论文海量监控视频分级摘要生成系统是关于本文可作为生成系统方面的大学硕士与本科毕业论文生成系统论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
摘 要： 针对海量监控视频的存储、浏览、检索问题,提出一种适合于海量监控视频的分级摘 要生成算法,生成的分级视频摘 要体积小,按照内容重要性进行排序,能减少海量监控视频摘 要的存储空间,提高海量监控视频浏览和检索速度.基于上述海量监控视频摘 要生成算法,设计了一个建立在Hadoop上的海量监控视频分级摘 要生成系统,为海量监控视频摘 要生成提供分布式存储和并行化运算环境,进一步解决了存储问题,提高了运算速度.
关键词： 海量监控视频； 分级摘 要生成； 压缩域； 关键帧
中图分类号： TN911?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）13?0034?04
Abstract： For the storage, browse and retrieval problems existing in massive surveillance video, a hierarchical summary generation algorithm suitable for massive surveillance video is proposed. The generated hierarchical video summary with all size is ranked according to the content importance to se the summary storage space of the massive surveillance video, and improve the browse and retrieval speed of the massive surveillance video. On the basis of the summary generation algorithm of massive surveillance video, a Hadoop?based hierarchical summary generation system of massive surveillance video was designed, which can provide the distributed storage and parallel computing environments for summary generation of massive surveillance video, and solve the storage problem and improve the system computing speed further.
Keywords： massive surveillance video； hierarchical summary generation； compressed domain； key frame
0 引 言
随着物联网技术的普及和平安城市、智慧城市的推进,商场、道路、学校、工厂、家庭中使用了大量视频监控设备,产生了海量的监控视频,如何实现海量监控视频的快速浏览,以及在海量视频中快速检索出需要的视频资料,已经成为急需解决的问题.引入视频摘 要技术,分析视频的内容与结构,从原始视频中提取出关键信息,浓缩成可充分体现视频语义内容的视频摘 要并构建概要生成系统已经成为一个研究热点.文献[1]对原视频中的活动事件进行提取,采用空间叠加的方式将不同时间段的活动事件压缩到一个短视频中,短视频包含原视频的所有活动事件,通过浏览短视频达到快速浏览原视频的目的.文献[2]对面向云平台的视频摘 要技术进行研究,基于贪心算法和遗传算法提取监控视频摘 要,并利用云端进行存储.文献[3]提出一种基于运动人体检测的视频摘 要算法,从运动区域底层特征出发,将HOG特征和LBP特征结合,并通过PCA降维,最终改进了基于HOG特征的人体检测算法.文献[4]研究了交通监控视频摘 要生成技术,将人们关注的交通事件定义为异常事件,对给定视频中的视频帧提取特征结合带隐变量的支持向量机逐帧检测视频中的目标,匹配检测结果得到视频中的运动轨迹,将其表示为运动事件,分析其中异常事件的特点,结合Bootstrapping的随机森林模型做分类,完成基于关键区域的视频摘 要提取算法[4].
监控视频除具有海量的特点,还存在信息冗余多,超过70%上的冗余；信息密度底,连续不间断监控过程中可能有用的数据仅仅有一两秒；需要的处理速度快,遵循“1 s定理”；在监控视频摘 要的使用方面,浏览和检索通常按照摘 要排列的顺序从前往后,找到目标内容后,浏览、检索即可停止.根据以上监控视频及摘 要使用特点,本文面向压缩域提出了一种分级摘 要生成算法,生成空间占用少、查询效率高的静态视频摘 要,将关键帧按照重要程度从高到低顺序排列,生成分级视频摘 要；在分级摘 要基础上,基于Hadoop设计了一个海量监控视频分级摘 要生成系统.
1 海量监控视频分级摘 要关键技术
视频信息有着独立的结构.一般说来,组成一段视频的单位依次为场景、镜头、视频帧.视频摘 要是指利用计算机技术分析视频结构、理解视频内容,并从原始数据中选取具有代表性的、有意义的部分,将它们以某种方式组合并生成紧凑的、用户可读的原始视频的缩略[5].视频摘 要分为静态视频摘 要和动态视频摘 要两种.静态视频摘 要主要分析视觉内容,不考虑音频信息,它的建构与表现都相当灵活,占用更少的存储空间,可以更灵活的组织以用于浏览和索引.在静态视频摘 要生成系统中要着重解决镜头分割、关键帧提取、数据冗余处理几个方面的问题.
1.1 面向压缩域的镜头分割与关键帧提取
在H.264国际标准中,视频在传输、存储中均采用压缩形式.面向非压縮域的镜头检测和分割方法在对视频进行计算前需要解压缩,计算完成后传输前又要进行压缩,尤其是在面对海量数据时,对速度影响较大.面向压缩域的视频镜头检测和分割算法直接从压缩视频数据流中提取用于镜头分割的特征,省去解压步骤,加快了检测速度.
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参考文献：
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