大數(shù)據(jù)技術(shù)是當(dāng)下熱點(diǎn)問(wèn)題,其中,Hadoop技術(shù)在煤礦領(lǐng)域的應(yīng)用也引起了廣泛關(guān)注。針對(duì)傳統(tǒng)煤礦視頻監(jiān)控系統(tǒng)圖像采集點(diǎn)多,單機(jī)環(huán)境煤場(chǎng)景礦圖像特征提取效率低下等問(wèn)題,提出了一種基于Hadoop的PCA-SIFT圖像特征并行提取算法,該算法采用PCA算法對(duì)并行提取的煤礦圖像的SIFT特征進(jìn)行了并行降維處理。使用汾西礦務(wù)局煤礦圖像井下數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),提出的算法SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)效果好,運(yùn)行耗時(shí)少,圖像數(shù)量加劇后,系統(tǒng)加速比幾乎呈線性增長(zhǎng)的趨勢(shì),驗(yàn)證了算法處理大規(guī)模煤礦圖像數(shù)據(jù)的有效性。 

【文章來(lái)源】：太原科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,41(02)

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【部分圖文】：

MapReduce模型的任務(wù)處理流程

鑒于OpenCV提供了大量的Java的接口，實(shí)現(xiàn)了圖形圖像處理運(yùn)行的許多算法，因此，本次實(shí)驗(yàn)使用OpenCV的函數(shù)庫(kù)，在Hadoop平臺(tái)下用Java語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn)了基于并行PCA-SIFT的煤礦場(chǎng)景圖像特征提取算法。本文算法具體步驟如下:Step1．圖像數(shù)據(jù)類型的定義;

圖4表明，在圖像數(shù)量小于8 000時(shí)，節(jié)點(diǎn)數(shù)目對(duì)SIFT特征提取的運(yùn)行耗時(shí)區(qū)別不是很明顯。多節(jié)點(diǎn)集群架構(gòu)運(yùn)行耗時(shí)可能會(huì)比單節(jié)點(diǎn)計(jì)算機(jī)處理會(huì)長(zhǎng)一些，其原因在于多節(jié)點(diǎn)架構(gòu)在處理小量圖像數(shù)據(jù)集時(shí)增加了節(jié)點(diǎn)之間的通信開(kāi)銷;而煤礦場(chǎng)景圖像數(shù)量急劇增大時(shí)，多節(jié)點(diǎn)架構(gòu)的Hadoop集群計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)就慢慢體現(xiàn)出來(lái)。雖然不同節(jié)點(diǎn)情況下，算法的運(yùn)行時(shí)間均會(huì)隨著場(chǎng)景圖像數(shù)量的增加而增加，但單一節(jié)點(diǎn)計(jì)算機(jī)運(yùn)行耗時(shí)線性增長(zhǎng)，而多節(jié)點(diǎn)集群架構(gòu)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行耗時(shí)增加比較平緩，而且，當(dāng)節(jié)點(diǎn)計(jì)算機(jī)數(shù)量增多時(shí)，所需處理的運(yùn)行時(shí)間曲線上升越平緩，因此本實(shí)驗(yàn)充分證明了Hadoop集群架構(gòu)在處理海量圖像數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)越性。圖4 不同節(jié)點(diǎn)下運(yùn)行時(shí)間對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3620254