基于Hadoop的視頻大數(shù)據(jù)智能預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用研究.pdf

1、隨著社會安全意識的不斷增強，以視頻監(jiān)控、智能分析、實時預(yù)警為手段的安防系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于社會的每個角落。但監(jiān)控系統(tǒng)不間斷的運行以及視頻數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化的特點，會產(chǎn)生海量結(jié)構(gòu)復(fù)雜的視頻數(shù)據(jù)，使用傳統(tǒng)工具對視頻“大數(shù)據(jù)”進行管理和分析的效率很低。Hadoop是當前流行的開源分布式計算框架，將框架與本文中的智能預(yù)警系統(tǒng)結(jié)合，實現(xiàn)視頻檢索的并行處理和分布式文件存儲，可以解決處理效率低和存儲量大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的問題。
　　本文的研究重點在于對海量視頻

2、數(shù)據(jù)進行內(nèi)容檢索時采用 Hadoop架構(gòu)進行并行分析計算和分布式存儲，從而在系統(tǒng)的管理端通過上傳圖像檢索出相近視頻。首先，采用關(guān)鍵幀提取方式將視頻內(nèi)容轉(zhuǎn)換為若干視頻幀，再利用SIFT特征提取算法獲得每幀特征數(shù)值，并以此為基礎(chǔ)與檢索圖像進行SIFT特征匹配從而得出檢索結(jié)果。將獨立運行的視頻幀 SIFT特征提取與 MapReduce并行模型結(jié)合，定義輸入輸出值和Map/Reduce任務(wù)內(nèi)容，可以同時進行多幀特征值計算。此外，為了避免檢索圖像

3、與每個視頻幀SIFT特征值進行匹配計算，通過LSH局部敏感哈希映射將相似度高的SIFT特征向量分為一組，檢索圖像時只在對應(yīng)分組中查找視頻，可以縮小計算范圍。在分析過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)采用HBase進行存儲，設(shè)計便于視頻檢索的數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)高效的視頻檢索功能。本文最后通過實驗驗證了檢索性能的提升。
　　采用Hadoop架構(gòu)實現(xiàn)智能預(yù)警系統(tǒng)中的視頻檢索功能，在提高檢索性能的同時延續(xù)了可靠性高、容錯性好等優(yōu)點，為系統(tǒng)中其他功能的并行化設(shè)計