本发明属于耕地监控，具体涉及基于自然资源耕地保护场景视频管理方法。
背景技术：
1、耕地作为最基本的自然资源之一，其保护对于保障粮食安全、维护生态平衡以及促进可持续发展具有重要意义，为了有效实施耕地保护政策，需要对耕地使用情况进行实时监控和管理，传统的耕地监管方法依赖于人工巡查和卫星遥感，这些方法要么成本高昂，要么时效性不足，难以满足快速响应和精准管理的需求。
2、当下，随着视频监控技术和网络通信技术的飞速发展，视频监控系统已经成为环境监测和资源管理的重要工具。通过部署在耕地周边的视频监控设备，可以实现对耕地使用情况的实时监控，及时发现并制止非法占用、破坏耕地的行为，然而，现有的视频监控系统在数据处理、智能分析和信息反馈方面存在局限性，视频数据量大，存在重复分析等现象，进而就导致耕地监控效率低下，无法充分发挥其在耕地保护中的作用，基于此，本方案提供了一种基于自然资源耕地保护场景视频管理方法。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供基于自然资源耕地保护场景视频管理方法，能够覆盖交叉区域下的重复视频数据，也能够降低对非关键信息的关注，提高耕地监控的效率，充分发挥视频监控在耕地保护中的作用。
2、本发明采取的技术方案具体如下：
3、基于自然资源耕地保护场景视频管理方法，包括：
4、获取自然资源耕地保护场景的实时视频数据；
5、对所述实时视频数据进行预处理，提取出与耕地保护相关的关键信息和非关键信息，其中，所述关键信息被汇总为关键数据集，所述非关键信息被汇总为非关键数据集；
6、从所述关键信息中提取关键图像，且依据所述关键图像输出耕地状态，其中，所述耕地状态包括耕地正常状态和耕地异常状态；
7、依据所述耕地状态对实时视频数据进行分段截取，得到多个视频片段，再将多个所述视频片段同步至云端，其中，所述视频片段包括与耕地正常状态对应的正常片段，以及与耕地异常状态对应的异常片段；
8、对所述云端下的正常片段和异常片段分别进行汇总处理，得到正常视频数据集和异常视频数据集。
9、在一种优选方案中，所述获取自然资源耕地保护场景的实时视频数据的步骤，包括：
10、获取耕地保护区域，并在所述耕地保护区域内设置多个视频采集设备；
11、获取各个所述视频采集设备的监控范围，并对相邻所述视频采集设备的监控范围进行比较，得到交叉区域和独立区域；
12、将存在交叉区域的相邻所述视频采集设备分别标定为覆盖设备和被覆盖设备，且所述覆盖设备实时上传所述交叉区域下的视频影像作为实时视频数据。
13、在一种优选方案中，所述对所述实时视频数据进行预处理，提取出与耕地保护相关的关键信息和非关键信息的步骤，包括：
14、将耕地区域分类为关键区域和非关键区域，且将所述关键区域内的实时视频数据标定能够为关键信息；
15、获取所述非关键区域的标准影像，以及所述标准影像对应的标准特征；
16、判断所述实时视频数据中是否出现与标准特征不一致的非标准特征；
17、若是，则记录所述非标准特征的出现节点，并将其标定为待校验特征，再将所述待校验特征输入至校验模型中，得到所述非标准特征的关键性；
18、若否，则表明所述非关键区域正常，并将其对应的实时视频数据标定为非关键信息。
19、在一种优选方案中，所述覆盖设备下关键区域的面积大于或等于被覆盖设备下的关键区域。
20、在一种优选方案中，所述将所述待校验特征输入至校验模型中，得到所述非标准特征的关键性的步骤，包括：
21、实时获取所述待校验特征在非关键区域中的位置坐标，并标定为待校验坐标；
22、对所述非关键区域和关键区域的交界线进行偏移处理，得到预警线；
23、构建监测时段，并获取所述监测时段内待校验坐标与预警线之间的距离，且标定为待校验参数；
24、从所述校验模型中调用校验函数，且将所述待校验参数输入至校验函数中，得到风险趋势值；
25、若所述风险趋势值的取值为负，则表明所述非标准特征接近关键区域，再将所述非标准特征标定为关键特征，且将其对应的视频数据标定为关键信息；
26、若所述风险趋势值的取值为正，则表明所述非标准特征远离关键区域，再将所述非标准特征标定为非关键特征，且将其对应的视频数据标定为非关键信息。
27、在一种优选方案中，所述非标准特征出现后，以其出现节点为起始，进行计时处理，并将计时结果标定为次级待校验参数；
28、从所述校验模型中调用校验阈值，并将所述校验阈值与次级待校验参数进行比较；
29、若所述次级待校验参数大于或等于校验阈值，则直接将非标准特征对应的视频数据标定为关键信息；
30、若所述次级待校验参数小于校验阈值，则继续采集所述待校验特征在非关键区域中的位置坐标。
31、在一种优选方案中，所述从所述关键信息中提取关键图像，且依据所述关键图像输出耕地状态的步骤，包括：
32、获取所述关键信息，并对其进行解码处理，得到多个连续的关键图像；
33、将所述关键图像按照发生时序进行排列，且将当前节点下的关键图像标定为第一参考图像；
34、对所述当前节点向已发生节点的方向进行偏移处理，得到参考节点，且将所述参考节点下的关键图像标定为第二参考图像；
35、获取关键信息中的基准图像，并与所述第一参考图像和第二参考图像进行同步比较，且在所述基准图像与第一参考图像和第二参考图像均不一致时，将所述耕地状态标定为耕地异常状态，并同步发出告警信号，反之，则将所述耕地状态标定为耕地正常状态。
36、在一种优选方案中，所述依据所述耕地状态对实时视频数据进行分段截取，得到多个视频片段，再将多个所述视频片段同步至云端的步骤，包括：
37、获取所述耕地状态，并根据所述耕地状态分配实时视频数据的分割间隔，其中，所述耕地正常状态下的分割间隔大于耕地异常状态下的分割间隔；
38、根据所述分割间隔对实时视频数据执行分割处理，得到多个视频片段；
39、若所述耕地状态为耕地正常状态，则其对应的视频片段被标定为正常片段，且正常片段中未出现非标准特征时，发生时序靠后的正常片段会覆盖发生时序靠前的正常片段；
40、若所述耕地状态为耕地异常状态，则其对应的视频片段被标定为异常片段。
41、本发明还提供了，基于自然资源耕地保护场景视频管理系统，应用于上述的基于自然资源耕地保护场景视频管理方法，包括：
42、视频采集模块，所述视频采集模块用于获取自然资源耕地保护场景的实时视频数据；
43、视频处理模块，所述视频处理模块用于对所述实时视频数据进行预处理，提取出与耕地保护相关的关键信息和非关键信息，其中，所述关键信息被汇总为关键数据集，所述非关键信息被汇总为非关键数据集；
44、状态评价模块，所述状态评价模块用于从所述关键信息中提取关键图像，且依据所述关键图像输出耕地状态，其中，所述耕地状态包括耕地正常状态和耕地异常状态；
45、视频同步模块，所述视频同步模块用于依据所述耕地状态对实时视频数据进行分段截取，得到多个视频片段，再将多个所述视频片段同步至云端，其中，所述视频片段包括与耕地正常状态对应的正常片段，以及与耕地异常状态对应的异常片段；
46、分类汇总模块，所述分类汇总模块用于对所述云端下的正常片段和异常片段分别进行汇总处理，得到正常视频数据集和异常视频数据集。
47、以及，基于自然资源耕地保护场景视频管理终端，包括：
48、至少一个处理器；
49、以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
50、其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的基于自然资源耕地保护场景视频管理方法。
51、本发明取得的技术效果为：
52、本发明通过实时视频数据的获取、预处理、关键图像提取、耕地状态识别、视频片段同步和云端汇总等步骤，能够覆盖交叉区域下的重复视频数据，也能够降低对非关键信息的关注，提高耕地监控的效率，充分发挥视频监控在耕地保护中的作用，实现了耕地保护工作的智能化和高效化，这不仅有助于提高耕地保护的准确性，也有利于提高耕地资源利用的可持续性。
1.基于自然资源耕地保护场景视频管理方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的基于自然资源耕地保护场景视频管理方法，其特征在于：所述获取自然资源耕地保护场景的实时视频数据的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的基于自然资源耕地保护场景视频管理方法，其特征在于：所述对所述实时视频数据进行预处理，提取出与耕地保护相关的关键信息和非关键信息的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的基于自然资源耕地保护场景视频管理方法，其特征在于：所述覆盖设备下关键区域的面积大于或等于被覆盖设备下的关键区域。
5.根据权利要求3所述的基于自然资源耕地保护场景视频管理方法，其特征在于：所述将所述待校验特征输入至校验模型中，得到所述非标准特征的关键性的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的基于自然资源耕地保护场景视频管理方法，其特征在于：所述非标准特征出现后，以其出现节点为起始，进行计时处理，并将计时结果标定为次级待校验参数；
7.根据权利要求1所述的基于自然资源耕地保护场景视频管理方法，其特征在于：所述从所述关键信息中提取关键图像，且依据所述关键图像输出耕地状态的步骤，包括：
8.根据权利要求1所述的基于自然资源耕地保护场景视频管理方法，其特征在于：所述依据所述耕地状态对实时视频数据进行分段截取，得到多个视频片段，再将多个所述视频片段同步至云端的步骤，包括：
9.基于自然资源耕地保护场景视频管理系统，应用于权利要求1至8中任意一项所述的基于自然资源耕地保护场景视频管理方法，其特征在于：包括：
10.基于自然资源耕地保护场景视频管理终端，其特征在于：包括：
