【摘要】：目前，作物生長圖像遠程采集過程中普遍存在適時性與監(jiān)測能力較差、采集效率較低的問題，另一方面，在使用傳統(tǒng)分布式數(shù)據(jù)庫架構(gòu)存儲和管理海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)時也存在效率不高、存儲能力不足、硬件壓力較大等問題。針對這些問題，本研究以實現(xiàn)煙田多層次視域數(shù)據(jù)的分布式存儲與管理為目標，采用網(wǎng)絡(luò)攝像機作為前端圖像自動采集設(shè)備，通過研究海量數(shù)據(jù)分布式存儲技術(shù)、圖像檢索技術(shù)等，提出了基于分布式文件系統(tǒng)HDFS與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)相結(jié)合的架構(gòu)，配合基于文本的圖像檢索與基于感知哈希的圖像檢索相組合的靈活方式實現(xiàn)煙田多層次視域數(shù)據(jù)分布式管理系統(tǒng)的方案。 論文的主要工作及成果如下： （1）提出了基于分布式文件系統(tǒng)HDFS架構(gòu)實現(xiàn)海量作物圖像存儲的方法，并結(jié)合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)，實現(xiàn)了圖像可靠高效的存儲與管理，解決了海量數(shù)據(jù)存儲能力不足、對系統(tǒng)硬件壓力大、成本高等問題。 （2）采用基于文本的圖像檢索與基于感知哈希的圖像檢索相結(jié)合的方式實現(xiàn)了多層次視域圖像檢索，解決了文本描述難以充分表達圖像內(nèi)容、難以實現(xiàn)基于圖像視覺特征進行相似性檢索的問題。 （3）使用Java語言和Strust2框架設(shè)計并實現(xiàn)了煙田多層次視域數(shù)據(jù)分布式管理系統(tǒng)，對采集到的多層次視域數(shù)據(jù)進行分布式存儲與管理，結(jié)果表明該系統(tǒng)能夠?qū)ξ鞅鞭r(nóng)林科技大學(xué)試驗示范站的22臺網(wǎng)絡(luò)攝像機所獲取的圖像和視頻流數(shù)據(jù)，以及人工拍攝的作物圖像進行有效的存儲和檢索。 本研究適時采集和存儲煙田作物圖像的方法，對農(nóng)作物遠程監(jiān)測、生產(chǎn)決策、長勢及產(chǎn)量評估、病蟲草害防治等應(yīng)用提供了有效的技術(shù)手段和數(shù)據(jù)支持。
【圖文】：

其發(fā)送給管道中的下一個數(shù)據(jù)節(jié)點，以流水線的形式寫數(shù)最后一個數(shù)據(jù)節(jié)點存儲成功后返回一個確認包。傳輸過程當前的管道會被關(guān)閉，故障節(jié)點會從管道中移除，名字節(jié)保持 replication 設(shè)定的副本數(shù)。文件寫入完成后關(guān)閉連接視域數(shù)據(jù)存儲方案上存儲方案進行分析、研究和比較，為實現(xiàn)圖像和視頻數(shù)用分布式文件系統(tǒng) HDFS 與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相結(jié)合的方式案。對于手機拍攝的低分辨率圖像、數(shù)碼照相機拍攝的高虛擬網(wǎng)絡(luò)攝像機方式進行管理，加蓋時間戳后通過網(wǎng)絡(luò)將并將其相關(guān)信息存入數(shù)據(jù)庫。網(wǎng)絡(luò)攝像機自動采集的圖像照設(shè)定時間定時將圖像采集系統(tǒng)采集得到的圖像文件存儲存儲到數(shù)據(jù)庫中。多層次視域數(shù)據(jù)存儲方案如圖 2-5 所示

有兩個靜態(tài)方法能獲得 FileSystem 接口的實例，分別為 public static FileSystemConfiguration conf）throws IOException 和 public static FileSystem get（URI nfiguration conf）throws IOException。第一個方法得到缺省的文件系統(tǒng)實例，由配件中 fs.default.name 屬性指定。第二個方法由 URI 前綴指定創(chuàng)建的文件系統(tǒng)實例。HDFS 本身就是一個文件系統(tǒng)，在使用的時候不必關(guān)心文件具體存儲在哪個數(shù)據(jù)上，這個工作由 Hadoop 底層來計算，存儲使用 HDFS 邏輯統(tǒng)一的文件目錄。如果查詢文件存儲的物理位置，可以通過頁面查看或通過 API 實現(xiàn)查詢。如上傳一個大 455.2M 的文件到 HDFS 后，文件存儲的分布情況如圖 2-6 所示，HDFS 默認一個塊的大小為 64M，因此這個文件被分配到 8 個數(shù)據(jù)塊中存儲。其中第 1 列顯示的DFS 系統(tǒng)對文件分塊生產(chǎn)的編號或標識。因為復(fù)制因子為 3，因此每個文件分塊都個副本存放在不同的數(shù)據(jù)節(jié)點，其后 3 列數(shù)據(jù)就顯示了每個文件分塊及其副本具體在哪個數(shù)據(jù)節(jié)點。如果文件小于 64M（數(shù)據(jù)塊的大小可以設(shè)置，默認為 64M），那件存儲在同一個數(shù)據(jù)塊中，，但是在不同的數(shù)據(jù)節(jié)點會存放該文件副本，副本的個數(shù)制因子決定（復(fù)制因子可以自己設(shè)置，默認為 3）。
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP333;TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：2574531