一、視頻錄像的集群存儲(chǔ)

在面向大數(shù)據(jù)的架構(gòu)中，可根據(jù)實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)的部署需要，設(shè)立一個(gè)或多個(gè)集群組成，采集的流數(shù)據(jù)會(huì)被劃分成段，并分布于數(shù)據(jù)集群節(jié)點(diǎn)，因?yàn)榧汗?jié)點(diǎn)有內(nèi)部進(jìn)行多副本備份等機(jī)制，可以由軟件技術(shù)來(lái)保證整體系統(tǒng)的高可靠性和高穩(wěn)定性。這些數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)可以采用廉價(jià)通用型的硬件，避免采用傳統(tǒng)高端硬件的模式，能極大地降低投資成本。

錄像文件的集群存儲(chǔ)，國(guó)內(nèi)云儲(chǔ)存廠(chǎng)家多采用CEPH技術(shù)和HDFS技術(shù)的方式。以HDFS的方式舉例，思路為：通過(guò)HADOOP提供的API結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)將接收到的視頻流文件從本地上傳到HDFS中。在這一過(guò)程中，把接收到的視頻文件不斷地存儲(chǔ)到一個(gè)指定的本地臨時(shí)文件夾中，而這個(gè)本地文件夾是在不斷動(dòng)態(tài)變換的，可以將該文件夾當(dāng)成是一個(gè)“緩沖區(qū)”，把“緩沖區(qū)”中的文件以流的方式將上傳到HDFS中。

二、視頻結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的查詢(xún)及信息挖掘

原始的視頻圖像是一種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，它不能直接被計(jì)算機(jī)和上層應(yīng)用軟件讀取和識(shí)別，為了讓視頻圖像更好的應(yīng)用，就必須對(duì)視頻圖像進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的處理，提取出關(guān)鍵信息，并進(jìn)行文本的語(yǔ)義描述，也就是視頻結(jié)構(gòu)化。

一段視頻里面，需要提取的關(guān)鍵信息主要有兩類(lèi)：第一類(lèi)是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別，也就是畫(huà)面中運(yùn)動(dòng)對(duì)象的識(shí)別，是人還是機(jī)動(dòng)車(chē)或者非機(jī)動(dòng)車(chē);第二類(lèi)是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)特征的識(shí)別，也就是畫(huà)面中運(yùn)動(dòng)的人、車(chē)、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(lèi)等;機(jī)動(dòng)車(chē)主要特征有：車(chē)牌號(hào)碼、車(chē)身顏色、車(chē)型等;物體特征主要有：大小尺寸、顏色、方向等。

一個(gè)案件的審看需要更為廣泛地查看相關(guān)的攝像機(jī)視頻，所審看的視頻量時(shí)常達(dá)到數(shù)百上千小時(shí)。視頻結(jié)構(gòu)化提取技術(shù)對(duì)視頻中運(yùn)動(dòng)的物體等進(jìn)行提取，再通過(guò)軟件進(jìn)行檢索和排除，這就能極大地提高辦案效率。

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