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      論基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)視頻處理系統(tǒng)

      2019-10-30 15:41:20韓永亮
      科學(xué)與財富 2019年30期
      關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)關(guān)鍵技術(shù)

      韓永亮

      摘 要:結(jié)合當(dāng)前大數(shù)據(jù)信息化時代背景的發(fā)展,在分析了MapReduce 計算模型的基礎(chǔ)上,提出了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的海量網(wǎng)絡(luò)視頻處理系統(tǒng)結(jié)構(gòu),希望能有效結(jié)合新時代的網(wǎng)絡(luò)發(fā)展特點來有效處理網(wǎng)絡(luò)視頻,符合新時代背景下的視頻處理要求。

      關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)技術(shù);網(wǎng)絡(luò)視頻;視頻處理;關(guān)鍵技術(shù)

      1 引言

      在信息化時代背景下,多媒體信息則是互聯(lián)網(wǎng)信息中不可或缺的重要內(nèi)容。隨著人們越來越關(guān)注網(wǎng)絡(luò)直播商業(yè)化的發(fā)展,移動視頻直播平臺則是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的重點方向,這也給傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)視頻采集以及識別處理帶來一定的問題[1]。這里結(jié)合實際的情況,從多方面論述了如何借助于新型互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來滿足視頻數(shù)據(jù)的處理需求。這里結(jié)合基于大數(shù)據(jù)技術(shù),提供了如何有效進(jìn)行海量網(wǎng)絡(luò)視頻處理的方案,在此系統(tǒng)中,應(yīng)該采用多機集群并行方式來開展有效處理相應(yīng)的視頻數(shù)據(jù),以便高效處理網(wǎng)絡(luò)視頻問題。

      2 ?MapReduce 計算模型

      這里選擇的MapReduce算法則是能有效進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)集處理的模型,能有效實現(xiàn)自動化的實現(xiàn)并行性的要求,能符合普通商用計算機的集群組成運行的要求。針對MapReduce算法的過程,主要算法思想為:通過客戶機所提出的計算任務(wù)則是結(jié)合Master 管理要求,能夠進(jìn)行往下分配處理到多臺機器進(jìn)行相應(yīng)的處理以及執(zhí)行,在此基礎(chǔ)上,通過Master進(jìn)行結(jié)果收集者能夠?qū)⒍嗯_機器的收集結(jié)果來實現(xiàn)將其發(fā)送給提出請求的客戶機,這就基本完成了Map 階段的任務(wù)分配以及Reduce階段中的收集執(zhí)行結(jié)果的基本流程。

      3 海量網(wǎng)絡(luò)視頻處理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

      結(jié)合實際的需求,系統(tǒng)主要涉及到客戶機集合以及分布式計算機集群兩部分。前者的數(shù)量不固定,且主要是進(jìn)行視頻數(shù)據(jù)的采集工作;后者則是進(jìn)行視頻數(shù)據(jù)處理以及分析,具有上述的MapReduce 算法模型。其中,數(shù)據(jù)輸入以及視頻數(shù)據(jù)處理界面都在每個客戶機上進(jìn)行配置,Master節(jié)點主要是能實現(xiàn)客戶機的交互活動,全力保障能滿足Worker節(jié)點的資源分配任務(wù)要求;而Worker節(jié)點則是負(fù)責(zé)進(jìn)行視頻數(shù)據(jù)的相應(yīng)處理內(nèi)容。

      3.1 系統(tǒng)功能

      系統(tǒng)能滿足通過關(guān)鍵詞的形式來進(jìn)行海量視頻內(nèi)容的檢索功能,在此過程中,能結(jié)合實際情況來進(jìn)行人物以及事物的特征提取、特征設(shè)定以及相應(yīng)的對比位置追蹤等工作。相比傳統(tǒng)的工作來看,這種方式能夠有效提升處理速度,滿足新時代背景下的互聯(lián)網(wǎng)上呈現(xiàn)出幾何式增長速度的視頻數(shù)據(jù)的要求,同時表現(xiàn)出較強的可擴展性的要求[2]。

      3.2 系統(tǒng)處理內(nèi)容

      (1)視頻輸入

      結(jié)合相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)多媒體數(shù)據(jù)來源情況,可以具體涉及到Ftp Server、Web Server和Media Server等模塊中,并能結(jié)合相關(guān)的輸入視頻的類型,保障滿足多種格式的支持要求。在進(jìn)行視頻數(shù)據(jù)系統(tǒng)中,這里選擇分布式的存儲管理結(jié)構(gòu),并進(jìn)行相應(yīng)的Worker節(jié)點存儲。

      (2)視頻片段幀提取

      在此模塊中,能夠?qū)崿F(xiàn)特定的幀提取的操作,這樣能為后續(xù)的目標(biāo)識別奠定良好的基礎(chǔ)工作。在此環(huán)節(jié)中,結(jié)合實際需求來預(yù)先指定相應(yīng)的特定位置。

      (3)目標(biāo)特征識別和提取

      相關(guān)內(nèi)容在Worker 節(jié)點滿足實現(xiàn),則是通過自定義的Map函數(shù)來實現(xiàn),能夠有效進(jìn)行特征信息的識別提取,則是檢測中的重要內(nèi)容。具體來說,涉及到對于數(shù)據(jù)時間、來源、地域等方面的外部特征提取;以及數(shù)據(jù)文件大小、固定圖幀、偏移數(shù)據(jù)片等內(nèi)部特征的提取情況;以及信息指紋、特征向量方面的工作,這樣有利于提升視頻檢索效率。

      (4)視頻內(nèi)容重復(fù)性檢測

      結(jié)合實際需求來看,還應(yīng)該重視視頻內(nèi)容的重復(fù)性檢測工作,避免出現(xiàn)重復(fù)的視頻情況。這里主要是采用視頻特征向量的重復(fù)檢測算法,并結(jié)合實際確定相關(guān)的相似度,給予重復(fù)內(nèi)容進(jìn)行必要的標(biāo)注處理。

      (5)視頻片段信息量計算

      結(jié)合系統(tǒng)的整體要求,選擇視頻數(shù)據(jù)信息量的計算方式,有效能夠搜索預(yù)期的目標(biāo)視頻。這種算法中,能夠把視頻中的事件、地點、時間以及人物等關(guān)鍵屬性進(jìn)行作為描述視頻的一個維,在此過程中,結(jié)合實際進(jìn)行相應(yīng)的權(quán)重賦值,利用相關(guān)的數(shù)據(jù)庫中的視頻各維的屬性與該維上預(yù)設(shè)屬性的相似程度進(jìn)行判斷,并給定相關(guān)的數(shù)值,并通過合理的計算判定得到這個視頻的信息量。通過信息量的計算以及比較,能夠體現(xiàn)出視頻的重要程度,如果其數(shù)值越高則說明前越符合目標(biāo)視頻的要求[3,4]。

      3.3 內(nèi)容識別

      (1)文字識別

      通過文字識別技術(shù),能將視頻中文字進(jìn)行有效的提取處理,這部分主要涉及到字幕以及圖上文字等部分,一般來說,處理的方法主要為:針對字幕情況來說,采用分離于視頻文件的情況進(jìn)行處理;如果難以進(jìn)行分離處理,則可以開展相應(yīng)的方法提取;當(dāng)存在難以識別的情況,則應(yīng)該開展圖片的截取處理。

      (2)人識別

      針對視頻中的人部分內(nèi)容來說,先識別出在進(jìn)行處理。在具體的識別環(huán)節(jié)中,主要是通過人臉識別以及人身體姿態(tài)的識別。這里系統(tǒng)僅對于視頻中的人進(jìn)行識別,并沒有能夠分清楚識別者的身份,所以,選擇基于人臉特征點的識別算法,同時,進(jìn)行人身體識別的過程中,則融入相應(yīng)的特定算法內(nèi)容。整體系統(tǒng)中則是通過人臉識別為主,且身體識別為輔的方式。

      4 結(jié)束語

      綜上所述,這里結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)而提出了有效的海量網(wǎng)絡(luò)視頻處理方案,結(jié)合MapReduce模式的視頻處理并行算法的優(yōu)勢,能保證系統(tǒng)符合實際的項目需求,能實現(xiàn)一定的容錯性以及可擴展性要求,能更加符合時代發(fā)展的特點,性能優(yōu)于集中式的處理系統(tǒng),具有一定的推廣應(yīng)用的前景。

      參考文獻(xiàn):

      [1] 韓麗杰, 邢偉華, 蘇志恒. 基于無線網(wǎng)絡(luò)設(shè)計視頻監(jiān)控系統(tǒng)[J]. 數(shù)碼世界, 2019年9期.

      [2] 李強. 基于Blackfin處理器的網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)系統(tǒng)實現(xiàn)[J]. 電子技術(shù)與軟件工程,2016年013期.

      [3] 劉鴻雁, 楊超, 崔旭. 網(wǎng)絡(luò)軟視頻系統(tǒng)常見故障分析與處理[J]. 電力信息與通信技術(shù),2015年10期.

      [4] 李輝, 吳強, 凌志祥,等. 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻會議內(nèi)容與質(zhì)量檢測系統(tǒng)[J]. 福建電腦, 2018年5期.

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