视频监控大数据应用及信息挖掘

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HC Security Network NewsI .视频录像的集群存储 在面向大数据的架构中，可以根据现场实际部署需求建立一个或多个集群，将采集到的流数据进行分段，这些数据节点可以采用廉价的通用硬件，避免了传统的高端硬件模式，可以大大降低投资成本。

对于视频文件的集群存储，国内云存储厂商大多采用ceph技术和hdfs技术。以hdfs为例，其思想是通过hadoop提供的api结构将接收到的视频流文件从本地上传到hdfs。在这个过程中，接收到的视频文件被连续地存储在指定的本地临时文件夹中，并且该本地文件夹不断地动态变化。该文件夹可被视为“缓冲区”，并且“缓冲区”中的文件将以流方式上传到hdfs。 二.视频结构化数据的查询和信息挖掘 原始视频图像是一种非结构化数据，不能被计算机和上层应用软件直接读取和识别。为了更好地应用视频图像，需要对视频图像进行结构化处理，提取关键信息，并对文本进行语义描述，即视频结构化。 在视频中，有两种主要类型的关键信息需要提取:第一种类型是识别运动物体，即识别图片中的运动物体，无论它是人还是机动车或非机动车；第二类是对运动目标特征的识别，即图片中运动的人、车和物的特征是什么。行人特征主要包括:是否戴眼镜、围巾、上衣、裤子、是否戴口罩、背包、性别分类等。；机动车的主要特征有:牌照号码、车身颜色、车型等。；物体特征主要包括大小、颜色和方向。 案件的审查需要更广泛地观看相关的摄像视频，审查的视频量往往达到几十万小时。视频结构化提取技术可以提取视频中的运动对象，然后通过软件进行检索和排除，可以大大提高案件处理的效率。