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視頻錄像的集群存儲

在面向大數據的架構中，可根據實(shí)際現場(chǎng)的部署需要，設立一個(gè)或多個(gè)集群組成，采集的流數據會(huì )被劃分成段，并分布于數據集群節點(diǎn)，因為集群節點(diǎn)有內部進(jìn)行多副本備份等機制，可以由軟件技術(shù)來(lái)保證整體系統的高可靠性和高穩定性。這些數據節點(diǎn)可以采用廉價(jià)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。

解析視頻監控大數據應用及信息挖掘

錄像文件的集群存儲，國內云儲存廠(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結構，實(shí)現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，可以將該文件夾當成是一個(gè)“緩沖區”，把“緩沖區”中的文件以流的方式將上傳到HDFS中。

視頻結構化數據的查詢(xún)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(jìn)行結構化的處理，提取出關(guān)鍵信息，并進(jìn)行文本的語(yǔ)義描述，也就是視頻結構化。

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)是運動(dòng)目標的識別，也就是畫(huà)面中運動(dòng)對象的識別，是人還是機動(dòng)車(chē)或者非機動(dòng)車(chē)；第二類(lèi)是運動(dòng)目標特征的識別，也就是畫(huà)面中運動(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；機動(dòng)車(chē)主要特征有：車(chē)牌號碼、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)的攝像機視頻，所審看的視頻量時(shí)常達到數百上千小時(shí)。視頻結構化提取技術(shù)對視頻中運動(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。