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近年来云计算逐渐应用于海量视频数据分析,但视频的处理单位是视频帧,而视频帧的大小是不固定的,所以不能直接用云平台处理视频,否则会出现帧不完整、找不到视频头文件、视频解码不成功等情况.通常的解决办法是对视频数据进行预处理,将视频分成若干独立可解码的视频块提交到文件系统中进行处理,但是当数据量很大时,预处理的工作量也很大.因此提出了一种基于关键帧的分布式视频分析解耦机制,将文件系统中的视频块按关键帧位置对视频数据进行巧妙分片.实验表明,提出的分布式视频分析解耦机制可有效对视频进行并行处理,保证了帧的完整性,且与云平台默认的分块方式相比计算负载更加均衡,提高了整体处理效率. 相似文献
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为了提高建立索引、检索图像的速度,提出云架构上基于图像特征索引的并行检索系统.该检索系统主要有3个模块:海量小图片分布式存储(Store)、并行建立图像特征索引(Indexing)、并行图像检索(Retrieve).在Store模块中提出针对海量图片的合并存储,Indexing模块中提出索引缓存模式,避免重写索引的输出接口,Retrieve模块中对索引进行分片管理,以及并行检索.实验结果表明,相对于其他图像检索系统,基于图像特征索引的检索系统有效减少了图像特征索引建立时间,缩短了图像的检索时间,提高了图像检索速率. 相似文献
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提出了一种新的基于事件分析的目标跟踪算法来解决多个目标分离或遮挡时的可靠跟踪问题.首先提出使用仿射变换来获得多个摄像机之间重叠画面的映射关系,实现目标交接,为后面的目标识别奠定基础.然后当单摄像机目标跟踪过程中发生候选目标多于一个或者多个目标对应一个候选目标的情况时,提出一种判别目标出现遮挡事件或分离事件的新方法,并且通过多摄像机的目标交接准确识别出发生遮挡或分离事件的目标标号,解决目标发生遮挡或分离后跟踪失败的问题.实验结果证明:所提出的方法突破了一般跟踪算法受目标底层特征约束的难点,具有更高的鲁棒性. 相似文献
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