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          視頻監控大數據應用及信息挖掘
          時間:2019-12-30
          瀏覽:384

          一、視頻錄像的集群存儲

          在面向大數據的架構中,可根據實際現場的部署需要,設立一個或多個集群組成,采集的流數據會被劃分成段,并分布于數據集群節點,因為集群節點有內部進行多副本備份等機制,可以由軟件技術來保證整體系統的高可靠性和高穩定性。這些數據節點可以采用廉價通用型的硬件,避免采用傳統高端硬件的模式,能極大地降低投資成本。

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          錄像文件的集群存儲,國內云儲存廠家多采用CEPH技術和HDFS技術的方式。以HDFS的方式舉例,思路為:通過HADOOP提供的API結構,實現將接收到的視頻流文件從本地上傳到HDFS中。在這一過程中,把接收到的視頻文件不斷地存儲到一個指定的本地臨時文件夾中,而這個本地文件夾是在不斷動態變換的,可以將該文件夾當成是一個“緩沖區”,把“緩沖區”中的文件以流的方式將上傳到HDFS中。

          二、視頻結構化數據的查詢及信息挖掘

          原始的視頻圖像是一種非結構化數據,它不能直接被計算機和上層應用軟件讀取和識別,為了讓視頻圖像更好的應用,就必須對視頻圖像進行結構化的處理,提取出關鍵信息,并進行文本的語義描述,也就是視頻結構化。

          一段視頻里面,需要提取的關鍵信息主要有兩類:第一類是運動目標的識別,也就是畫面中運動對象的識別,是人還是機動車或者非機動車;第二類是運動目標特征的識別,也就是畫面中運動的人、車、物有什么特征,行人特征主要有:是否帶眼鏡、圍巾、上衣、褲子、是否帶口罩、是否背包,性別分類等;機動車主要特征有:車牌號碼、車身顏色、車型等;物體特征主要有:大小尺寸、顏色、方向等。

          一個案件的審看需要更為廣泛地查看相關的攝像機視頻,所審看的視頻量時常達到數百上千小時。視頻結構化提取技術對視頻中運動的物體等進行提取,再通過軟件進行檢索和排除,這就能極大地提高辦案效率。

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