本发明属于视频处理，具体而言，涉及一种基于数据分析的监控视频分类处理推送方法。
背景技术：
1、航海环境复杂多变，船舶在海上行驶面临着各种风险，如恶劣天气、海盗袭击、机械故障等。通过安装监控摄像头，可以及时发现潜在的安全隐患，而通过对监控视频进行分类处理，可以对船舶各个方面进行更好的管理。
2、现有技术如申请号为201910467214.2的中国发明专利申请公开的一种基于案件调度的视频信息发布方法及系统，其包括：获取视频监控数据。对视频监控数据进行特征分析并按照预设特征提取规则进行特征分类，生成多类视频特征信息。获取待处理案件的案件信息。根据案件信息从多类视频特征信息中提取与待处理案件相关的视频数据。根据预设权限规则将视频数据发送至各预设终端。进而实现了自动对大量视频监控数据进行筛选，提高了视频数据的处理效率，并根据待处理案件的具体案件信息对多类视频信息进行进一步的筛选，以得到与待处理案件有关联的视频信息，并通过将筛选出的视频数据根据预设权限规则自动推送至各个预设终端的方式，无需人工提取，省时省力，进一步提高了办案效率。
3、现有技术又如申请号为202010356918.5的中国发明专利申请公开的一种加油站卸油场所安全监管方法及系统，其通过加油站卸油场所安全监管系统对加油站卸油作业进行实时安全监测，包括加油站卸油场所安全监管系统采集加油站卸油作业中每一个监控对象的实时视频和/或实时图像。对所有实时视频和/或实时图像进行分类并导入筛选出每一监控对象所对应的预设图像识别模型中识别，分别得到每一监控对象是否存在安全隐患的检测结果。对存在安全隐患的检测结果进行预警，并将存在安全隐患的监控对象及其经智能识别及异常分析后的处理结果推送给用户，进而能实现加油站卸油作业无人化监管，对卸油作业中不符合要求规范行为进行实时报警，有效减少卸油作业安全事故的发生。
4、针对上述两种技术方案，很显然，当前监控视频进行分类处理对所处的场景偏心适用于相对较为静态稳定的场景中，场景较为单一，且对场景中的环境因素关注度不足，还存在以下几个方面的问题：1、场景适应性不足，海洋环境中的光线变化非常频繁，稳定性较差，当前未考虑环境的影响，使得后续识别和分类效果难以达到预期。
5、2、当前处理效率难以适应海上场景，在发生紧急情况，海上预警需要迅速做出反应，对及时性要求较高，当前视频处理和推送技术在处理速度上关注较少，进而无法实现及时响应。
技术实现思路
1、鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种基于数据分析的监控视频分类处理推送方法。
2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供了一种基于数据分析的监控视频分类处理推送方法，该方法包括：s1、监控环境数据采集：通过预先安置的环境传感设备进行实时环境数据采集。
3、s2、监控视频数据采集：确定各监控关键区域对应视频帧拉取的适宜间隔时长，据此按照所述适宜间隔时长从预先设置的各监控关键区域内对应安置摄像头进行视频帧拉取。
4、s3、监控视频分类打包：对拉取的各监控关键区域的各视频帧进行分类和打包，得到各类型的各视频帧，并传输至对应预先设置的各算法模型中。
5、s4、视频识别与特征构建：通过预先设置的各算法模型对传输的各视频帧进行识别，得到识别结果。
6、s5、视频推送设置处理：进行推送设置分析，输出各算法模型对应输出结果的推送策略。
7、s6、监控视频推送：基于预先设置的用户权限、各算法模型对应输出结果的推送策略和视频特征，进行对应推送。
8、相较于现有技术，本发明的有益效果如下：（1）本发明通过采集环境数据，并确认频帧拉取的适宜间隔时长，有效解决了当前视频监控处理场景适应性不足的问题，确保了监控视频帧拉取的合理性，进而可以在频繁快速变化环境中可以确保监控的有效性和异常响应的及时性，同时在一定层面还确保了后续处理效率以及确保了后续识别和分类效果。
9、（2）本发明通过设置多个独立线程的算法模型进行视频帧识别，首先可以同时对视频帧进行分析，大大缩短了整体的处理时间，其次可以同时对不同的关键区域和不同的视频帧中进行检测，快速得出分析结果，并且同时增加了视频帧识别的稳定性，避免了不同视频帧处理过程中的相互干扰和相互影响。
10、（3）本发明通过确认频帧拉取的适宜间隔时长、设置多个独立线程的算法模型并设置压缩倍率，在确保在关键时期能够及时获取视频信息的基础上尽可能提高了对关键事件的捕捉效率和处理效率，有效解决了当前处理效率难以适应海上场景的不足，可以确保发生紧急情况时海上预警能够迅速进行响应，进而保障了还是预警响应的及时性，同时合理的压缩倍率可以在保证视频质量的前提下，减少数据传输和存储的压力，进而保障了视频处理和推送的处理速度。
1.一种基于数据分析的监控视频分类处理推送方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于数据分析的监控视频分类处理推送方法，其特征在于：所述确定各监控关键区域对应视频帧拉取的适宜间隔时长，包括：
3.如权利要求2所述的一种基于数据分析的监控视频分类处理推送方法，其特征在于：所述设置各监控关键区域的气象干扰因子，包括：
4.如权利要求3所述的一种基于数据分析的监控视频分类处理推送方法，其特征在于：所述确认各气象检测指标的目标检测值，包括：
5.如权利要求2所述的一种基于数据分析的监控视频分类处理推送方法，其特征在于：所述设置各监控区域的光线干扰因子，包括：
6.如权利要求3所述的一种基于数据分析的监控视频分类处理推送方法，其特征在于：所述对拉取的各监控关键区域的视频帧进行分类，包括：
7.如权利要求1所述的一种基于数据分析的监控视频分类处理推送方法，其特征在于：所述预先设置的各算法模型依次为人员检测模型、设备检测模型、海况分析模型和安全隐患检测模型，且各算法模型为独立线程。
8.如权利要求7所述的一种基于数据分析的监控视频分类处理推送方法，其特征在于：所述通过预先设置的各算法模型对传输的各视频帧进行识别，包括：
9.如权利要求8所述的一种基于数据分析的监控视频分类处理推送方法，其特征在于：所述进行推送设置分析，包括：
10.如权利要求9所述的一种基于数据分析的监控视频分类处理推送方法，其特征在于：所述设置压缩需求因子，包括：
