基于Hadoop的分布式視頻大數(shù)據(jù)摘要生成技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、視頻大數(shù)據(jù)的處理工作已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)的超出了單機(jī)的處理能力,如何從海量的視頻數(shù)據(jù)中提取出自己想要的信息成為提高生產(chǎn)效率、推動(dòng)社會(huì)發(fā)展的一大重要因素。當(dāng)前已經(jīng)有研究者提出了基于單機(jī)的視頻生成算法,但往往是以損失視頻的信息為代價(jià),同時(shí)對(duì)視頻大數(shù)據(jù)的處理能力也不足。本文基于Hadoop云平臺(tái)的分布式計(jì)算原理,從視頻文件的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容入手進(jìn)行分析,研究如何實(shí)現(xiàn)視頻的分布式解碼,以及如何在分布式環(huán)境中采用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取、組合、融合的策略重新生成一段較原視頻短

2、的多的視頻。主要工作如下:
　　1)分析視頻文件的組成結(jié)構(gòu)以及視頻壓縮原理,指出視頻文件直接上傳到HDFS時(shí),分割所產(chǎn)生的邊界幀不完整、邊界GOP缺少關(guān)鍵幀、分割數(shù)據(jù)塊缺少頭數(shù)據(jù)的問題,提出一種數(shù)據(jù)讀取策略,實(shí)現(xiàn)視頻的分布式解碼。
　　2)提出一種基于Hadoop的視頻大數(shù)據(jù)生成技術(shù)方案,采用前景檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)跟蹤、生成的算法順序生成視頻,并依賴JNA庫(kù)解決檢測(cè)和跟蹤算法耗時(shí)長(zhǎng)的問題。利用HBase做存儲(chǔ)中介,設(shè)計(jì)并存儲(chǔ)運(yùn)動(dòng)跟蹤