基于Hadoop的視頻大數據智能預警系統(tǒng)應用研究.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、實時預警為手段的安防系統(tǒng)被廣泛應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據非結構化的特點，會產生海量結構復雜的視頻數據，使用傳統(tǒng)工具對視頻“大數據”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警系統(tǒng)結合，實現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、結構復雜的問題。
　　本文的研究重點在于對海量視頻

2、數據進行內容檢索時采用 Hadoop架構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，采用關鍵幀提取方式將視頻內容轉換為若干視頻幀，再利用SIFT特征提取算法獲得每幀特征數值，并以此為基礎與檢索圖像進行SIFT特征匹配從而得出檢索結果。將獨立運行的視頻幀 SIFT特征提取與 MapReduce并行模型結合，定義輸入輸出值和Map/Reduce任務內容，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分組中查找視頻，可以縮小計算范圍。在分析過程中產生的數據采用HBase進行存儲，設計便于視頻檢索的數據表結構，實現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架構實現智能預警系統(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計