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针对常规视频监控系统在线实时性不强,海量视频数据传输迟滞,任务管理单一等问题,提出了构建在云计算环下基于多虚拟机技术在线视频监控系统;利用云计算平台中的物理资源与服务资源提升在线视频监控系统数据处理能力,虚拟机可同时处理大量的视频监控数据,并将视频数据以云存储的方式存储于云端服务器,降低了设备建设成本,可根据不同用户需求定制相关服务;本系统基于云计算平台设计,应用数十台乃至数百台虚拟机对在线视频监控数据进行处理,设计实现了云平台下在线视频监控系统的结构设计、以太网通信接口设计、服务器硬件配置和虚拟机控制;在软件设计方面通过对各虚拟机资源利用率的计算而动态分配资源,从而可以有效减少网络传输系统状态信息的带宽开销;通过系统功能与性能测试表明,在常规公共网络10 M带宽的情况下,本系统在线视频监控数据的传输延迟时间相比于传统视频监控减少了85%以上,监控视频数据量减少了75%以上. 相似文献
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监控设备生成海量的视频数据,由于管理不善、维护不力和人为删除等原因,存在监控视频数据的丢失和篡改等问题。在研究云存储和区块链的基础上,结合区块链去中心化、难篡改和可溯源等特性,提出一种基于区块链的监控视频数据存储模型。监控视频数据存储在单位的云存储服务器,监控视频数据的哈希值等元数据存储在区块链,云存储技术实现监控视频数据的海量存储和便捷访问,区块链技术实现上链监控视频数据的防篡改和防删除,对于提高监控视频数据的安全性和可靠性有一定的应用价值。 相似文献
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随着公共安全需求的快速增长,监控摄像头数量不断增多,视频监控数据呈爆炸式增长;传统的视频监控系统难以对如此海量的数据进行理解分析,因此智能视频监控系统应运而生;作为一个跨学科的研究领域,智能视频监控系统异常行为检测技术迎来重大机遇的同时也面临不少挑战;为了更好地研究智能视频监控系统异常行为检测算法,梳理了相关研究并从原理上对不同算法进行分类,对基于能量、基于聚类、基于重构、基于推断以及基于深度学习几个不同依据的算法进行对比分析,归纳了各类算法的分支研究方向,接着简要介绍了异常行为检测常用的公开数据集,最后讨论了目前异常行为检测算法所面临的挑战并针对性地提出了未来智能视频监控系统异常行为检测算法的可行研究方向。 相似文献
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《A&S:安防工程商》2014,(9):98-99
大数据时代安防现状
随着智慧城市、智能交通等行业的快速发展,大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。面对跨区域视频监控联网、监控资源的集成整合、政府各部门之间的视频监控资源的共享等大数据的存储、管理、分析等现状,带来了一系列挑战性问题:首先是数据的存储管理;其次是海量视频数据中的有价值数据如何挖掘;最后是数据的分析应用。 相似文献
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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. 相似文献
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针对现有的视频监控系统中对运动目标的检测不足,设计一种智能视频监控报警系统,DSP进行视频图像的捕获,预处理,监控,单片机控制视频数据的传输,存储和报警。 相似文献
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针对传统的模拟视频监控和数字视频监控存在需要专人监视的缺点,提出了一种基于TMS320DM8168硬件平台的智能视频监控解决方案,突出视频监控系统的智能识别、智能控制的特性,实现由专人监控向智能监控的跨越.该课题是以单芯片TMS320DM8168 为核心实现16路D1视频数据的采集、H.264编解码处理、数据存储和传输以及音视频数据回放等基本功能,同时在智能特性方面实现了摄像头的遮挡检测和运动目标检测的功能. 相似文献