基于网络摄像头的网络连接稳定性测试方法及系统与流程

本发明涉及网络，尤其涉及一种基于网络摄像头的网络连接稳定性测试方法及系统。

背景技术：

1、网络连接稳定性测试是指对网络系统在各种条件下保持连通性和性能的能力进行评估的过程，网络连接稳定性测试的目的是确保网络能够满足预期的性能要求，为用户提供可靠的服务。这些测试可以在网络部署之前进行，也可以在运行期间定期执行，以监控和维持网络的稳定性。通过这些测试，可以发现和解决网络中的问题，优化网络配置，提高网络的可靠性和效率。

2、目前网络连接稳定性测试主要通过传感设备采集网络摄像头的运行数据，并通过运行数据来分析网络带宽、网络延迟等因素进行评估，这种方法由于数据的局限性，只能分析当前用户使用状态下的网络状态，无法分析网络摄像头在遇到类似大量用户访问、用户错误操作等其它运行环境，使得网络摄像头的网络连接稳定性分析不够全面，从而导致网络摄像头的网络连接稳定性测试效果不佳。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于网络摄像头的网络连接稳定性测试方法及系统，其主要目的在于提高对网络摄像头网络连接稳定性的测试效果。

2、为实现上述目的，本发明提供的一种基于网络摄像头的网络连接稳定性测试方法，包括：

3、获取物理网络摄像头的软件堆栈和网络条件，基于所述软件堆栈和所述网络条件，构建所述物理网络摄像头的虚拟网络摄像头，计算所述物理网络摄像头和所述虚拟网络摄像头的一致系数；

4、当所述一致系数符合预设的一致阈值时，构建所述虚拟网络摄像头的云计算测试环境，并将所述虚拟网络摄像头集成至所述云计算测试环境中，得到待测试的虚拟网络摄像头；

5、识别所述物理网络摄像头的实际访问模式，基于所述实际访问模式，构建所述虚拟网络摄像头的多模态访问数据流，基于所述多模态访问数据流对所述虚拟网络摄像头进行虚拟访问，得到所述虚拟网络摄像头的访问测试数据；

6、基于所述访问测试数据，利用训练好的稳定性分析模型分析所述虚拟网络摄像头的网络稳定系数，基于所述网络稳定系数，分析所述物理网络摄像头的网络异常状态，其中，所述异常状态包括实际网络异常状态和分析网络异常状态；

7、基于所述网络异常状态，构建所述物理网络摄像头的稳定性分析报告。

8、可选地，所述基于所述软件堆栈和所述网络条件，构建所述物理网络摄像头的虚拟网络摄像头，包括：

9、选择所述物理网络摄像头的虚拟化平台；

10、基于所述软件堆栈，利用所述虚拟化平台构建所述物理网络摄像头的虚拟摄像头模板；

11、基于所述虚拟摄像头模板，部署所述物理网络摄像头的虚拟摄像头实例；

12、基于所述网络条件，配置所述虚拟摄像头实例的虚拟网络；

13、基于所述虚拟网络和所述软件堆栈，调整所述虚拟摄像头实例的参数，得到所述物理网络摄像头的虚拟网络摄像头。

14、可选地，所述计算所述物理网络摄像头和所述虚拟网络摄像头的一致系数，包括：

15、分别采集所述物理网络摄像头和所述虚拟网络摄像头的物理摄像头数据和虚拟摄像头数据；

16、分别构建所述物理摄像头数据和所述虚拟摄像头数据的物理等级列表和虚拟等级列表；

17、对所述物理等级列表和所述虚拟等级列表进行列表匹配，得到匹配列表；

18、计算所述匹配列表的列表等级差值；

19、基于所述列表等级差值和所述匹配列表对应列表匹配对数量，计算所述物理网络摄像头和所述虚拟网络摄像头的一致系数。

20、可选地，所述基于所述列表等级差值和所述匹配列表对应列表匹配对数量，计算所述物理网络摄像头和所述虚拟网络摄像头的一致系数，包括：

21、基于所述列表匹配对数量，计算所述匹配列表的自由度；

22、基于所述列表等级差值和所述自由度，利用下述公式计算所述物理网络摄像头和所述虚拟网络摄像头的一致系数：

23、

24、其中，τ表示物理网络摄像头和虚拟网络摄像头的一致系数，si表示物理网络摄像头和虚拟网络摄像头对应匹配列表第i个列表等级差值的绝对值，z表示自由度，m表示物理网络摄像头和虚拟网络摄像头对应匹配列表的列表匹配对数量。

25、可选地，所述识别所述物理网络摄像头的实际访问模式，包括：

26、采集所述物理网络摄像头的访问数据；

27、对所述访问数据进行预处理，得到预处理访问数据；

28、识别所述预处理访问数据的访问行为；

29、分析所述访问行为的访问关联关系；

30、通过所述访问关联关系，识别所述物理网络摄像头的实际访问模式。

31、可选地，所述基于所述实际访问模式，构建所述虚拟网络摄像头的多模态访问数据流，包括：

32、识别所述实际访问模式的访问模式特征；

33、基于所述访问模式特征，确定所述虚拟网络摄像头的访问数据流模板结构和访问数据流模板规则；

34、基于所述访问数据流模板结构和所述访问数据流模板规则，构建所述虚拟网络摄像头的访问数据流模板；

35、基于所述访问数据流模板，生成所述虚拟网络摄像头的多模态访问数据流。

36、可选地，所述基于所述访问测试数据，利用训练好的稳定性分析模型分析所述虚拟网络摄像头的网络稳定系数，包括：

37、识别所述访问测试数据的稳定影响因子；

38、基于所述访问测试数据，确定所述稳定影响因子的因子量化值；

39、对所述因子量化值进行序列化，得到序列化因子量化值；

40、标记所述序列化因子量化值的时间节点；

41、基于所述时间节点对应标准因子值和所述序列化因子量化值，计算所述时间节点的因子差值；

42、基于所述因子差值和所述因子量化值，利用所述稳定性分析模型计算所述虚拟网络摄像头的网络稳定系数。

43、可选地，所述基于所述因子差值和所述序列化因子量化值，利用所述稳定性分析模型计算所述虚拟网络摄像头的网络稳定系数，包括：

44、识别所述虚拟网络摄像头对应稳定影响因子和所述虚拟网络摄像头的稳定影响关联系数；

45、基于所述稳定影响关联系数，确定所述稳定影响因子的稳定影响因子权重；

46、基于所述因子差值、所述因子量化值以及所述稳定影响因子权重，利用所述稳定性分析模型的稳定性计算函数计算所述虚拟网络摄像头的网络稳定系数：

47、

48、其中，ρ表示虚拟网络摄像头的网络稳定系数，ec表示虚拟网络摄像头第c个稳定影响因子的因子量化值，dc表示虚拟网络摄像头第c个稳定影响因子的因子差值，jc表示虚拟网络摄像头第c个稳定影响因子的稳定影响因子权重，∈表示网络意外系数，r表示虚拟网络摄像头对应稳定影响因子的数量。

49、可选地，所述基于所述网络异常状态，构建所述物理网络摄像头的稳定性分析报告，包括：

50、分析所述网络异常状态的网络异常特征和网络异常等级；

51、基于所述网络异常特征，定位所述物理网络摄像头的网络异常原因；

52、基于所述网络异常原因，分析所述物理网络摄像头的网络稳定策略；

53、基于所述网络异常等级、所述网络异常原因以及所述网络稳定策略，构建所述物理网络摄像头的稳定性分析报告。

54、为了解决上述问题，本发明还提供一种基于网络摄像头的网络连接稳定性测试系统，所述系统包括：

55、虚拟摄像头构建模块，用于获取物理网络摄像头的软件堆栈和网络条件，基于所述软件堆栈和所述网络条件，构建所述物理网络摄像头的虚拟网络摄像头，计算所述物理网络摄像头和所述虚拟网络摄像头的一致系数；

56、测试环境配置模块，用于当所述一致系数符合预设的一致阈值时，构建所述虚拟网络摄像头的云计算测试环境，并将所述虚拟网络摄像头集成至所述云计算测试环境中，得到待测试的虚拟网络摄像头；

57、虚拟多模态访问模块，用于识别所述物理网络摄像头的实际访问模式，基于所述实际访问模式，构建所述虚拟网络摄像头的多模态访问数据流，基于所述多模态访问数据流对所述虚拟网络摄像头进行虚拟访问，得到所述虚拟网络摄像头的访问测试数据；

58、网络异常分析模块，用于基于所述访问测试数据，利用训练好的稳定性分析模型分析所述虚拟网络摄像头的网络稳定系数，基于所述网络稳定系数，分析所述物理网络摄像头的网络异常状态，其中，所述异常状态包括实际网络异常状态和分析网络异常状态；

59、分析报告构建模块，用于基于所述网络异常状态，构建所述物理网络摄像头的稳定性分析报告。

60、本发明基于所述软件堆栈和所述网络条件，构建所述物理网络摄像头的虚拟网络摄像头可以创建多个虚拟网络摄像头，用于测试和仿真真实世界的摄像头部署；本发明通过计算所述物理网络摄像头和所述虚拟网络摄像头的一致系数来确定它们之间的性能匹配程度，从而提高后期虚拟摄像头稳定性测试的可靠性；进一步地，本发明通过当所述一致系数符合预设的一致阈值时，构建所述虚拟网络摄像头的云计算测试环境可以方便进行网络摄像头的网络连接稳定性测试，本发明通过识别所述物理网络摄像头的实际访问模式可以识别出物理网络摄像头的实际访问模式，为后续构建虚拟网络摄像头的多模态访问数据流提供依据，可选地，本发明基于所述实际访问模式，构建所述虚拟网络摄像头的多模态访问数据流可以模拟真实用户对网络摄像头的访问需求，从而对虚拟网络摄像头进行有效的测试和验证，进一步地，本发明基于所述访问测试数据，利用训练好的稳定性分析模型分析所述虚拟网络摄像头的网络稳定系数可以分析虚拟网络摄像头的网络稳定系数，从而评估其在多模态访问数据流下的稳定性，最后，本发明基于所述网络稳定系数，分析所述物理网络摄像头的网络异常状态，其中，所述异常状态包括实际网络异常状态和分析网络异常状态可以基于网络稳定系数分析物理网络摄像头的异常状态，并采取相应的措施来确保网络摄像头在实际部署中的稳定性和可靠性，并基于所述网络异常状态，构建所述物理网络摄像头的稳定性分析报告可以构建一个详细的物理网络摄像头稳定性分析报告，为解决网络异常状态提供有价值的参考。因此本发明提出的基于网络摄像头的网络连接稳定性测试方法及系统，可以提高对网络摄像头网络连接稳定性的测试效果。