基于云平台的机车监控视频管理系统设计与实现
这是一篇关于Hadoop,机车监控视频,分布式转码,CP-ABE加密算法的论文, 主要内容为铁路机车监控视频记录了机车司机操作的详细信息,是机务段工作人员对机车司机的违规操作行为进行评估的重要依据。机车监控视频具有数据量大、结构复杂和格式不统一等特性,传统的监控视频管理模式无法满足机务段管理部门对机车监控视频进行便捷、集中、统一化管理的需求。本课题针对铁路机车监控视频管理存在的问题,设计并实现了基于云平台的机车监控视频管理系统。主要工作包括:(1)基于系统功能需求分析,完成用例图、活动图设计,并进行了系统可行性分析。从系统架构、系统拓扑结构、系统功能和系统数据库四个方面进行了系统总体设计。(2)基于B/S模式、采用SSM框架实现了PC客户端,为机务段管理人员提供了查看机车监控视频、记录审核机车司机违规行为、截取机车司机违规行为视频片段并存档、管理机车司机信息等功能。为了方便管理者和机车司机查看相关信息,实现了基于Android的移动客户端。(3)研究海量机车监控视频数据的上传、处理、存储、检索、下载等相关关键技术,深入探讨了分布式转码、视频加密、云存储和流媒体服务等服务器端核心功能模块的实现技术。针对铁路机车监控视频的格式多样并且数据量庞大的特点,设计了基于“MapReduce”计算模型的分布式并行转码解决方案,有效提高了视频转码效率,并通过实验进行了验证。为提高监控视频数据存储的安全性,基于关键帧加密策略,采用CP-ABE加密算法,对转码后的关键帧数据进行了加密处理,并通过实验分析,证明所选用加密策略能够有效减少加密数据量。为了提供流畅、稳定的监控视频查看功能,采用DSS开源技术实现了RTSP流媒体服务器。
基于云平台的机车监控视频管理系统设计与实现
这是一篇关于Hadoop,机车监控视频,分布式转码,CP-ABE加密算法的论文, 主要内容为铁路机车监控视频记录了机车司机操作的详细信息,是机务段工作人员对机车司机的违规操作行为进行评估的重要依据。机车监控视频具有数据量大、结构复杂和格式不统一等特性,传统的监控视频管理模式无法满足机务段管理部门对机车监控视频进行便捷、集中、统一化管理的需求。本课题针对铁路机车监控视频管理存在的问题,设计并实现了基于云平台的机车监控视频管理系统。主要工作包括:(1)基于系统功能需求分析,完成用例图、活动图设计,并进行了系统可行性分析。从系统架构、系统拓扑结构、系统功能和系统数据库四个方面进行了系统总体设计。(2)基于B/S模式、采用SSM框架实现了PC客户端,为机务段管理人员提供了查看机车监控视频、记录审核机车司机违规行为、截取机车司机违规行为视频片段并存档、管理机车司机信息等功能。为了方便管理者和机车司机查看相关信息,实现了基于Android的移动客户端。(3)研究海量机车监控视频数据的上传、处理、存储、检索、下载等相关关键技术,深入探讨了分布式转码、视频加密、云存储和流媒体服务等服务器端核心功能模块的实现技术。针对铁路机车监控视频的格式多样并且数据量庞大的特点,设计了基于“MapReduce”计算模型的分布式并行转码解决方案,有效提高了视频转码效率,并通过实验进行了验证。为提高监控视频数据存储的安全性,基于关键帧加密策略,采用CP-ABE加密算法,对转码后的关键帧数据进行了加密处理,并通过实验分析,证明所选用加密策略能够有效减少加密数据量。为了提供流畅、稳定的监控视频查看功能,采用DSS开源技术实现了RTSP流媒体服务器。
基于“企业+农户”模式的肉鸡养殖管理平台设计
这是一篇关于企业+农户,肉鸡养殖,管理系统,Hadoop,MapReduce,分布式转码的论文, 主要内容为“企业+农户”养殖模式对推动肉鸡养殖业的发展发挥了巨大的作用,是助力推动乡村振兴发展和农业现代化发展的必经之路。如何对养殖过程中长期积累的环境数据、生产数据及视频监控数据进行实时监测、采集和高效存储,构建企业与农户交流互通系统是提升企业核心竞争力,保证该模式正常运转的基础。随着物联网技术、RFID射频识别技术、云技术和区块链技术的发展与成熟,许多数字化养殖系统已经广泛应用于肉鸡养殖过程管理,但由于养殖监测终端设备多样,在格式及内容上产生了多源异构数据,使得各个系统自成体系,无法完成信息共享,造成了“信息孤岛”的局面。因此,对畜禽养殖过程中产生的海量结构化环境数据和非结构化音、视频数据进行统一的规划,构建一种标准数据格式实现高效共享并使用分布式平台完成数据的高效存储是实现该模式精准化养殖管理亟待解决的问题。本文从畜禽养殖物联网应用中产生的多源异构数据入手,针对“企业+农户”养殖模式管理中异构数据的处理、描述及海量数据的分布式存储进行深入的研究,设计研发了一套基于Hadoop的规模化肉鸡养殖精准化管理系统,为现代化数字养殖提供技术支撑。工作如下:(1)系统面向“企业+农户”肉鸡养殖管理模式,搭建了一套精准化信息管理平台。设计出了该模式下肉鸡养殖精准化管理系统的层次结构及架构,利用Hadoop、Kafka、HBase、HDFS、MapReduce及FFmepg等大数据技术构建具备数据采集、处理、分发及存储功能的数据中心,协助企业管理员及生产养殖人员全方位、实时监控养殖过程。构建了 Web及小程序两种使用终端实现系统可视化,便于两者交互。(2)针对各环境传感器的异构性及其传输协议的多样性而导致采集感知数据的格式不同,本系统提出了数据动态适配模块,将适配方法以Jar形式上传至系统中,对不同数据类型进行动态适配解析,实现环境数据格式的统一。使用MySQL加HBase混合模式存储,针对数据特点,设计了行键和预分区。与仅使用传统的关系型数据库MySQL相比,查询效率提高了 31%。(3)对于非结构化视频数据的异构性,由于市面上监控设备种类繁多,不同设备的视频编码格式和封装格式不尽相同,本文结合视频处理工具FFmpeg,以MapReduce为核心设计分布式视频转码模块,可在视频传输完成后即可实现转码,获得统一的视频数据格式,为后续基于视频数据的算法研究提供良好的数据支持。与传统单机模式下转码相比节省了 54%的时间。
基于云平台的机车监控视频管理系统设计与实现
这是一篇关于Hadoop,机车监控视频,分布式转码,CP-ABE加密算法的论文, 主要内容为铁路机车监控视频记录了机车司机操作的详细信息,是机务段工作人员对机车司机的违规操作行为进行评估的重要依据。机车监控视频具有数据量大、结构复杂和格式不统一等特性,传统的监控视频管理模式无法满足机务段管理部门对机车监控视频进行便捷、集中、统一化管理的需求。本课题针对铁路机车监控视频管理存在的问题,设计并实现了基于云平台的机车监控视频管理系统。主要工作包括:(1)基于系统功能需求分析,完成用例图、活动图设计,并进行了系统可行性分析。从系统架构、系统拓扑结构、系统功能和系统数据库四个方面进行了系统总体设计。(2)基于B/S模式、采用SSM框架实现了PC客户端,为机务段管理人员提供了查看机车监控视频、记录审核机车司机违规行为、截取机车司机违规行为视频片段并存档、管理机车司机信息等功能。为了方便管理者和机车司机查看相关信息,实现了基于Android的移动客户端。(3)研究海量机车监控视频数据的上传、处理、存储、检索、下载等相关关键技术,深入探讨了分布式转码、视频加密、云存储和流媒体服务等服务器端核心功能模块的实现技术。针对铁路机车监控视频的格式多样并且数据量庞大的特点,设计了基于“MapReduce”计算模型的分布式并行转码解决方案,有效提高了视频转码效率,并通过实验进行了验证。为提高监控视频数据存储的安全性,基于关键帧加密策略,采用CP-ABE加密算法,对转码后的关键帧数据进行了加密处理,并通过实验分析,证明所选用加密策略能够有效减少加密数据量。为了提供流畅、稳定的监控视频查看功能,采用DSS开源技术实现了RTSP流媒体服务器。
基于“企业+农户”模式的肉鸡养殖管理平台设计
这是一篇关于企业+农户,肉鸡养殖,管理系统,Hadoop,MapReduce,分布式转码的论文, 主要内容为“企业+农户”养殖模式对推动肉鸡养殖业的发展发挥了巨大的作用,是助力推动乡村振兴发展和农业现代化发展的必经之路。如何对养殖过程中长期积累的环境数据、生产数据及视频监控数据进行实时监测、采集和高效存储,构建企业与农户交流互通系统是提升企业核心竞争力,保证该模式正常运转的基础。随着物联网技术、RFID射频识别技术、云技术和区块链技术的发展与成熟,许多数字化养殖系统已经广泛应用于肉鸡养殖过程管理,但由于养殖监测终端设备多样,在格式及内容上产生了多源异构数据,使得各个系统自成体系,无法完成信息共享,造成了“信息孤岛”的局面。因此,对畜禽养殖过程中产生的海量结构化环境数据和非结构化音、视频数据进行统一的规划,构建一种标准数据格式实现高效共享并使用分布式平台完成数据的高效存储是实现该模式精准化养殖管理亟待解决的问题。本文从畜禽养殖物联网应用中产生的多源异构数据入手,针对“企业+农户”养殖模式管理中异构数据的处理、描述及海量数据的分布式存储进行深入的研究,设计研发了一套基于Hadoop的规模化肉鸡养殖精准化管理系统,为现代化数字养殖提供技术支撑。工作如下:(1)系统面向“企业+农户”肉鸡养殖管理模式,搭建了一套精准化信息管理平台。设计出了该模式下肉鸡养殖精准化管理系统的层次结构及架构,利用Hadoop、Kafka、HBase、HDFS、MapReduce及FFmepg等大数据技术构建具备数据采集、处理、分发及存储功能的数据中心,协助企业管理员及生产养殖人员全方位、实时监控养殖过程。构建了 Web及小程序两种使用终端实现系统可视化,便于两者交互。(2)针对各环境传感器的异构性及其传输协议的多样性而导致采集感知数据的格式不同,本系统提出了数据动态适配模块,将适配方法以Jar形式上传至系统中,对不同数据类型进行动态适配解析,实现环境数据格式的统一。使用MySQL加HBase混合模式存储,针对数据特点,设计了行键和预分区。与仅使用传统的关系型数据库MySQL相比,查询效率提高了 31%。(3)对于非结构化视频数据的异构性,由于市面上监控设备种类繁多,不同设备的视频编码格式和封装格式不尽相同,本文结合视频处理工具FFmpeg,以MapReduce为核心设计分布式视频转码模块,可在视频传输完成后即可实现转码,获得统一的视频数据格式,为后续基于视频数据的算法研究提供良好的数据支持。与传统单机模式下转码相比节省了 54%的时间。
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