基于云計算的視頻處理技術研究

向明明 申靜茜 張潔

摘 要：隨著現(xiàn)代科學技術和通訊技術的不斷發(fā)展和提高，云計算是當前為人們的生活提供便捷和快速的主要的一個技術。本文基于云計算的核心概念和所使用的技術。描述了Hadoop云平臺的重要技術，包括分布式文件系統(tǒng)HDFS和云計算常用的一些調(diào)度機制。進一步描述了在粒子濾波下的目標跟蹤技術的概念和運用，此技術就是以云計算而研究的視頻處理的現(xiàn)實應用。

關鍵詞：云計算；云平臺；HaDoop云平臺

1.云計算的興起及其對視頻的處理

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

Amazon最初提出了四大核心的云服務，即提供計算云服務、存儲服務、數(shù)據(jù)庫服務以及排列服務。使用者和企業(yè)可以使用 Amazon提出的云平臺對數(shù)據(jù)進行處理，并且不用使用其他的外部設備構(gòu)建一個單獨的設備，此創(chuàng)新使行業(yè)和個人的初始發(fā)展能夠有效的開始和進行。由于在市場上占領優(yōu)勢，當前Amazon的使用量是很大的。

Google公司是云計算技術領域的領先公司，也是目前全球最大的云計算技術公司。云計算有多種核心的技術，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。[1]除此之外，Google公司內(nèi)部的搜索系統(tǒng)也是利用許多服務器構(gòu)建而成的“云”搭建的。

Apache對于云計算技術的主要成果是構(gòu)建了Hadoop云計算平臺，這一思路也是來源Google的技術，即能夠作用于大規(guī)模計算機上的一個開源的框架。Hadoop云平臺中的兩個主要技術為MapReduce并行計算模型和HDFS分布式文件系統(tǒng)。主要優(yōu)勢是能夠和普通的集群結(jié)合，并且具有錯誤率低，易于編程等特點，為現(xiàn)在的大多數(shù)企業(yè)所使用。

以上公司都在云計算的發(fā)展中發(fā)揮著不可磨滅的作用。隨著時代的發(fā)展，云計算技術的發(fā)展越來越符合時代的需求，并運用到了當代社會和人們生活中的各個領域。其中，相對廣泛的應用為Google公司將云計算的發(fā)展運用到日志分析和并行式計算和其他多個領域[2]。其中值得一提的是云計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。具體的應用為確定了基于Hadoop云平臺的數(shù)據(jù)挖掘并行化計算的操作，以及其并行化處理的普遍通用性。

2.視頻處理技術中云計算存在的問題

目前對視頻的處理過程中，主要針對的是圖像信號的處理、視頻的轉(zhuǎn)碼以及相關處理。雖然在這些方面中，云計算所能做到的程度已經(jīng)較成熟，但是還是有很多問題仍未解決。大多數(shù)常用的云計算平臺沒有單獨的視頻處理軟件，導致許多新問題產(chǎn)生。首先，目前十分常用的云平臺Hadoop，沒有一個對視頻處理的單獨關機結(jié)構(gòu)和程序。因此必須要設計深度處理視頻的Hadoop結(jié)構(gòu)，以對視頻的數(shù)據(jù)進行處理；其次，Hadoop目前使用的算法是很常用的調(diào)度算法，沒有對不同的用戶和數(shù)據(jù)類型進行相關的處理；最后，常見單邊機的實時視頻處理不能在Hadoop云平臺下運行，需要為其進行單獨的設計，使它能夠進行并行式運算。

3.基于Hadoop云平臺的視頻處理系統(tǒng)需求分析及總體設計

3.1云計算的需求分析

在云計算環(huán)境下的運動目標追蹤設計主要用來研究在使用先進的云計算機技術下處理視頻的可行性和運行的效率和效果[3]。在這一層面上，使用的算法還是之前的研究。為了改善相應的不足，就對這些算法進行了創(chuàng)新，并把改善后的算法和模型用于Hadoop云平臺中，隨后再進行詳細的設計和處理。

3.2系統(tǒng)的總體設計

在進行總體設計時，所使用到的系統(tǒng)總體框架仍為基礎的云計算服務機構(gòu)：Iaas（基礎設施和服務），Paas（平臺即服務），Saas（軟件即服務）。其中Iaas是構(gòu)建于虛擬機中的，這就可以利用虛擬的技術消除底層物理結(jié)構(gòu)的差異性，并把底層的設備當做為一個資源設備，使用者可以依照自己的需求從這個資源設備獲得自己想要的資源[4]。Paas是依據(jù)Iaas而建立起來的，它能利用并行式計算來實現(xiàn)追蹤算法的運行。Saas層將與視頻處理的相關數(shù)據(jù)處理封裝到需移交的客戶端服務中，使得底層設計對用戶可見。但是還是有一些問題需要我們進一步研究解決：在目前的研究程度中，因為Hadoop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視頻做出直接的處理。

4.基于Hadoop云平臺的視頻處理系統(tǒng)優(yōu)化設計

在Hadoop云平臺處理視頻與之前在單片機下視頻處理相比較，主要優(yōu)勢為能夠把大量的視頻數(shù)據(jù)作用在松耦合的計算機集群中，并可以進行高效的并行式計算過程，這就使得在一個時間內(nèi)能夠有多個任務在同時進行和運算。由于Hadoop集群有著異構(gòu)的特點，在每一個節(jié)點中其性能都是不一樣的；其次，每一個使用者所需要處理的視頻類型也是不盡相同的，因此每個任務運行時所用到的CPU和占用的運行空間也不同；即使在同一個時間下，也不能保證當前每個節(jié)點所處于的狀態(tài)和已經(jīng)運行的進度是相同的，這就出現(xiàn)在Hadoop云平臺下處理視頻操作的效率不能完全達到理想效果，所以對Hadoop云平臺進行一系列的相應優(yōu)化顯得尤為重要[5]。在接下來的研究中，分析當前算法時需結(jié)合每個視頻的數(shù)據(jù)類型的特點，由此提出在Hadoop云平臺下的、對多種算法進行改進和完善。

5.結(jié)論

本文主要介紹了云計算的相關概念及其開發(fā)過程。并且根據(jù)目前比較常用的云平臺---Hadoop的核心技術進行了深入研究。主要創(chuàng)新之處在于：在當前海量視頻由于存儲的問題和處理中的各種問題而無法正常解決的情況下，即傳統(tǒng)的存儲和處理技術無法解決的情況，提出Hadoop平臺下的跟蹤技術。若使用智能技術來處理視頻，運動追蹤的技術僅僅只能在更高層的技術中起到相應的作用，而我們的研究方向主要是為其打下良好的基礎。上文中也提到，目前來說Hadoop云平臺其內(nèi)置數(shù)據(jù)類型是不夠的，沒有為特定的視頻做出相應的處理。所以，為了改善不足，在HDFS上來進行處理。這就為以后在Hadoop平臺上的多種處理建立了良好的基礎，也可以使得其他的研究者在利用Hadoop處理視頻的時候僅僅只需要關注在重要的算法上。

針對目前的研究，對基于Hadoop云平臺的視頻處理的實際應用提出了相應的核心算法。在云計算上進行視頻的處理，目前所做的僅僅為一個起始，這是為了今后更好的處理打下基礎。因此，為了優(yōu)化云計算中的視頻處理，還需要進行更好的算法設計，為此技術建立完整的基于云的智能系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)，這也是未來視頻處理技術和應用的主要研究方向。

參考文獻：

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

[2]吳朱華.云計算核心技術剖析[J].2011.

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

作者簡介：

向明明（1998—），女，土家族，本科，研究方向：計算機理論。

申靜茜（1999—），女，漢族，本科，研究方向：對外翻譯。

張潔（1997—），女，土家族，本科，研究方向：對外翻譯。