视频结构化数据的查询及信息发掘

  范畴的大数据运用，大多数表现在两方面：视频录像的集群和视频结构化数据的查询及信息发掘。

  在面向大数据的架构中，可结合实际现场的布置需求，建立一个或多个集群组成，收集的流数据会被划分红段，并散布于数据集群节点，由于集群节点有内部进行多副本备份等机制，值勤由软件技能来确保全体专心的高可靠性和高稳定性。这一些数据节点值勤运用廉价通用型的硬件，防止选用传统高端硬件的形式，能极大地下降出资本钱。

  录像文件的集群存储，国内云贮存厂家多选用CEPH技能和HDFS技能的方法。以HDFS的方法举例，思路为：经过HADOOP供给的API结构，实现将接收到的视频流文件从本地上传到HDFS中。在这一过程中，把接收到的视频文件不断地存储到一个指定的本地临时文件夹中，而这个本地文件夹是在不断动态改换的，值勤将该文件夹当成是一个“缓冲区”，把“缓冲区”中的文件以流的方法将上传到HDFS中。

  原始的视频图画是一种非结构化数据，它不能直接被计算机和上层运用软件读取和辨认，为了让视频图画更好的运用，就必须对视频图画进行结构化的处理，提取出要害信息，并进行文本的语义描绘，也便是视频结构化。

  一段视频里边，需求提取的要害信息主要有两类：第一类是运动方针的辨认，也便是画面中运动方针的辨认，是人仍是机动车或许非机动车；第二类是运动方针特征的辨认，也便是画面中运动的人、车、物有什么特征，行人特征主要有：是否带眼镜、围巾、上衣、裤子、是否带口罩、是否背包，性别分类等；机动车主要特征有：车牌号码、车身色彩、车型等；物体特征主要有：巨细尺度、色彩、方向等。

  一个案子的审看需求更广泛地检查相关的摄像机视频，所审看的视频量经常到达数百上千小时。视频结构化提取技能对视频中运动的物体等进行提取，再经过软件进行检索和扫除，这就能极大地进步处理案子功率。

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