摘要
计算能力瓶颈限制了复杂视频事件检测算法在实时系统上的应用。为此,设计一种基于Map Reduce模型的分布式视频处理平台,用算子和算子间连接关系描述算法,将算法在时域上切分为并行计算的独立任务。采用普通计算机搭建基于该模型的视频处理集群,运行按模型组织的视频处理算法。实验结果表明,对于处理密集型的视频分析算法,系统处理能力随集群计算机数量的增加呈近似线性增长,能够满足实时处理需求,具有较强的可扩展性。
Most advanced video incident detection algorithms are hard to apply in real-time systems because of its complexity.A distribute video processing platform based on Map Reduce is presented to solve the computation bottleneck,through which video processing algorithm is paralleled on time domain.A distributed video processing architecture is implemented with general-purpose computer.Test experiment proves the flexibility of system’s computation ability.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第10期280-283,共4页
Computer Engineering
基金
国家"863"计划基金资助项目"混合交通条件下行人安全状态识别技术"(2009AA11Z206)
国家自然科学基金资助项目"复杂系统控制与信息处理中的若干关键问题研究与应用"(60721103)
关键词
机器视觉
分布式计算
视频分析
视频并行处理
集群计算
实时视频处理
machine vision
distributed computation
video analysis
video parallel processing
cluster computation
real-time video processing