【摘要】：隨著社會發(fā)展,智能安防攝像頭逐漸普及,攝像頭會對采集的視頻利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行處理,得到視頻中目標(biāo)的特征信息。當(dāng)危害社會治安的事件發(fā)生時,有關(guān)部門通常會通過視頻數(shù)據(jù)獲取犯罪目標(biāo)的軌跡信息,采用人工手段進行篩查既費時又費力。所以快速地對海量的特征信息進行分析計算,進而得到視頻中特定目標(biāo)的軌跡信息對公安等部門有重要的現(xiàn)實意義。針對上述背景,本文設(shè)計并實現(xiàn)了一個分布式計算系統(tǒng),能夠?qū)z像頭產(chǎn)生的海量特征數(shù)據(jù)進行快速計算,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)在某個時空范圍、獲取特定時空范圍中目標(biāo)的軌跡路線以及對視頻中的目標(biāo)進行聚類等。本文主要內(nèi)容包括:1.對比了兩個主流的分布式計算系統(tǒng)的架構(gòu),參考Apache Spark算子接口設(shè)計,參考MPI的網(wǎng)絡(luò)接口以及運行方式,結(jié)合二者優(yōu)勢,完成了整個系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。算子接口的優(yōu)勢在于,開發(fā)人員通過對算子接口進行組合,能夠快速完成軌跡場景下多變的業(yè)務(wù)需求。在系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)上,采用了簡單有效的架構(gòu)模型,大量使用了模板編程技術(shù),設(shè)計了高效的內(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算任務(wù)。2.對軌跡場景進行了分析,提煉出三個核心的軌跡算子,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級別的特征進行快速聚類,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,近似搜索速度相對于精確搜索快很多,但是需要付出索引構(gòu)建的時間代價,用戶可以根據(jù)場景來選擇不同的方法。最后實現(xiàn)了Apriori算法來進行伴隨分析。3.對系統(tǒng)中各個算子進行了功能測試以及性能測試;比較了新的聚類算法與傳統(tǒng)聚類算法在運行速度和聚類精度上的差異;對Spark以及本系統(tǒng)共有的算子進行了性能比較,并解釋了本系統(tǒng)在架構(gòu)設(shè)計上的優(yōu)勢。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：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：2714577