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计算机工程 ›› 2012, Vol. 38 ›› Issue (10): 280-283. doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.10.086

• 开发研究与设计技术 • 上一篇    下一篇

基于Map Reduce的分布式视频处理平台

耿晨曜,姚丹亚,张盈盈,张 煦,常 刚   

  1. (清华大学自动化系系统工程研究所,北京 100084)
  • 收稿日期:2011-06-29 出版日期:2012-05-20 发布日期:2012-05-20
  • 作者简介:耿晨曜(1987-),男,硕士,主研方向:图形图像处理,分布式计算;姚丹亚,教授、博士;张盈盈,博士;张 煦,硕士;常 刚,博士
  • 基金资助:

    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)

Distributed Video Processing Platform Based on Map Reduce

GENG Chen-yao, YAO Dan-ya, ZHANG Ying-ying, ZHANG Xu, CHANG Gang   

  1. (Institute of System Engineering, Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084, China)
  • Received:2011-06-29 Online:2012-05-20 Published:2012-05-20

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。

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

Abstract: 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.

Key words: machine vision, distributed computation, video analysis, video parallel processing, cluster computation, real-time video processing

中图分类号: