本文關(guān)鍵詞：基于云環(huán)境的視頻監(jiān)控平臺的設(shè)計與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,隨著云計算的迅速發(fā)展,云計算的海量存儲能力和海量計算能力為安防領(lǐng)域帶來了新的發(fā)展機遇,傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控平臺也很難滿足現(xiàn)在的存儲海量視頻數(shù)據(jù)的需求,盡管有工作已經(jīng)嘗試在云環(huán)境下部署實施,但是一個通用性的平臺卻仍然是一個業(yè)界的挑戰(zhàn)。本文針對視頻監(jiān)控領(lǐng)域所面臨的實時性、安全性、帶寬依賴性、傳輸費用高等問題,設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于云環(huán)境的視頻監(jiān)控平臺,采用云存儲技術(shù)來解決視頻數(shù)據(jù)的異構(gòu)性,利用云來解決平臺的可擴展性。然后采用H.264視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)和RTSP視頻實時傳輸協(xié)議來解決帶寬依賴性、實時性問題,并且提出單獨構(gòu)建一個嵌入式傳感網(wǎng)絡(luò)來單獨進行身份識別、集中控制,該網(wǎng)絡(luò)采用對IP動態(tài)綁定的視頻傳輸方法,間接解決動態(tài)IP的不穩(wěn)定性,并且充分利用了FTTH資源,降低了用戶代價。本文主要的研究工作如下:(1)基于云環(huán)境的視頻監(jiān)控平臺的總體架構(gòu)設(shè)計。為了解決云環(huán)境下視頻監(jiān)控領(lǐng)域所面臨的迫切挑戰(zhàn),在了解了客戶需求以及傳統(tǒng)方案漏洞的前提下,本文提出了一套基于云環(huán)境的視頻監(jiān)控平臺的總體架構(gòu)設(shè)計方案,該平臺的邏輯架構(gòu)共分為4層:應(yīng)用層、邏輯層、接入層、數(shù)據(jù)層。(2)基于嵌入式傳感網(wǎng)絡(luò)動態(tài)IP綁定方案的設(shè)計與實現(xiàn)。針對傳統(tǒng)方案中視頻傳輸路線采用專線傳輸技術(shù)帶來的帶寬費用昂貴的問題,本方案提出并實現(xiàn)了一套基于嵌入式傳感網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)IP綁定方案,通過本文實現(xiàn)的嵌入式傳感設(shè)備,視頻傳輸路線可以采用費用相對低廉的公用網(wǎng)。同時該嵌入式傳感設(shè)備還集成了終端設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控功能和報警功能。(3)基于Spark streaming的分布式并行處理架構(gòu)的設(shè)計與實現(xiàn)。在視頻處理環(huán)節(jié)中,針對傳統(tǒng)平臺中視頻集中處理效率低的問題,本文提出來了一套基于Spark streaming的分布式并行處理架構(gòu),首先將實時采集的視頻數(shù)據(jù)流進行序列化處理,將視頻流轉(zhuǎn)化為任務(wù)數(shù)據(jù)集,然后將輸入數(shù)據(jù)交付給spark master節(jié)點,由spark的任務(wù)調(diào)度器將任務(wù)分發(fā)至從屬節(jié)點并行處理,通過該方法,可以有效的提高視頻編解碼任務(wù)、視頻多制式響應(yīng)等任務(wù)的處理效率。(4)本文的存儲模塊采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與分布式文件系統(tǒng)相互融合的方案,提供統(tǒng)一的分布式存儲訪問接口,可以支持海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的存儲,并且也提供了良好的容災(zāi)性、健壯性等非功能性保障。本文最后經(jīng)過了嚴(yán)格的功能與性能的測評,驗證了該基于云環(huán)境的視頻監(jiān)控平臺在安防領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用價值。
【關(guān)鍵詞】：云環(huán)境 視頻監(jiān)控 分布式 動態(tài)IP綁定 嵌入式設(shè)備
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN948.6
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 1 緒論13-22
• 1.1 研究背景和意義13-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-20
• 1.2.1 視頻編解碼協(xié)議方面研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.2 視頻傳輸協(xié)議方面研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.3 視頻傳輸方面研究現(xiàn)狀16-17
• 1.2.4 視頻存儲方面研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.5 云環(huán)境應(yīng)用方面研究現(xiàn)狀18-20
• 1.3 研究內(nèi)容及意義20-21
• 1.4 章節(jié)安排21-22
• 2 需求分析與總體架構(gòu)22-35
• 2.1 功能需求22-27
• 2.1.1 平臺需求概述22-24
• 2.1.2 平臺用例圖分析24-27
• 2.2 性能需求27-28
• 2.3 功能設(shè)計28-32
• 2.4 架構(gòu)設(shè)計32-34
• 2.4.1 系統(tǒng)邏輯架構(gòu)設(shè)計32-33
• 2.4.2 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計33-34
• 2.5 本章小節(jié)34-35
• 3 視頻監(jiān)控平臺的詳細(xì)設(shè)計35-63
• 3.1 概述35-36
• 3.2 視頻數(shù)據(jù)采集-接入模塊的詳細(xì)設(shè)計36-44
• 3.2.1 嵌入式智能設(shè)備軟件體系結(jié)構(gòu)圖37-39
• 3.2.2 接入模塊指令流圖39
• 3.2.3 接入模塊工作流圖39-41
• 3.2.4 接入模塊UML類圖41-42
• 3.2.5 接入模塊UML序列圖42-44
• 3.3 視頻數(shù)據(jù)存儲-分布式存儲模塊的詳細(xì)設(shè)計44-51
• 3.3.1 存儲模塊的統(tǒng)一訪問接口45-47
• 3.3.2 存儲模塊的文件庫存儲模塊47-49
• 3.3.3 存儲模塊的數(shù)據(jù)庫存儲模塊49
• 3.3.4 存儲模塊UML類圖49-50
• 3.3.5 存儲模塊UML序列圖50-51
• 3.4 視頻數(shù)據(jù)處理-分布式并行計算模塊的詳細(xì)設(shè)計51-55
• 3.4.1 計算模塊的Spark streaming框架51-52
• 3.4.2 計算模塊的工作流52-53
• 3.4.3 計算模塊UML類圖53-54
• 3.4.4 計算模塊UML序列圖54-55
• 3.5 視頻數(shù)據(jù)調(diào)度-中心控制模塊的詳細(xì)設(shè)計55-59
• 3.5.1 控制模塊的權(quán)限控制55-57
• 3.5.2 控制模塊的嵌入式智能傳感設(shè)備服務(wù)端57-58
• 3.5.3 控制模塊UML類圖58-59
• 3.6 視頻數(shù)據(jù)交互-交互模塊的詳細(xì)設(shè)計59-62
• 3.6.1 交互模塊的視頻監(jiān)控功能UML序列圖59-60
• 3.6.2 交互模塊的設(shè)備報警監(jiān)控功能UML序列圖60-61
• 3.6.3 交互模塊的租戶管理功能61-62
• 3.7 本章小節(jié)62-63
• 4 視頻監(jiān)控平臺實現(xiàn)63-71
• 4.1 系統(tǒng)開發(fā)及實施部署63-64
• 4.1.1 系統(tǒng)安裝64
• 4.2 系統(tǒng)應(yīng)用頁面展示64-70
• 4.2.1 視頻監(jiān)控頁面64
• 4.2.2 設(shè)備報警監(jiān)控頁面64-65
• 4.2.3 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控65-68
• 4.2.4 系統(tǒng)詳細(xì)操作68-70
• 4.3 本章小節(jié)70-71
• 5 系統(tǒng)測試與分析討論71-74
• 5.1 視頻監(jiān)控平臺的功能測試71-72
• 5.2 視頻監(jiān)控平臺的性能評估72
• 5.3 應(yīng)用效果分析72-73
• 5.4 本章小節(jié)73-74
• 6 總結(jié)與展望74-76
• 6.1 總結(jié)74
• 6.2 展望74-76
• 參考文獻76-79
• 致謝79-80
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄80

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