基于NoSQL的海量交通視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)與檢索技術(shù)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)认嚓P(guān)計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，交通視頻監(jiān)控正在向著智能化、高清化、數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的存儲(chǔ)也在由分散的前端存儲(chǔ)轉(zhuǎn)向控制中心后臺(tái)集中存儲(chǔ)，且用戶對(duì)大量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)檢索也提出了更高的性能要求。因此，當(dāng)前視頻監(jiān)控系統(tǒng)面臨的兩個(gè)主要基本問(wèn)題就是海量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)和大規(guī)模監(jiān)控圖像的快速檢索問(wèn)題。
　　本文在分析了當(dāng)前解決方案在解決上述兩問(wèn)題優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了新的技術(shù)解決方案，以解決視頻監(jiān)控在海

2、量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和大規(guī)模監(jiān)控圖像檢索的問(wèn)題。
　　在海量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，基于NoSQL技術(shù)，結(jié)合Redis和MongoDB設(shè)計(jì)分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)?；赗edis實(shí)現(xiàn)分布式緩存系統(tǒng)，解決多路監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)高速寫入問(wèn)題;同時(shí)，利用Redis有序集合實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)存的海量視頻文件元信息索引，加快一定時(shí)間范圍內(nèi)的視頻片段查找;基于MongoDB Shard機(jī)制和GridFS組件實(shí)現(xiàn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和靈活伸縮的存儲(chǔ)架構(gòu)，解決海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理問(wèn)

3、題;同時(shí)，根據(jù)MongoDB固定集合的特性以及數(shù)據(jù)壓縮功能，實(shí)現(xiàn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)有效的生命周期管理，進(jìn)一步提高了存儲(chǔ)設(shè)備的性能。
　　在大規(guī)模監(jiān)控圖像檢索方面，采用并行計(jì)算技術(shù)加速檢索過(guò)程中的數(shù)據(jù)處理。本文結(jié)合了兩種不同并行粒度的計(jì)算模型，分別完成大規(guī)模監(jiān)控圖像檢索過(guò)程中不同階段的任務(wù)?；贛ongoDB MapReduce實(shí)現(xiàn)大規(guī)模監(jiān)控圖像的語(yǔ)義標(biāo)簽預(yù)處理，充分發(fā)揮集群節(jié)點(diǎn)的并行處理數(shù)據(jù)的能力;基于CUDA實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有圖像內(nèi)容檢索算法pHa