电视采编播系统的设计与实现
这是一篇关于面向对象,UML,电视节目播出,MPEG-2标准,视频流,非编系统的论文, 主要内容为数字电视技术取代传统的模拟电视技术是电视技术发展的必然趋势,在此背景下,原有的电视播出系统已不能适应技术的发展和自身的变化,必须利用数字技术和网络技术建立新一代的电视播出系统。本文正是针对这种变化,介绍电视播出系统的新需求和系统整体设计,并详细说明了节目采集、编审和播出部分的设计过程和具体的实现方法。 论文首先介绍了国内外电视播出系统的发展情况和发展方向,在此基础上提出了新一代电视播出系统需要解决的问题,并从电视台节目制作播出的实际出发,提出了系统的系统结构,并结合网络通信、 视频编解码等技术的发展,阐述了系统的设计要点。 接下来,论文针对本系统的设计目标,分析了系统的框架结构和数据流程,描述了系统软件功能和采用的软件设计方法。 基于系统总体分析设计的基础上,本人的工作内容集中在节目采集、编审、播出等关键环节的设计和软件实现。论文运用基于UML的面向对象的设计方法,对系统的采集、节目信息编审和播出控制等环节进行了详细的设计,说明了具体的实现过程,重点讲述了设计实现时遇到的一些技术难题和相应的实现方法,同时演示了系统运行时的情况。 再次,论文简要介绍了系统其他部份的设计情况和系统的测试情况。 最后,论文总结了系统的特点和优势,并指出系统的投入使用,实现了电视播出的数字化、网络化和管理的科学化,具有重要的现实意义,同时也说明了系统应该进一步完善和提高的地方。
基于云边端架构的视频流车辆智能分析系统设计与实现
这是一篇关于视频流,云边端架构,深度学习,Altas200DK,车辆智能分析的论文, 主要内容为基于深度学习的智能分析技术在准确性上已经远远超越了传统方法,但需要大量异构计算资源的协同运算才能达到实际场景的使用标准。对于计算资源管理成本高,且对吞吐与实时性都有要求的复杂应用场景,云边端架构无疑是最优的选择。针对云端资源充足但远离数据源的特点,在车辆检测、车色与车辆朝向识别等任务上对多种检测模型与分类网络进行了实验对比,选取了其中准确性最高的模型作为云端模型。针对边缘端资源受限但靠近数据源的特点,采用轻量级网络替换骨干网络的方法构建了内存占用小且推理速度快的边缘端模型。设计并实现了云端视频流车辆智能分析系统。为了增加系统的可扩展性与稳定性,采用了微服务架构,将整个系统分成流媒体服务、视频流处理服务、模型推理服务、结构化数据存储服务、图像存储服务、后台服务、消息队列、集群监控服务与集群管理服务,并对各个服务进行了功能分析与实现。为了提高云端系统的吞吐率,采用GStreamer流处理框架和硬件编解码技术提高视频流处理效率,同时采用批处理与模型多实例技术提升模型推理服务的吞吐率。对云端系统的视频流处理路数进行了模拟测试,验证了云端系统的高吞吐性。在Altas200DK上设计并实现了边缘视频流车辆智能分析系统。针对边缘端设备资源受限的问题,充分利用该设备的硬件模块,以线程为单位在该边缘设备上进行了服务编排与性能测试。通过边缘端后台转发实时任务请求与离线任务请求的方式进行边云协同,经过实验测试表明边云协同后的系统能同时兼顾实时性与高吞吐,具备良好的应用价值。
基于边缘计算的视频监控系统的设计与实现
这是一篇关于边缘计算,云边通信,视频监控,视频流的论文, 主要内容为随着5G和物联网的发展,网络中数据量呈现出爆炸增长的趋势,其中网络边缘中的监控设备产生的数据量尤为明显。在传统的云计算模式下,边缘侧的终端设备产生出视频数据,然后通过网络传输到中心服务器,并在中心服务器中进行计算和存储等操作。随着网络中数据量激增,网络不堪重负,数据传输延迟增大。为此,本文提出来去中心化的边缘计算方案,将云中心的计算能力部分卸载到边缘侧,从而减小网络中的数据流量。本文以实际应用需求为导向,解决现有模式下的监控系统的如下问题:1.设计了监控视频处理算法,包括终端和边缘侧进行视频处理的相关算法。采用云边协同的方式,在边缘侧进行预处理操作后向云端报备数据信,并在云端进行特征比对,并据此实现了边缘侧视频监控应用。2.设计了边缘侧视频处理服务的调度算法,边缘侧需要大量的视频处理服务去处理摄像头采集到的视频数据,而边缘侧的计算资源有限,因此需要将这些微服务调度到合适的边缘服务器上,在时延尽可能小的前提下,尽可能多的使用有限的边缘侧资源去运行更多的视频处理服务。3.设计并实现了边缘计算平台,解决Kubernetes的集群只在云端和边缘设备接入集群的问题:由于边缘和云端特殊的网络条件,为中心云端和边缘侧的通信设计了统一格式的消息结构,实现了云边通信。将边缘终端的摄像头设备抽象为一个微服务,可以向外提供视频数据和对应的摄像头元数据信息,云端可以通过该模块控制该终端设备。实现了边缘离线自治,当边缘侧无法连接到中心云端时,边缘侧会在本地记录资源状态。针对存储操作,实现了存储模块,当监控应用的处理结果符合预先定好的场景时,通知边缘侧对视频数据进行编码封装和存储。针对摄像头的实时视频流和存储的视频数据,实现了用于视频服务的推送组件。本文在基于Kubernetes框架的基础上,结合监控场景在边缘计算中的关键需求,设计并实现了一个基于边缘计算的视频监控系统。解决了中心云计算模式下,服务延迟大,网络带宽压力巨大的问题。云侧负责整合边缘侧产生的数据和对视频数据的长期存储,边缘侧负责使用AI、编码和封装技术处理由视频采集设备产生的视频数据和对视频数据的短期存储。
基于区块链的视频流安全存储策略的设计与实现
这是一篇关于视频流,区块链,分布式存储,数据安全,系统设计的论文, 主要内容为随着科技和社会的发展,视频流数据在保存证据、总结经验、事后追责等多方面都起着十分重要的作用,伴随而来的就是海量视频数据。现在视频流数据往往都具备持续时间长、高清晰度等特点,其体量巨大,如何高效且安全地存储视频流就成为目前研究的重要课题之一。目前针对大体量视频流数据的存储主要以分布式为主,但是分布式存储中容易遭受单点攻击从而丢失数据,同时各节点可能也并不完全可信,数据则会暴露在危险当中。本文针对这种场景,在分布式存储的基础上设计了一个面向区块链的大体量视频流文件存储系统,结合区块链不可篡改、可溯源等特点,实现数据高效且安全的存储。本文的工作主要分为以下几点:1、设计面向区块链的视频流存储系统,针对传统分布式存储系统易遭受攻击、节点信任度低等安全问题,将区块链引入系统,同时对数据进行分块和编码处理,从可溯源以及提高抗攻击性方面保护数据安全,避免更大的损失;2、针对传统大体量数据存储中资源浪费等有效性问题,提出将多副本策略、分片传输、搭建云端存储等融合进系统,实现一个可有效利用物理资源,减少资源浪费的可靠文件存储系统;3、本文选用Fabric2.0、IPFS作为主要框架,并结合SpringBoot和Vue实现了该系统,向用户开放数据的上传、存储、下载等功能,并在数据的处理过程中实现编码、多副本等功能,为数据提供了一个安全的存储地;4、针对系统需要在同一时间内处理大量请求而造成系统拥堵的问题,将Kafka引入系统,由Kafka处理消息请求的产生和消费从而提高系统性能,结果证明Kafka可以有效降低系统响应时间;同时改进数据编码,在降低信息冗余的基础上提高纠错检错能力从而提高系统性能。
基于云边端架构的视频流车辆智能分析系统设计与实现
这是一篇关于视频流,云边端架构,深度学习,Altas200DK,车辆智能分析的论文, 主要内容为基于深度学习的智能分析技术在准确性上已经远远超越了传统方法,但需要大量异构计算资源的协同运算才能达到实际场景的使用标准。对于计算资源管理成本高,且对吞吐与实时性都有要求的复杂应用场景,云边端架构无疑是最优的选择。针对云端资源充足但远离数据源的特点,在车辆检测、车色与车辆朝向识别等任务上对多种检测模型与分类网络进行了实验对比,选取了其中准确性最高的模型作为云端模型。针对边缘端资源受限但靠近数据源的特点,采用轻量级网络替换骨干网络的方法构建了内存占用小且推理速度快的边缘端模型。设计并实现了云端视频流车辆智能分析系统。为了增加系统的可扩展性与稳定性,采用了微服务架构,将整个系统分成流媒体服务、视频流处理服务、模型推理服务、结构化数据存储服务、图像存储服务、后台服务、消息队列、集群监控服务与集群管理服务,并对各个服务进行了功能分析与实现。为了提高云端系统的吞吐率,采用GStreamer流处理框架和硬件编解码技术提高视频流处理效率,同时采用批处理与模型多实例技术提升模型推理服务的吞吐率。对云端系统的视频流处理路数进行了模拟测试,验证了云端系统的高吞吐性。在Altas200DK上设计并实现了边缘视频流车辆智能分析系统。针对边缘端设备资源受限的问题,充分利用该设备的硬件模块,以线程为单位在该边缘设备上进行了服务编排与性能测试。通过边缘端后台转发实时任务请求与离线任务请求的方式进行边云协同,经过实验测试表明边云协同后的系统能同时兼顾实时性与高吞吐,具备良好的应用价值。
基于区块链的视频流安全存储策略的设计与实现
这是一篇关于视频流,区块链,分布式存储,数据安全,系统设计的论文, 主要内容为随着科技和社会的发展,视频流数据在保存证据、总结经验、事后追责等多方面都起着十分重要的作用,伴随而来的就是海量视频数据。现在视频流数据往往都具备持续时间长、高清晰度等特点,其体量巨大,如何高效且安全地存储视频流就成为目前研究的重要课题之一。目前针对大体量视频流数据的存储主要以分布式为主,但是分布式存储中容易遭受单点攻击从而丢失数据,同时各节点可能也并不完全可信,数据则会暴露在危险当中。本文针对这种场景,在分布式存储的基础上设计了一个面向区块链的大体量视频流文件存储系统,结合区块链不可篡改、可溯源等特点,实现数据高效且安全的存储。本文的工作主要分为以下几点:1、设计面向区块链的视频流存储系统,针对传统分布式存储系统易遭受攻击、节点信任度低等安全问题,将区块链引入系统,同时对数据进行分块和编码处理,从可溯源以及提高抗攻击性方面保护数据安全,避免更大的损失;2、针对传统大体量数据存储中资源浪费等有效性问题,提出将多副本策略、分片传输、搭建云端存储等融合进系统,实现一个可有效利用物理资源,减少资源浪费的可靠文件存储系统;3、本文选用Fabric2.0、IPFS作为主要框架,并结合SpringBoot和Vue实现了该系统,向用户开放数据的上传、存储、下载等功能,并在数据的处理过程中实现编码、多副本等功能,为数据提供了一个安全的存储地;4、针对系统需要在同一时间内处理大量请求而造成系统拥堵的问题,将Kafka引入系统,由Kafka处理消息请求的产生和消费从而提高系统性能,结果证明Kafka可以有效降低系统响应时间;同时改进数据编码,在降低信息冗余的基础上提高纠错检错能力从而提高系统性能。
基于区块链的视频流安全存储策略的设计与实现
这是一篇关于视频流,区块链,分布式存储,数据安全,系统设计的论文, 主要内容为随着科技和社会的发展,视频流数据在保存证据、总结经验、事后追责等多方面都起着十分重要的作用,伴随而来的就是海量视频数据。现在视频流数据往往都具备持续时间长、高清晰度等特点,其体量巨大,如何高效且安全地存储视频流就成为目前研究的重要课题之一。目前针对大体量视频流数据的存储主要以分布式为主,但是分布式存储中容易遭受单点攻击从而丢失数据,同时各节点可能也并不完全可信,数据则会暴露在危险当中。本文针对这种场景,在分布式存储的基础上设计了一个面向区块链的大体量视频流文件存储系统,结合区块链不可篡改、可溯源等特点,实现数据高效且安全的存储。本文的工作主要分为以下几点:1、设计面向区块链的视频流存储系统,针对传统分布式存储系统易遭受攻击、节点信任度低等安全问题,将区块链引入系统,同时对数据进行分块和编码处理,从可溯源以及提高抗攻击性方面保护数据安全,避免更大的损失;2、针对传统大体量数据存储中资源浪费等有效性问题,提出将多副本策略、分片传输、搭建云端存储等融合进系统,实现一个可有效利用物理资源,减少资源浪费的可靠文件存储系统;3、本文选用Fabric2.0、IPFS作为主要框架,并结合SpringBoot和Vue实现了该系统,向用户开放数据的上传、存储、下载等功能,并在数据的处理过程中实现编码、多副本等功能,为数据提供了一个安全的存储地;4、针对系统需要在同一时间内处理大量请求而造成系统拥堵的问题,将Kafka引入系统,由Kafka处理消息请求的产生和消费从而提高系统性能,结果证明Kafka可以有效降低系统响应时间;同时改进数据编码,在降低信息冗余的基础上提高纠错检错能力从而提高系统性能。
基于云边端架构的视频流车辆智能分析系统设计与实现
这是一篇关于视频流,云边端架构,深度学习,Altas200DK,车辆智能分析的论文, 主要内容为基于深度学习的智能分析技术在准确性上已经远远超越了传统方法,但需要大量异构计算资源的协同运算才能达到实际场景的使用标准。对于计算资源管理成本高,且对吞吐与实时性都有要求的复杂应用场景,云边端架构无疑是最优的选择。针对云端资源充足但远离数据源的特点,在车辆检测、车色与车辆朝向识别等任务上对多种检测模型与分类网络进行了实验对比,选取了其中准确性最高的模型作为云端模型。针对边缘端资源受限但靠近数据源的特点,采用轻量级网络替换骨干网络的方法构建了内存占用小且推理速度快的边缘端模型。设计并实现了云端视频流车辆智能分析系统。为了增加系统的可扩展性与稳定性,采用了微服务架构,将整个系统分成流媒体服务、视频流处理服务、模型推理服务、结构化数据存储服务、图像存储服务、后台服务、消息队列、集群监控服务与集群管理服务,并对各个服务进行了功能分析与实现。为了提高云端系统的吞吐率,采用GStreamer流处理框架和硬件编解码技术提高视频流处理效率,同时采用批处理与模型多实例技术提升模型推理服务的吞吐率。对云端系统的视频流处理路数进行了模拟测试,验证了云端系统的高吞吐性。在Altas200DK上设计并实现了边缘视频流车辆智能分析系统。针对边缘端设备资源受限的问题,充分利用该设备的硬件模块,以线程为单位在该边缘设备上进行了服务编排与性能测试。通过边缘端后台转发实时任务请求与离线任务请求的方式进行边云协同,经过实验测试表明边云协同后的系统能同时兼顾实时性与高吞吐,具备良好的应用价值。
基于边缘计算的视频监控系统的设计与实现
这是一篇关于边缘计算,云边通信,视频监控,视频流的论文, 主要内容为随着5G和物联网的发展,网络中数据量呈现出爆炸增长的趋势,其中网络边缘中的监控设备产生的数据量尤为明显。在传统的云计算模式下,边缘侧的终端设备产生出视频数据,然后通过网络传输到中心服务器,并在中心服务器中进行计算和存储等操作。随着网络中数据量激增,网络不堪重负,数据传输延迟增大。为此,本文提出来去中心化的边缘计算方案,将云中心的计算能力部分卸载到边缘侧,从而减小网络中的数据流量。本文以实际应用需求为导向,解决现有模式下的监控系统的如下问题:1.设计了监控视频处理算法,包括终端和边缘侧进行视频处理的相关算法。采用云边协同的方式,在边缘侧进行预处理操作后向云端报备数据信,并在云端进行特征比对,并据此实现了边缘侧视频监控应用。2.设计了边缘侧视频处理服务的调度算法,边缘侧需要大量的视频处理服务去处理摄像头采集到的视频数据,而边缘侧的计算资源有限,因此需要将这些微服务调度到合适的边缘服务器上,在时延尽可能小的前提下,尽可能多的使用有限的边缘侧资源去运行更多的视频处理服务。3.设计并实现了边缘计算平台,解决Kubernetes的集群只在云端和边缘设备接入集群的问题:由于边缘和云端特殊的网络条件,为中心云端和边缘侧的通信设计了统一格式的消息结构,实现了云边通信。将边缘终端的摄像头设备抽象为一个微服务,可以向外提供视频数据和对应的摄像头元数据信息,云端可以通过该模块控制该终端设备。实现了边缘离线自治,当边缘侧无法连接到中心云端时,边缘侧会在本地记录资源状态。针对存储操作,实现了存储模块,当监控应用的处理结果符合预先定好的场景时,通知边缘侧对视频数据进行编码封装和存储。针对摄像头的实时视频流和存储的视频数据,实现了用于视频服务的推送组件。本文在基于Kubernetes框架的基础上,结合监控场景在边缘计算中的关键需求,设计并实现了一个基于边缘计算的视频监控系统。解决了中心云计算模式下,服务延迟大,网络带宽压力巨大的问题。云侧负责整合边缘侧产生的数据和对视频数据的长期存储,边缘侧负责使用AI、编码和封装技术处理由视频采集设备产生的视频数据和对视频数据的短期存储。
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