面向海量高清视频数据的高性能分布式存储系统

通过对视频监控数据的特点和传统存储方案进行分析,提出一种高性能分布式存储系统解决方案.不同于传统的基于文件存储的方式,设计了一种逻辑卷结构,将非结构化的视频流数据以此结构进行组织并直接写入RAW磁盘设备,解决了传统存储方案中随机磁盘读写和磁盘碎片导致存储性能下降的问题.该方案将元数据组织为两级索引结构,分别由状态管理器和存储服务器管理,极大地减少了状态管理器需要管理元数据的数量,消除了性能瓶颈,并提供精确到秒级的检索精度.此外,该方案灵活的存储服务器分组策略和组内互备关系使得存储系统具备容错能力和线性扩展能力.系统测试结果表明,该方案在成本低廉的PC服务器上实现了单台服务器能同时记录400路1080P视频流,写入速度是本地文件系统的2.5倍.     

高清安防视频特征分析缓存系统设计

文中针对高清视频监控特征分析系统提出了一种新型视频存储方案,主要讨论了在大规模视频数据的需求下,视频缓存存储解决方案中可以加以利用的一些条件,包括磁盘硬件的数据存储过程特点和视频数据流的特征,设计了一个克服了通用文件系统存储视频的短板且能够充分利用这些特性的视频存储文件系统(简称FMFS),为高清视频数据提供了一个可靠的高速缓存。最后结合项目情况阐述了方案的技术细节,并根据实验数据,介绍了该解决方案的优势。和NT-FS等传统文件系统相比,其优势在于连续访问存储视频数据的应用场景下的I/O性能得到了较大的提高。     

SATA及ADMA控制器Linux操作系统驱动的设计与实现

信息时代，数据的存储及远程备份尤为重要。为了满足用户对存储系统产品的高性能及低费用的需求，设计和实现了一种新型存储外设的操作系统驱动，该存储系统采用SATA磁盘及ADMA控制器并基于Linux系统。着重于如何驱动SATA磁盘及ADM／,控制器并实现一些关键功能，以大幅提升数据存储性能。实验结果表明，性能已远超过采用IDE磁盘的存储系统，对于大批量数据存取，性能更为显著。     

一种网络视频监控系统的专用存储方案

针对网络视频监控系统中传统文件系统存储方案存储效率低和检索性能差的缺陷,提出一种基于裸磁盘设备的录像存储方案。根据监控系统的数据存储特点,采用B＋树管理录像段索引信息,设计一种磁盘逻辑存储结构,并给出一种基于图像组的数据缓存机制。系统测试结果表明,与传统的文件系统存储方案相比,该方案在监控系统的512Kb／s和1Mb／s典型存储码率下,录像存储效率分别提高了43．6％和30．3％,录像检索耗时降至35ms以下。     

嵌入式数字视频监控系统通用存储与检索方案

为了解决现有的嵌入式数字视频监控系统的多路视频存储与检索的结构差异,从而严重制约视频监控系统的可复用性与引起系统I/O瓶颈问题,提出一种嵌入式数字视频监控系统通用存储与检索方案.采用组件化思想构建视频存储与视频检索模块,通过设计存储调度算法减少了I/O瓶颈问题,使用检索控制策略降低了检索拥塞.与以前的系统相比在支持多路视频存储与检索方面表现出改进的性能,同时具有更好的可重用性.     

室内场景视频结构化描述系统设计

视频结构化描述是对一种视频内容信息提取和应用的技术,它对视频内容按照语义关系,采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段,组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。本文介绍基于该技术的室内场景描述系统方案,系统实现对室内场景的描述以及相关描述数据的存储和分发。结果表明经过结构化描述的视频可提高应用效率。     

视频监控存储系统的设计与实现

针对文件系统存储视频数据时存储效率低和检索性能差的问题,提出一种基于裸盘设备的视频数据专用存储方案,实现了视频数据的高效存储和秒级检索。针对多路视频流的并发写入控制,采用单线程非阻塞I/O复用技术和"乒乓缓冲"机制,避免多路视频流并发写入时的阻塞问题;针对视频监控系统媒体转发服务器的时钟漂移问题,采用基于两级索引的回馈定位技术,提高系统对服务器钟差的容错能力。系统测试结果表明,相对于文件存储,"时间索引+数据块"存储方式的视频检索效率不受数据规模大小影响,多路并发写入时,单线程非阻塞I/O复用和"乒乓缓冲"机制能有效避免阻塞现象的发生。     

视频服务器存储子系统的I/O优化

视频服务器存储子系统的I／O性能决定了视频服务器的总体性能。本文提出的一种新的实时磁盘调度算法（LLF－Window)能有效地服务各种编码格式的视频流，并对传统的SCSI总线不均衡调度机制进行了改造，实验结果表明，新的磁盘调度算法和改造后的SCSI总线调度机制有效地改进了视频服务器存储子系统的I／O性能，保证了视频流的连续播放。     

基于Spark的实时视频分析系统

视频监控技术在交通管理、公共安全、智慧城市等方面有着广泛的应用前景,且向着智能识别、实时处理、大数据分析的方向发展. 本文针对大规模实时视频监控提出了新的解决方案. 基于Spark streaming流式计算、分布式存储及OLAP框架,使多路视频处理在可扩展性、容错性及数据多维聚合分析上具有明显的优势. 系统根据视频处理算法划分为单机处理与分布式处理. 并将视频图像处理与数据分析耦合,利用Kafka消息队列与Spark streaming完成对多路视频输出数据的进一步操作. 结合分布式存储方案,并利用OLAP框架实现对海量数据实时多维聚合分析与高效实时查询.     

基于事件密集度的交通监控视频存储方法

利用HDFS进行大规模交通监控视频的存储和处理是一种可靠、高效、可扩展的数据存储方案.针对HDFS默认的机架感知策略可能造成存储热点这一问题,提出了一种基于事件密集度的交通监控视频放置策略.该策略利用交通视频可按事件类型进行分类这一特征,在数据放置时将数据节点中已存储的各类型的事件视频可能对其造成的负载作为节点的主要评价因素之一,同时结合节点的实时负载、磁盘容量等因素进行综合评价,选择最佳的数据放置节点,从而平衡数据节点的负载.实验表明,基于事件密集度的交通监控视频放置策略可以改善数据节点的吞吐量,提高存储系统性能.     

Resource-Based Striping: An Efficient Striping Strategy for Video Servers Using Heterogeneous Disk-Subsystems

In building a large-scale video server, it is highly desirable to use heterogeneous disk-subsystems for the following reasons. First, existing disks may fail, especially in an environment with a large number of disks, enforcing the use of new disks. Second, for a scalable server, to cope with the increasing demand of customers, new disks may be needed to increase the server's storage capacity and throughput. With rapid advances in the performance of disks, the newly added disks generally have a higher data transfer rate and a larger storage capacity than the disks originally in the system. In this paper, we propose a novel striping scheme, termed as resource-based striping (RBS), for video servers built on heterogeneous disks. RBS combines the techniques of wide striping and narrow striping so that it can obtain the optimal stripe allocation and efficiently utilize both the I/O bandwidth and storage capacity of all disks. RBS is suitable for applications whose files are not updated frequently, such as course-on-demand and movie-on-demand. We examine the performance of RBS via simulation experiments. Our results show that RBS greatly outperforms the conventional striping schemes proposed for video servers with heterogeneous or homogeneous disks, in terms of the number of simultaneous streams supported and the number of files that can be stored.     

多路视频监控系统的存储调度策略

采用传统的“轮巡式”视频监控系统在多路存储情况下,存在着存储的效率低下、因硬盘空间不足改变存储路径而造成的存储“抖动”等问题。该文介绍了旨在提高多路存储效率的多磁盘存储调度算法和解决“抖动”问题的存储预分配算法及其设计思路和实现方法。实际应用表明,多磁盘存储调度算法能够很好地利用多硬盘大容量的特点,根据各个硬盘的容量和被访问的次数,将多路存储“平均”分配于多个硬盘中,充分提高存储访问的效率,并通过资源预约方式、预分配算法很好地解决了存储“抖动”问题。     

VOD视频服务器上节目的存储与调用

在VOD系统中，为了满足多用户在不同时刻点播同一个视频文件，视频节目的存储需要特殊的方法。采用文件分块存储的方法来解决这一问题，分析了磁盘个数、带宽、用户数、视频流数与文件块的大小之间的关系：同时给出了视频文件分块后的存储方法以及调用视频文件时缓冲区的设计、视频文件的并发读取与重组，从而实现在不同时刻发送同一个视频节目到多个客户端。     

基于B/S的嵌入式视频监控系统的设计与实现

给出了一种基于B/S模式下的嵌入式视频监控系统的新的实现方案,避免了传统监控系统中无法联网、需要耗费大量存储介质、查询取证比较困难等不足.通过构建嵌入式流媒体服务器完成了视频的采集、处理、存储和传输;在此基础上搭建嵌入式Web服务器实现了对远程视频的实时监控.实验证明:系统具有很强的实时性,交互性好,开发成本低等特点,可以广泛地应用于远程视频的监控.     

A Video Server cost/performance Estimator tool

The Video Server Estimator (VSE) is an analytical tool which allows a user to perform a cost/performance analysis of video servers with hierarchical storage. The underlying model comprises multiple systems, main memory, expanded storage, disks and a tape library. The main objective of the tool is to optimally allocate the video files to different storage media based on the system parameters and the video file request probability distribution. The cost and the size of the video server that can accommodate a customer profile are determined. Furthermore, the impact of design parameters on the cost and performance are examined through a parametric analysis.     

SOINN-Based Abnormal Trajectory Detection for Efficient Video Condensation

With the evolution of video surveillance systems, the requirement of video storage grows rapidly; in addition, safe guards and forensic officers spend a great deal of time observing surveillance videos to find abnormal events. As most of the scene in the surveillance video are redundant and contains no information needs attention, we propose a video condensation method to summarize the abnormal events in the video by rearranging the moving trajectory and sort them by the degree of anomaly. Our goal is to improve the condensation rate to reduce more storage size, and increase the accuracy in abnormal detection. As the trajectory feature is the key to both goals, in this paper, a new method for feature extraction of moving object trajectory is proposed, and we use the SOINN (Self-Organizing Incremental Neural Network) method to accomplish a high accuracy abnormal detection. In the results, our method is able to shirk the video size to 10% storage size of the original video, and achieves 95% accuracy of abnormal event detection, which shows our method is useful and applicable to the surveillance industry.     

校园网IP网络视频监控系统安全设计与实现

当安全问题日益突出的今天,安防需求也就不断提高,随着科学技术的飞速发展,IP网络也随之快速兴起,带来了组织、行业的的全面融合.作为信息的重要来源,视频监控系统全面整合融入组织信息系统,人类进入了视频监控的世界,在此背景下,模拟型视频监控的弊端日益显现,而IP网络视频监控可覆盖广阔区域,实现远程监控,工程安装扩展简单、图像经数字压缩节省存储空间等优势,已使其渐成为主流.本文将具体探究基于IP网络视频监控系统设计与实现.