基于云計(jì)算的視頻處理技術(shù)研究

向明明 申靜茜 張潔

摘 要：隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)和通訊技術(shù)的不斷發(fā)展和提高，云計(jì)算是當(dāng)前為人們的生活提供便捷和快速的主要的一個(gè)技術(shù)。本文基于云計(jì)算的核心概念和所使用的技術(shù)。描述了Hadoop云平臺(tái)的重要技術(shù)，包括分布式文件系統(tǒng)HDFS和云計(jì)算常用的一些調(diào)度機(jī)制。進(jìn)一步描述了在粒子濾波下的目標(biāo)跟蹤技術(shù)的概念和運(yùn)用，此技術(shù)就是以云計(jì)算而研究的視頻處理的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：云計(jì)算；云平臺(tái)；HaDoop云平臺(tái)

1.云計(jì)算的興起及其對(duì)視頻的處理

云計(jì)算在最初是Google公司所提出的，并且在后來(lái)的Amazon、google、IBM微軟等IT行業(yè)的企業(yè)都將云計(jì)算的發(fā)展當(dāng)做未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展的重要的一個(gè)方向，并且也不斷的探索中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，不斷讓其朝著越來(lái)越智能的方向發(fā)展。

Amazon最初提出了四大核心的云服務(wù)，即提供計(jì)算云服務(wù)、存儲(chǔ)服務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)以及排列服務(wù)。使用者和企業(yè)可以使用 Amazon提出的云平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并且不用使用其他的外部設(shè)備構(gòu)建一個(gè)單獨(dú)的設(shè)備，此創(chuàng)新使行業(yè)和個(gè)人的初始發(fā)展能夠有效的開(kāi)始和進(jìn)行。由于在市場(chǎng)上占領(lǐng)優(yōu)勢(shì)，當(dāng)前Amazon的使用量是很大的。

Google公司是云計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)先公司，也是目前全球最大的云計(jì)算技術(shù)公司。云計(jì)算有多種核心的技術(shù)，包括分布式文件系統(tǒng)，Map/Reduce編程模型和BigTable分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。[1]除此之外，Google公司內(nèi)部的搜索系統(tǒng)也是利用許多服務(wù)器構(gòu)建而成的“云”搭建的。

Apache對(duì)于云計(jì)算技術(shù)的主要成果是構(gòu)建了Hadoop云計(jì)算平臺(tái)，這一思路也是來(lái)源Google的技術(shù)，即能夠作用于大規(guī)模計(jì)算機(jī)上的一個(gè)開(kāi)源的框架。Hadoop云平臺(tái)中的兩個(gè)主要技術(shù)為MapReduce并行計(jì)算模型和HDFS分布式文件系統(tǒng)。主要優(yōu)勢(shì)是能夠和普通的集群結(jié)合，并且具有錯(cuò)誤率低，易于編程等特點(diǎn)，為現(xiàn)在的大多數(shù)企業(yè)所使用。

以上公司都在云計(jì)算的發(fā)展中發(fā)揮著不可磨滅的作用。隨著時(shí)代的發(fā)展，云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展越來(lái)越符合時(shí)代的需求，并運(yùn)用到了當(dāng)代社會(huì)和人們生活中的各個(gè)領(lǐng)域。其中，相對(duì)廣泛的應(yīng)用為Google公司將云計(jì)算的發(fā)展運(yùn)用到日志分析和并行式計(jì)算和其他多個(gè)領(lǐng)域[2]。其中值得一提的是云計(jì)算在多媒體即視頻方面的處理，主要作用為視頻的轉(zhuǎn)碼和處理等方面。具體的應(yīng)用為確定了基于Hadoop云平臺(tái)的數(shù)據(jù)挖掘并行化計(jì)算的操作，以及其并行化處理的普遍通用性。

2.視頻處理技術(shù)中云計(jì)算存在的問(wèn)題

目前對(duì)視頻的處理過(guò)程中，主要針對(duì)的是圖像信號(hào)的處理、視頻的轉(zhuǎn)碼以及相關(guān)處理。雖然在這些方面中，云計(jì)算所能做到的程度已經(jīng)較成熟，但是還是有很多問(wèn)題仍未解決。大多數(shù)常用的云計(jì)算平臺(tái)沒(méi)有單獨(dú)的視頻處理軟件，導(dǎo)致許多新問(wèn)題產(chǎn)生。首先，目前十分常用的云平臺(tái)Hadoop，沒(méi)有一個(gè)對(duì)視頻處理的單獨(dú)關(guān)機(jī)結(jié)構(gòu)和程序。因此必須要設(shè)計(jì)深度處理視頻的Hadoop結(jié)構(gòu)，以對(duì)視頻的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；其次，Hadoop目前使用的算法是很常用的調(diào)度算法，沒(méi)有對(duì)不同的用戶和數(shù)據(jù)類型進(jìn)行相關(guān)的處理；最后，常見(jiàn)單邊機(jī)的實(shí)時(shí)視頻處理不能在Hadoop云平臺(tái)下運(yùn)行，需要為其進(jìn)行單獨(dú)的設(shè)計(jì)，使它能夠進(jìn)行并行式運(yùn)算。

3.基于Hadoop云平臺(tái)的視頻處理系統(tǒng)需求分析及總體設(shè)計(jì)

3.1云計(jì)算的需求分析

在云計(jì)算環(huán)境下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)追蹤設(shè)計(jì)主要用來(lái)研究在使用先進(jìn)的云計(jì)算機(jī)技術(shù)下處理視頻的可行性和運(yùn)行的效率和效果[3]。在這一層面上，使用的算法還是之前的研究。為了改善相應(yīng)的不足，就對(duì)這些算法進(jìn)行了創(chuàng)新，并把改善后的算法和模型用于Hadoop云平臺(tái)中，隨后再進(jìn)行詳細(xì)的設(shè)計(jì)和處理。

3.2系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)

在進(jìn)行總體設(shè)計(jì)時(shí)，所使用到的系統(tǒng)總體框架仍為基礎(chǔ)的云計(jì)算服務(wù)機(jī)構(gòu)：Iaas（基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)），Paas（平臺(tái)即服務(wù)），Saas（軟件即服務(wù)）。其中Iaas是構(gòu)建于虛擬機(jī)中的，這就可以利用虛擬的技術(shù)消除底層物理結(jié)構(gòu)的差異性，并把底層的設(shè)備當(dāng)做為一個(gè)資源設(shè)備，使用者可以依照自己的需求從這個(gè)資源設(shè)備獲得自己想要的資源[4]。Paas是依據(jù)Iaas而建立起來(lái)的，它能利用并行式計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)追蹤算法的運(yùn)行。Saas層將與視頻處理的相關(guān)數(shù)據(jù)處理封裝到需移交的客戶端服務(wù)中，使得底層設(shè)計(jì)對(duì)用戶可見(jiàn)。但是還是有一些問(wèn)題需要我們進(jìn)一步研究解決：在目前的研究程度中，因?yàn)镠adoop的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的形式是很有限的，這就決定了它不能對(duì)視頻做出直接的處理。

4.基于Hadoop云平臺(tái)的視頻處理系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)

在Hadoop云平臺(tái)處理視頻與之前在單片機(jī)下視頻處理相比較，主要優(yōu)勢(shì)為能夠把大量的視頻數(shù)據(jù)作用在松耦合的計(jì)算機(jī)集群中，并可以進(jìn)行高效的并行式計(jì)算過(guò)程，這就使得在一個(gè)時(shí)間內(nèi)能夠有多個(gè)任務(wù)在同時(shí)進(jìn)行和運(yùn)算。由于Hadoop集群有著異構(gòu)的特點(diǎn)，在每一個(gè)節(jié)點(diǎn)中其性能都是不一樣的；其次，每一個(gè)使用者所需要處理的視頻類型也是不盡相同的，因此每個(gè)任務(wù)運(yùn)行時(shí)所用到的CPU和占用的運(yùn)行空間也不同；即使在同一個(gè)時(shí)間下，也不能保證當(dāng)前每個(gè)節(jié)點(diǎn)所處于的狀態(tài)和已經(jīng)運(yùn)行的進(jìn)度是相同的，這就出現(xiàn)在Hadoop云平臺(tái)下處理視頻操作的效率不能完全達(dá)到理想效果，所以對(duì)Hadoop云平臺(tái)進(jìn)行一系列的相應(yīng)優(yōu)化顯得尤為重要[5]。在接下來(lái)的研究中，分析當(dāng)前算法時(shí)需結(jié)合每個(gè)視頻的數(shù)據(jù)類型的特點(diǎn)，由此提出在Hadoop云平臺(tái)下的、對(duì)多種算法進(jìn)行改進(jìn)和完善。

5.結(jié)論

本文主要介紹了云計(jì)算的相關(guān)概念及其開(kāi)發(fā)過(guò)程。并且根據(jù)目前比較常用的云平臺(tái)---Hadoop的核心技術(shù)進(jìn)行了深入研究。主要?jiǎng)?chuàng)新之處在于：在當(dāng)前海量視頻由于存儲(chǔ)的問(wèn)題和處理中的各種問(wèn)題而無(wú)法正常解決的情況下，即傳統(tǒng)的存儲(chǔ)和處理技術(shù)無(wú)法解決的情況，提出Hadoop平臺(tái)下的跟蹤技術(shù)。若使用智能技術(shù)來(lái)處理視頻，運(yùn)動(dòng)追蹤的技術(shù)僅僅只能在更高層的技術(shù)中起到相應(yīng)的作用，而我們的研究方向主要是為其打下良好的基礎(chǔ)。上文中也提到，目前來(lái)說(shuō)Hadoop云平臺(tái)其內(nèi)置數(shù)據(jù)類型是不夠的，沒(méi)有為特定的視頻做出相應(yīng)的處理。所以，為了改善不足，在HDFS上來(lái)進(jìn)行處理。這就為以后在Hadoop平臺(tái)上的多種處理建立了良好的基礎(chǔ)，也可以使得其他的研究者在利用Hadoop處理視頻的時(shí)候僅僅只需要關(guān)注在重要的算法上。

針對(duì)目前的研究，對(duì)基于Hadoop云平臺(tái)的視頻處理的實(shí)際應(yīng)用提出了相應(yīng)的核心算法。在云計(jì)算上進(jìn)行視頻的處理，目前所做的僅僅為一個(gè)起始，這是為了今后更好的處理打下基礎(chǔ)。因此，為了優(yōu)化云計(jì)算中的視頻處理，還需要進(jìn)行更好的算法設(shè)計(jì)，為此技術(shù)建立完整的基于云的智能系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)，這也是未來(lái)視頻處理技術(shù)和應(yīng)用的主要研究方向。

參考文獻(xiàn)：

[1]連珂，何博文，王毅.基于云計(jì)算技術(shù)的視頻圖像綜合應(yīng)用技術(shù)研究[J].警察技術(shù)， 2016（3）：73-76.

[2]吳朱華.云計(jì)算核心技術(shù)剖析[J].2011.

[3]陳康，鄭市民.云計(jì)算.系統(tǒng)實(shí)例研究現(xiàn)狀[J].Journal of software，2009，1（20）.

作者簡(jiǎn)介：

向明明（1998—），女，土家族，本科，研究方向：計(jì)算機(jī)理論。

申靜茜（1999—），女，漢族，本科，研究方向：對(duì)外翻譯。

張潔（1997—），女，土家族，本科，研究方向：對(duì)外翻譯。