【摘要】：隨著社會(huì)發(fā)展,智能安防攝像頭逐漸普及,攝像頭會(huì)對(duì)采集的視頻利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行處理,得到視頻中目標(biāo)的特征信息。當(dāng)危害社會(huì)治安的事件發(fā)生時(shí),有關(guān)部門通常會(huì)通過(guò)視頻數(shù)據(jù)獲取犯罪目標(biāo)的軌跡信息,采用人工手段進(jìn)行篩查既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力。所以快速地對(duì)海量的特征信息進(jìn)行分析計(jì)算,進(jìn)而得到視頻中特定目標(biāo)的軌跡信息對(duì)公安等部門有重要的現(xiàn)實(shí)意義。針對(duì)上述背景,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式計(jì)算系統(tǒng),能夠?qū)z像頭產(chǎn)生的海量特征數(shù)據(jù)進(jìn)行快速計(jì)算,得到視頻中特定目標(biāo)的各種軌跡信息,例如判斷目標(biāo)是否出現(xiàn)在某個(gè)時(shí)空范圍、獲取特定時(shí)空范圍中目標(biāo)的軌跡路線以及對(duì)視頻中的目標(biāo)進(jìn)行聚類等。本文主要內(nèi)容包括:1.對(duì)比了兩個(gè)主流的分布式計(jì)算系統(tǒng)的架構(gòu),參考Apache Spark算子接口設(shè)計(jì),參考MPI的網(wǎng)絡(luò)接口以及運(yùn)行方式,結(jié)合二者優(yōu)勢(shì),完成了整個(gè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。算子接口的優(yōu)勢(shì)在于,開(kāi)發(fā)人員通過(guò)對(duì)算子接口進(jìn)行組合,能夠快速完成軌跡場(chǎng)景下多變的業(yè)務(wù)需求。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)上,采用了簡(jiǎn)單有效的架構(gòu)模型,大量使用了模板編程技術(shù),設(shè)計(jì)了高效的內(nèi)存以及數(shù)據(jù)管理模塊。保證系統(tǒng)能夠快速地完成各種軌跡計(jì)算任務(wù)。2.對(duì)軌跡場(chǎng)景進(jìn)行了分析,提煉出三個(gè)核心的軌跡算子,包括:特征聚類,特征搜索以及伴隨分析。為了加快聚類的速度,聚類算子利用了視頻數(shù)據(jù)的時(shí)空連續(xù)性,采取先合并再分割的策略,使系統(tǒng)能夠?qū)Π偃f(wàn)級(jí)別的特征進(jìn)行快速聚類,相比與傳統(tǒng)的聚類算法,極大地提升了算法的運(yùn)行速度。特征搜索提供了近似搜索和精確搜索兩種方式,近似搜索速度相對(duì)于精確搜索快很多,但是需要付出索引構(gòu)建的時(shí)間代價(jià),用戶可以根據(jù)場(chǎng)景來(lái)選擇不同的方法。最后實(shí)現(xiàn)了Apriori算法來(lái)進(jìn)行伴隨分析。3.對(duì)系統(tǒng)中各個(gè)算子進(jìn)行了功能測(cè)試以及性能測(cè)試;比較了新的聚類算法與傳統(tǒng)聚類算法在運(yùn)行速度和聚類精度上的差異;對(duì)Spark以及本系統(tǒng)共有的算子進(jìn)行了性能比較,并解釋了本系統(tǒng)在架構(gòu)設(shè)計(jì)上的優(yōu)勢(shì)。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41
【圖文】：

德勞內(nèi)（Delaunay）三角剖分

帶有高速公路的構(gòu)圖

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本文編號(hào)：2714577