[發明專利]基于Hadoop分布式視頻大數據前景檢測與運動跟蹤方法在審

申請號：	201510249132.2	申請日：	2015-05-15
公開（公告）號：	CN104935785A	公開（公告）日：	2015-09-23
發明（設計）人：	傅濤;朱平;蔣霞	申請（專利權）人：	江蘇博智軟件科技有限公司
主分類號：	H04N5/14	分類號：	H04N5/14;H04N19/44;H04N19/142
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地址：	210000 江蘇省南***	國省代碼：	江蘇;32
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摘要：
搜索關鍵詞：	基于 hadoop 分布式視頻數據前景檢測運動跟蹤方法
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【說明書】：

技術領域：

本發明涉及分布式視頻技術領域，具體涉及一種基于Hadoop分布式視頻大數據前景檢測與運動跟蹤方法。

背景技術：

分布式視頻編碼(Distributed?Video?Coding)基于Slepian-Wolf理論和Wyner-Ziv理論，對兩個或多個獨立同分布的信源進行獨立編碼，然后由單一解碼器利用信源之間的相關性對所有編碼的信源進行聯合解碼。它與傳統的視頻編碼技術的區別在于：傳統的技術標準通常都用于在編碼端充分挖掘視頻信號的冗余信息，因此編碼復雜度一般是解碼復雜度的5～10倍，適合于對視頻信號一次編碼、多次解碼的場合(如視頻廣播、視頻點播、視頻光盤存儲等)；而分布式視頻編碼具有編碼器復雜度低、編碼端耗電量低、容錯性好等特點，適合于一些計算能力、內存容量、耗電量都受限的無線視頻終端(如無線視頻監控系統、視頻傳感器網絡等)。

Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構。用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。

Hadoop實現了一個分布式文件系統(Hadoop?Distributed?File?System)，簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的(low-cost)硬件上；而且它提供高吞吐量(high?throughput)來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集(large?data?set)的應用程序。HDFS放寬了(relax)POSIX的要求，可以以流的形式訪問(streaming?access)文件系統中的數據。

Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數據提供了存儲，則MapReduce為海量的數據提供了計算。

隨著國內安全監控系統的推廣使用，監控錄像的數據量越來越大，這使得用戶從中獲取需要的數據變得異常困難，例如，用戶需要監控某個區域是否有物品遺失，他需要通過監控錄像查詢到物品遺失的具體時間段、地點以及當時的情況。如果通過人工完成這樣的工作，則需要面對數個攝像頭產生的長達幾十個小時的監控錄像，這無疑對人力和時間都是極大的浪費，若是遇到分秒必爭的重大案件，甚至可能延誤了破案的時機。

發明內容：

本發明的目的是提供一種基于Hadoop分布式視頻大數據前景檢測與運動跟蹤方法，它便于進行快速分析、計算、跟蹤，縮短時間，提高工作效率，節省能源。

為了解決背景技術所存在的問題，本發明是采用如下技術方案：它的方法為：

步驟一：建立Hadoop分布式檢測平臺：采用Hadoop分布式計算模型進行檢測，并將數據進行存儲，存儲的同時采用加密方式進行加密處理；

步驟二：視頻解碼：

(2.1)、建立視頻解碼庫：將視頻解碼庫存儲在存儲器內；

(2.2)、視頻對應解碼：建立一個視頻解碼平臺，通過視頻解碼庫進行對應解碼，解碼時實行H.264解碼標準；

(2.3)、視頻數據分割：在Hadoop分布式檢測平臺將待處理的數據在HDFS上的存儲信息進行分類，然后將視頻進行分段；

步驟三：分布式前景檢測：

(3.1)、建立計算機計算代碼：通過前景檢測模塊對視頻幀進行檢測，檢測后輸出情景模式；

(3.2)、情景轉換：將情景模式進行代碼轉換，

(3.3)、參數映像：將轉換的情景模式采用參數映射機進行映像，映像后將文件分辨率調節至標準值；