基于Hadoop的视频摘要的设计与实现

基于Hadoop的视频摘要的设计与实现

华南理工大学 彭华聪

本文意图利用云计算技术将目前主流的基于运动过程的动态视频摘要技术由单机提取模式改造成分布式模式。从而在面对数据膨胀时,仅仅通过加入廉价的计算节点来提高视频摘要的提取速率,使得视频摘要技术能更好的投入实际生产中。首先,对云计算技术和视频摘要技术进行了大量的研究。选取了合适的开源云计算平台Hadoop分布式系统,并对Hadoop分布式系统与处理视频摘要的相关机制进行了分析。在视频摘要技术方面,概述了视频摘要技术的总体状况,详细介绍了基于运动过程的动态视频摘要技术的主要过程。其次,对在Hadoop分布式系统上进行云应用的开发规则和视频处理技术特点进行了研究,指出了利用Hadoop分布式系统处理视频摘要优势,同时提出了视频摘要技术的Mapreduce化、帧完整性、运动事件一致性等问题。通过对处理过程的分析、Hadoop的数据存储过程进行扩展,增加分块逻辑、将运动事件进行数学模拟,取合理的阀值等方式,给出了解决方案,为构建基于Hadoop的视频摘要系统准备了理论基础。再次,在前面理论分析的基础上,对基于Hadoop的视频摘要系统的开发进行了需求分析,设计了整个系统的架构,实现了整个系统。最后,设计了实验方案,实验数据表明当数据量增大到350MB时,双节点的基于Hadoop的视频摘要系统相对于单机提取模式效率要高。而且随着数据的增加,基于Hadoop的视频摘要系统的效率越来越高,最终处理周期趋向于单机模式的1.63倍,并具有较好的扩展性。

基于Hadoop的视频摘要的设计与实现