的人脸识别结果以及当前的时间更新所述第二存储空间内存储的各个监控录像片段的重要程度，并删除重要程度低于所述阈值的监控录像片段；其中，根据各个人物的出现次数，计算所述监控录像片段的重要程度，具体为：

获取在预定的时间段出现次数低于预设数值的人物，并记这些人物的出现次数为a_i；其中，i为小于等于N的整数，N为这些人物的数量；

根据出现次数a_i、当前时间t₁、监控录像片段的采集时间t₂以及期望保留时间T计算得到所述监控录像片段的重要程度P，其中：

2.根据权利要求1所述的基于大数据的监控数据保存方法，其特征在于，所述期望保留时间大于第一存储器的默认覆盖时间。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的监控数据保存方法，其特征在于，还包括：

对每个识别到的每个人物添加一个唯一的标识。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的监控数据保存方法，其特征在于，还包括：

当在所述监控录像片段内出现因模糊或者遮挡导致无法识别的不明人物时，判断是否存在与所述不明人物对应的邻近人物；

当存在邻近人物时，根据所述邻近人物的识别结果以及历史大数据获取与所述邻近人物关联的人物的第一标识集合；

降低对所述不明人物进行身份识别的判别阈值，并在所述第一标识集合内再次对不明人物进行身份识别。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的监控数据保存方法，其特征在于，还包括：

当不存在邻近人物时，基于历史大数据获取当前时间段内出现频率较高的人物的第二标识集合；

降低对所述不明人物进行身份识别的判别阈值，并在所述第二标识集合内再次对不明人物进行身份识别。

6.根据权利要求5所述的基于大数据的监控数据保存方法，其特征在于，还包括：

当仍然无法获取所述不明人物的身份信息时，将所述不明人物标记为首次出现的陌生人。

7.一种基于大数据的监控数据保存装置，其特征在于，包括：

监控录像片段获取单元，用于获取在预定时间内采集的监控录像片段，并将所述监控录像片段存储于第一存储空间同时覆盖位于所述第一存储空间的存储时间最早的一段监控录像片段；

识别单元，用于对所述监控录像片段中出现的人物进行人脸识别，并获取所述监控录像片段中的各个人物在预定的时间段内的出现次数；

重要程度计算单元，用于根据各个人物的出现次数，计算所述监控录像片段的重要程度；其中，重要程度计算单元具体用于：获取在预定的时间段出现次数低于预设数值的人物，并记这些人物的出现次数为a_i；其中，i为小于等于N的整数，N为这些人物的数量；根据出现次数a_i、当前时间t₁、监控录像片段的采集时间t₂以及期望保留时间T计算得到所述监控录像片段的重要程度P，其中：

存储单元，用于当所述重要程度大于预设的阈值时，同时将所述监控录像片段存储于第二存储空间；

更新单元，用于根据所述监控录像片段的人脸识别结果以及当前的时间更新所述第二存储空间内存储的各个监控录像片段的重要程度，并删除重要程度低于所述阈值的监控录像片段。