基于视频块的结构化时移流查询模型
第３８卷
Ｖ０ｌ＿３８ 第１２期
ＮＯ．１２ 计算机工程
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ２０１２年６月
Ｊｕｎｅ ２０１２
・多媒体技术及应用・ 文章编号：１０ｏ ＿３４２８（２０１２）１２—＿ｏ２２争＿＿ｏ３ 文献标识码：Ａ 中蟹分类号ｔ ＴＰ３
基于视频块的结构化时移流查询模型
于静洋ａ Ｓ任小金 ，
（河南大学ａ．计算机与信息工程学院；ｂ．网络信息中心，河南开封４７５００４）
摘要：针对基于结构化Ｐ２Ｐ的时移流系统的维护开销较大、扩展性较差等问题，提出一个基于视频块的结构化时移流查询模型。根据节
点缓存的首视频块进行分层，通过节点注册缓存中所有视频块的方法，降低层节点需要维护的路由信息，解决系统中缓存视频块不能完全
找到的问题。实验结果表明，该模型具有较高的缓存命中率、较好的查询性能和较低的维护开销。
关健词：时移流；查询性能；视频块；层节点；系统开销
Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｔｉｍｅ－ｓｈｉｆｔｅｄ Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ Ｑｕｅｒｙ Ｍｏｄｅｌ
Ｂａｓｅｄ ０ｎ Ｖｉｄｅｏ Ｂｌｏｃｋ
ＹＵ Ｊｉｎｇ—ｙａｎｇ ．ＲＥＮ Ｘｉａｏ－ｊｉｎ“
（ａ．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ；ｂ．Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｅｒ，Ｈｅｎａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｋａｉｆｅｎｇ ４７５００４，Ｃｈｉｎａ）
ＩＡｂｓｔｒａｅｔ］Ｉｎ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ，ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｐ２Ｐ—ｂａｓｅｄ ｔｉｍｅ—ｓｈｉＲｅｄ ｓｔｒｅａｍｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｅｘｉｓｔｓ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｃｏｐｙ ｏｆ ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ ｉｓ ｂａｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｃｏｓｔｓ ａｒｅ ｈｉｇｈｅｒ．Ｆｏｒ ｒｅｓｏｌｖｉｎｇ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ，ａ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｑｕｅｒｙ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｖｉｄｅｏ ｂｌｏｃｋ ｆｏｒ ｔｉｍｅ—ｓｈｉｆｔｅｄ ｓｔｒｅａｍｉｎｇ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｂｙ
ｔｈｅ ｈｉｅｒａｒｃｈｙ ｄｉｖｉｄｅｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｖｉｄｅｏ ｂｌｏｃｋ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｃｈｅ ｏｆ ｎｏｄｅ ａｎｄ ａＵ ｖｉｄｅｏ ｂｌｏｃｋ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｃｈｅ ｒｅｇｉｓｔｅｒｅｄ．ｉｔ ｍａｋｅｓ ｔｈｅ ｒｏｍｉｎｇ
ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｄｕｃｅｄ ｗｈｉｃｈ ｌａｙｅｒ ｎｏｄｅ ｎｅｅｄｓ ｔｏ ｍａｉｎｔａｉｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｒｅｓｏｌｖｅｄ ｗｈｉｃｈ ｔｈｅ ｃｏｐｙ ｏｆ ｔｉｍｅ—ｓｈｉｆｔｅｄ ｓｔｒｅａｍｉｎｇ ｃａｎ ｎｏｔ ｂｅ ｆｕｌｌｙ ｆｏｕｎｄ． Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｏｔｈｅｒ ｍｏｄｅｌ，ｔｈｉｓ ｍｏｄｅｌ ｈａｓ ａ ｂｅｔｔｅｒ ｃａｃｈｅ ｈｉｔ ｒａｔｉｏ，ｂｅｔｔｅｒ ｌｏｏｋｕｐ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ａｎｄ ｌｏｗｅｒ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ
ｏｖｅｒｈｅａｄ． ［Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓｌ ｔｉｍｅ－ｓｈｉｆｔｅｄ ｓｔｒｅａｍｉｎｇ；ｑｕｅｒｙ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ；ｖｉｄｅｏ ｂｌｏｃｋ；ｌａｙｅｒ ｎｏｄｅ；ｓｙｓｔｅｍ ｏｖｅｒｈｅａｄ
ＤＯｈ １０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００—３４２８．２０１２．１２．０６７
１概述
时移视频流是一种允许用户在观看直播视频的过程中进 行暂停、快进、快退、跳转等操作的服务，具有数据量大、
实时性要求高等特点，时移视频流对网络带宽、存储设备等
资源的需求较高，而传统的时移视频流服务是基于客户／服务 器模型的，在这种结构中，服务器容易形成瓶颈，因此，存
在单点失效、可扩展性差等问题。
为减少服务器端的带宽需求，近年来，人们开始研究基 于Ｐ２Ｐ＿Ｊ 的时移视频流 Ｊ，基于Ｐ２Ｐ的时移流可以降低服
务器的负担，并具有较好的可扩展性，但目前的系统仍然存
在一些问题，文献［３］设计了一个Ｐ２ＴＳＳ系统，在Ｐ２ＴＳＳ中，
由于其下层路由机制使用Ｐｓｅｕｄｏ—ＤＨＴ Ｊ，未考虑实际网络延
迟信息，因此平均延迟较大，另外，由于Ｐ２ＴＳＳ仅缓存开始
视频块后的视频块，因此所有参与节点都不缓存首视频块，
并且存在系统中存在的缓存块无法找到的问题。文献［４】针对
Ｐ２ＴＳＳ的这些问题，设计了ＤＲＰ－ＤＨＴ结构，从而提高了平 均查询延迟并解决了首视频块的缓存问题。ＤＲＰ—ＤＨＴ虽然改
进了系统的平均查询延迟并解决了首视频块的缓存问题，但
是由于其桥节点需要索引本层内所有节点以及所有桥节点的
信息，因此仍然存在３个问题：（１）桥节点容易形成瓶颈，可
扩展性较差；（２）系统中存在的时移流块副本无法完全找到；
（３）维护开销较大。 针对这些问题，本文设计一个基于视频块的结构化时移
流查询模型－－－ＶＢＤＨＴ（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｔｉｍｅ．ｓｈｉｆｔｅｄ Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ Ｑｕｅｒｙ Ｍｏｄｅｌ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｖｉｄｅｏ Ｂｌｏｃｋ），ＶＢＤＨＴ依据节点缓存
的第１个视频块进行分层，选择性能较高的节点作为层节点， 层节点负责所有的注册和路由信息，节点注册其缓存中的所
有视频块。
２基于视频块的结构化时移流查询模型
与ＤＲＰ－ＤＨＴ相似，在ＶＢＤＨＴ中，节点分为层节点和 层内节点。层节点是通过层内节点选举产生的，具有更高的
性能，层内节点为层上的普通节点。每个节点有２个ＩＤ，层 ＩＤ和层内ＩＤ，相同层的节点形成一个Ｃｈｏｒｄｔ６１环，并推举出
本层的一个节点为层节点，所有层节点也形成一个环，从而
形成分层结构。层ＩＤ通过哈希缓存中的第１个视频块索引
获得，层内ＩＤ使用文献［７］中的方法计算，使用文献［７】的方 法可以提高视频块的下载速度。
２．１ ＶＢＤＨＴ结构 在ＶＢＤＨＴ中，每个节点有２个ＩＤ，记为 ／ ，￡，表示
层ＩＤ， 表示层内ＩＤ。层节点是本层中具有更多资源的节
点，所有层节点形成Ｃｈｏｒｄ环。同一层内节点也形成一个 Ｃｈｏｒｄ环。层节点中有２套路由表，分别用于在层节点之间
的路由信息，即层问路由信息和层内节点之间的路由信息。
层内节点仅１套路由表，为层内节点之间的路由信息，节点
的路由表根据Ｃｈｏｒｄ协议生成，每个层内节点有一个指针分
别指向本层的层节点。图１为一个ｈ层ＶＢＤＨＴ实例，Ⅳ１ 、 Ⅳ１２０、Ⅳ】引、ⅣＩ”、Ⅳｌ 为层Ｉ中的节点，Ⅳ２ 、Ⅳ２３２、Ⅳ２４８、
Ⅳ２ 为层２中的节点， 、Ⅳ＾”、 ６６为层ｈ中的节点。其
作者倚介：于静洋（１９８０－），女，讲师、硕士，主研方向：视频流技 术，分布式计算；任小金，副教授、博士 收稿日期：２０１１—１０—２５ Ｅ－ｍａｉｌ：ｙｊｙ＠ｈｅｎｕ．ｅｄｕ．ｃ
ｎ ２２６ 计算机工程 ２０１２年６月２Ｏ日
中，Ｎｌ２０、Ｎ２４８、Ｎｈ 为层节点；Ｎｌ”、Ｎ２＂、 为分别是１、
２、ｈ层的备用层节点。图１表示层节点Ⅳｌ卯和层内节点Ⅳ 的路由表指针，Ⅳ，”的２套路由表分别指向层间和层内，Ⅳ
仅１套路由表，用于层内的路由。
圉圉圉
Ｎ／２￣的路由表 Ｎ１ ４８的路由表
图１ ＶＢＤＨＴ结构
２．２节点加入和离开 当一个节点需要播放一个时移流时，首先哈希需要播放
的时移流的首视频块的索引，并发送查询到层节点，查询内 容为这个值。根据哈希值在层节点中进行查询，如果查询到
相应的层节点，节点即加入本层，并设置自己的层ＩＤ为此哈
希值，层内ＩＤ通过文献［７］中的方式计算，加入协议使用
Ｃｈｏｒｄ的加入协议；如果此层不存在，产生一个新的层，此
节点作为本层的层节点。
当一个节点需要离开系统时，如果此节点为层节点，则
通知备份层节点接替自己的工作，备份层节点成为本层层节 点，并发布相应信息到层节点形成的环上，如果是层内节点，
则按Ｃｈｏｒｄ的离开协议即可。
２．３ ＶＢＤＨＴ上的注册 为了能共享缓存中的视频块，节点必须注册缓存中的视
频块。视频流为连续的视频块，每个视频块有一个索引值ｉ，
因此，在ＶＢＤＨＴ中，关键字为视频块的索引。文献【３—４］仅 注册缓存视频块的首视频块，这样容易造成系统中存在的缓
存视频块无法找到的情况，因此，在ＶＢＤＨＴ中，为了能够
尽可能地从节点缓存中获取视频块，每个节点注册缓存中的
所有视频块的索引，注册仅在层节点形成的环上注册。当一 个节点开始播放某一视频块时，首先哈希这个视频块的索引
值，然后运行注册程序ｒｅｇｉｓｔｅｒ（ｋｅｙ，ｖａｌｕｅ），其中，ｖａｌｕｅ为本
节点的网络地址、层地址、层内地址、注册时间、缓存大小
等信息。节点在播放视频块的同时开始缓存视频块，以便于
节点及时共享自己的缓存内容。
２．４ ＶＢＤＨＴ上的查询 当一个节点查询一个视频块ｉ时，发送ｒｅｔｒｉｅｖａｌ（／，ｉｉ）到层
节点形成的环上，其中，ｉｉ为发送节点的层内地址，ｒｅｔｒｉｅｖａｌ
（ｉ，ｉｉ）与Ｃｈｏｒｄ中的ｒｅｔｒｉｅｖａｌ（ｉ）不同之处在于ｒｅｔｒｉｅｖａｌ（／，ｉｉ）增加
了层内地址参数，其他与Ｃｈｏｒｄ中的ｒｅｔｒｉｅｖａｌ（ｉ）相同。
由于本文使用文献【７］中的方法生成层内地址，因此通过
比较层内地址的ＩＤ可以返回距离查询节点较近的节点，从而 提高视频块下载的速度。所有查询在层节点形成的环上进行。 当找到关键字ｉ的层节点时，如果层节点上没有此视频块的
注册信息，则返回空，如果有，则比较注册信息中的节点的 层内地址与查询节点的层内地址，并按距离最近的原则返回
相应注册的节点的ＩＰ等信息到发送节点。然后发送节点根据
返回的信息进行视频块的下载和播放。例如图１中节点 ”
查询视频块１，首先节点 ＂发送ｒｅｔｒｉｅｖａｌ（１，３３）到ｈ层的层
节点 ， 收到查询信息后，根据关键字１，找到索引节
点Ⅳ１ ，Ⅳ１ 为１层层节点，Ⅳ１ 上有视频块１的所有注册 信息，Ⅳｌ 计算与 ”的层内ＩＤ最近的层１内的节点，然后
返回此节点的网络地址、缓存大小等信息到发送节点 ”，
”收到返回信息后即可下载并播放视频块１。如果层１不
存在，则 发送请求视频块１的请求到服务器，从服务器
获取视频块１。
２．５层节点生成 层节点是本层节点中具有更多资源的节点，资源包括可
用带宽和存储容量。当一个节点需要加入某层时，如果系统
中还不存在这个层，则这个节点即作为本层的层节点，如果 层存在则作为层内节点加入到层。当一个结点 已经在层内
存在一段时间后，例如一个小时，结点ｎ可根据自身当前的
资源状况决定是否申请成为层节点。如果节点 具有一定的
资源，则与层节点协商，两者比较其资源情况，如果节点
的资源情况明显好于目前的层节点，则 拷贝层节点中的路
由信息，成为层节点，目前的层节点则成为层内节点。原层 节点中增加一条指向目前层节点的指针，以便其他节点与其
联系时，更换其层节点指针。如果ｎ的资源情况没有明显好
于目前的层节点，则ｎ接下来申请备用层节点，并与备用层
节点进行交互，过程和申请层节点类似，如果申请成功，则
成为备用层节点，备用层节点成为层内节点。
基于Chord的流媒体直播系统设计
第２７卷第１期 ２０１２年２月 郑州轻工业学院学报（自然科学版） ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＺＨＥＮＧＺＨＯＵ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ＯＦ ＬＩＧＨＴ ＩＮＤＵＳＴＲＹ（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ） Ｖ０１．２７ Ｎｏ．１ Ｆｅｂ．２０１２
文章编号：１００４—１４７８（２０１２）０１—００６９一ｏ４
基于Ｃｈｏｒｄ的流媒体直播系统设计
张国东 ， 汪国安
（１．河南大学计算机与信息工程学院，河南开封４７５００４；
２．河南大学网络信息中心，河南开封４７５００１）
摘要：针对当前实时流媒体系统的维护开销较大和节点缓存资源块发布不完整等问题，提出了一种
基于Ｃｈｏｒｄ的结构化的流媒体直播系统ＲＲ—Ｍｅｄｉａ．该系统中的节点分为超级节点和普通节点，所有 路由信息都在超级节点上完成；任何节点都可以发布资源，节点之间通过定期交互来声明自己的存
在．仿真结果表明ＲＲ—Ｍｅｄｉａ具有较低的网络延迟、非常小的维护开销和高效的节点缓存资源发布完
整性． 关键词：流媒体；Ｐ２Ｐ；ＲＲ－Ｍｅｄｉａ；Ｃｈｏｒｄ 中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标志码：Ａ
Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｌｉｖｅ ｓｔｒｅａｍｉｎｇ ｍｅｄｉａ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｃｈｏｒｄ
ＺＨＡＮＧ Ｇｕｏ．ｄｏｎｇ ，ＷＡＮＧ Ｇｕｏ．ａｎ （１．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆＣｏｍｐ．ａｎｄ Ｉｎ：ｆｏｒ．Ｅｎｇ．，Ｈｅ ｎａｎ Ｕｎｉｖ．，Ｋａ ｎｇ４７５００４，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｅｎｔｅｒ，Ｈｅ ｌｌ，ａｎ Ｕｎｉｖ．，Ｋａｉｆｅｎｇ４７５００１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇ ａｔ ｐｒｅｓｅｎｔ ｔｈｅ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｓｔｒｅａｍｉｎｇ ｍｅｄｉａ ｓｙｓｔｅｍ’ｓ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ ｈｉｇｈ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ
ｏｖｅｒｈｅａｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｃａｃｈｅ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｂｌｏｃｋ ｏｆ ｎｏｄｅ ｒｅｌｅａｓｅｄ ｏｆ ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ，ａ ｓｔｒｕｃｔｕｒｉｎｇ ｌｉｖｅ ｓｔｒｅａｍｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ＲＲ－
svac编码的加密原理
svac编码的加密原理
SVAC（Structured Video Codec）是一种基于结构化视频编码的加密算法，其加密原理主要包括以下几个方面：
1. 结构化视频编码，SVAC采用结构化视频编码技术，将视频数据分为多个结构化单元，如宏块、帧、GOP（Group of Pictures）等，这些单元可以被独立地加密和解密。这种结构化编码可以提高加密效率和灵活性。
2. 加密算法，SVAC使用对称加密算法对视频数据进行加密，常见的算法包括AES（Advanced Encryption Standard）和SM4（国密算法）。这些算法通过对视频数据进行逐块加密，确保数据的安全性。
3. 密钥管理，SVAC中的密钥管理是加密原理的关键部分。密钥可以用于初始化加密算法、生成加密密钥、解密数据等操作。SVAC通常采用密钥协商协议或者密钥分发中心来管理密钥，确保密钥的安全性和合理性。
4. 访问控制，SVAC还可以通过访问控制机制对视频数据进行加密。例如，可以根据用户权限或者访问策略来决定是否对视频数据进行加密，以及采用何种加密算法和密钥。
综上所述，SVAC编码的加密原理主要包括结构化视频编码、对称加密算法、密钥管理和访问控制等方面，通过这些原理可以实现对视频数据的安全加密和解密。
基于视频结构化的侦查应用
龙源期刊网
基于视频结构化的侦查应用
作者：张尧尧
来源：《法制与社会》2020年第19期
关键词 视频结构化 实践应用 注意问题 应对措施
基金项目：本文系江苏省高等学校大学生实践创新创业训练计划院级项目，项目编号：ZC2019009。项目日期：2019年5月。
作者简介：张尧尧，江苏警官学院本科生。
中图分类号：D918 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文献标识码：A ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;DOI：10.19387/ki.1009-0592.2020.07.034
（一）视频结构化的概念
视频结构化就是将监控视频中的有用信息进行结构化提取的一种应用技术，利用这种技术可以采用图像识别，特征提取，深度学习的方法和手段将收集到的信息可视化，从而形成直观的数据模块。
（二）视频结构化的实战需求
作为公安机关处理刑事案件和治安案件强有力的手段，视频监控技术发挥着不可或缺的作用。视频结构化可以实现对视频大数据的分析处理和挖掘信息，实现图像信息的精细化、标准化。视频结构化分析能够将视频监控中的人、车、非机动车类别等目标进行特征放大，实现对大量视频图片的实时化分析和特征提取，将杂乱无章的数据转化为可视化的信息，为侦查实战提供视频图像的结构化解析应用，大大提高公安机关的办案效率，缩小所需的财力物力。主要体现在以下几个方面：
1. 提高搜索和排查的速度
对于大批量的视频监控内容，单纯地通过人眼去查找监控视频中的目标信息，无异于大海捞针。而经过视频结构化技术处理之后，在海量图片和视频中查找嫌疑人，以前需要巨大人力的排查，现在几秒钟即可完成对于嫌疑人的比对和确定，极大提高了搜索和排查的速度。
富晋天维视频结构化分析系统
视频结构化分析系统
系统概述
视频结构化分析系统是一种视频内容信息提取技术，它根据视频
内容按照语义关系，采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段，
组织成可供计算机和人类理解的结构化信息。
产品形态
核心功能
依托视频结构化技术，可以对监控点实时视频、录像视频、离线
视频和图片中的活动目标（行人、机动车、非机动车）进行识别分类、
特征解析。
技术优势
数据统一：标准的数据存储和检索，标准的第三方视频流的接入，
标准的结构化任务调度接口，结构化后信息以文本和图片形式存
储，数据统一。
轻量存储：使存储容量极大的降低，经过结构化后的检索信息降
至原始视频的1%~2%;存储容量极大地降低，解决视频长期存储的
问题。
高效检索：视频结构化之后，基于标签化数据和以图搜图功能，
从百万级的目标库中查找某张截图上的行人嫌疑目标，数秒即可
完成。在结构化基础上进行检索查询，可以解决快速目标查找问
题。
智能应用：基于结构化分析结果，一方面可通过特征搜索、以图
搜图等手段对犯罪嫌疑人精准定位；一方面可通过多种分析渠道，
建立的视频大数据解析中心，形成标准的海量案件视图库，用于
案事件的以图串并。
我们为什么需要视频结构化
我们为什么需要视频结构化
其实，从前几年开始，安防厂商就已经开始在强调视频结构化，经过算法的演进和技术的革新，视频结构化开始大规模地得到应用。那么，何为视频结构化?
视频结构化是一种视频内容信息提取的技术，它对视频内容按照语义关系，采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的信息，并进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向信息、情报的转化。
我们为什么需要视频结构化
视频结构化技术紧紧抓住视频内容信息处理和网络化共享应用的主线，行业力争经过若干年的技术攻关和系统建设，全面实现监控视频信息的情报化、视频监控网络的智慧化，强化警务视频应用的普适性。即实现以机器自动处理为主的视频信息处理和分析，并且通过技术手段转化为公安工作可用的情报;实现监控网络之间、终端之间、警种之间的信息共享和主动互操作，实现主动监控、自动联网分析等网络功能;全方位拓展视频在警务工作中的应用模式，大幅度提高技术的易用性，实现以业务民警为中心的随时随地的灵活、简单、多样的视频按需服务应用。
除了公安行业，视频结构化技术的应用场景也在智能交通展开来。目前电警卡口在图侦上的应用需求和频率早就超越了交警，因为案件基本都要与车辆发生联系，这能找出很多的线索。而卡口电警对于车辆的抓拍角度是相对固定的，能够开发出相应的车辆特征识别技术，电警卡口属于业务需求和技术实现的一个很好的匹配点。这就是视频结构化的应用储备，国内有部分厂家已经开发出的摄像机能突破平面图像特征的局限，得到更精准的三维系信息，如人体数量，高度，物体长度等。
视频结构化技术被广泛应用
在视频结构化描述的内容方面，公共安全关注的视频信息主要是：人员、车辆、行为。在视频中把人作为一个可描述的个体展现出来，其中包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对，人员的性别、年龄范围、大致身高、发饰、衣着、物品携带、步履形态等多种可结构化描述信息;对于车辆的描述信息包括：车牌、车颜色、车型、品牌、子品牌、车贴、车饰物信息等多种车辆描述信息;对于行为的描述信息包括：越界、区域、徘徊、遗留、聚集等多种行为描述信息。
基于视联网的视频结构化智能应用
基于视联网的视频结构化智能应用
作者：视联动力信息技术股份有限公司 李硕佳 王艳辉
摘要：
视频结构化技术是针对非结构化数据的处理，它是一种基于视频内容信息提取的技术，它对视频内容按照语义关系，采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段，组织成可供计算机和人类理解的结构化信息的技术。视联网技术目前已经普及到电子政务、应急指挥、远程医疗、远程教育等多个领域，视频结构化技术主要应用于对车辆车牌、人像特征、行为事件等视频信息的辨识方面。
关键词：
视频结构化 视联网技术 云计算技术
随着现代通信技术和业务的发展，人们对通信已经由最初的单一语音、数据需求转变为对视频、音频、图像、数据相结合的通信需求，为了解决视频通信发展中的诸多难点和痛点，视联网技术应运而生，实现了大规模高清实时双向安全的视频交换。在视联网中对海量视频资源的利用，已经从传统的预览、回放发展到在视频中智能提取有效目标信息，通过智能分析算法，从原始视频文件中自动检测有效目标，并分析提取该目标的属性信息，即视频结构化技术。
1. 视联网概述
视联网是采用V2V（视联网）协议、基于运营商专线构建的、全国范围覆盖到乡镇的、运营级的高清实时交换网络。它能够实现目前互联网无法实现的、亿万级用户并发的、运营级全高清视频会议系统功能。视联网协议是基于标准以太网协议设计的高清实时通信协议，最大支持2128个用户使用，业务层和应用层上目前实现了现有的所有视频业务。除支持所有视频通信业务外，该技术的协议层还增加了先管理后服务特征和业务质量保障特征。同时，V2V协议还可以对接传统SIP/H.323协议，具有极高的兼容性。
视联网技术实现了安全可控，具备结构性安全特性，采用“先管理后服务”，“每次业务单独发放通行证”，“传输加密”等技术保证安全性，杜绝网络病毒、木马、黑客攻击，已成为运营商大量采用的核心技术。
系统架构上，视联网系统是一个接入网为树状网、核心网为多路径网状架构的通信系统，全网采用基于802.3以太网标准的V2V协议进行通信，实现跨区域大规模视频通信业务；视联网系统还具备分层自治、多层级联、设备和链路热备、节点即服务等特性。视联网系统架构如下图所示：
视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究
视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究
随着城市化的发展和交通运输的快速增长，交通领域产生了大量的数据，包括交通流量、车辆类型、行车速度等等。这些数据对于交通管理和规划具有重要的意义。然而，由于数据量大，复杂度高，交通数据的处理和分析变得相对困难。为了解决这一问题，结构化视频技术成为了一个有前途的解决方案。
视频结构化技术是一种基于计算机视觉的技术，旨在从视频数据中提取有价值的信息。本文主要介绍视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究。
一、视频结构化技术
视频结构化技术是指将视频内容转换为结构化信息的过程。它可以帮助我们从视频数据中提取出有用的信息，例如人物、车辆、行为等等。视频结构化技术可以实现以下功能：
1.视频分类。可以根据视频的内容、场景进行分类，方便管理和归档。
2.目标检测。可以从视频中检测出特定的物体或人物，例如车辆、行人等等。
3.行为分析。可以对视频中的行为进行分析，例如车辆的移动轨迹、行人的行走方向等等。
4.事件提取。可以从视频中提取出特定的事件，例如车祸、抢劫等等。
视频结构化技术可以帮助我们从庞杂的视频数据中提取有价值的信息，大大提高了数据的利用率和价值。
交通领域产生的数据庞大，难以直接管理和利用。视频结构化技术提供了一种新的解决方案，在交通领域的大数据应用研究中具有广泛的应用前景。具体应用如下：
1.交通监管
视频结构化技术可以帮助交通管理部门监控公路、城市道路等交通场所，检测违规行为，例如超速、逆行、不礼让行人等等。同时，它可以根据特定的时间段和区域进行分析，提供有关交通流量、车辆类型等信息，为交通管理提供更好的数据支持。
2.交通统计
通过视频结构化技术，可以对交通流量、车型、行车速度等数据进行统计分析，帮助交通规划者更好的规划城市交通，提高城市交通效率。
视频结构化解决方案
视频结构化大数据平台
解
决
方
案
目 录
1. 建设背景...................................................................................................................................... 4
2. 建设目标...................................................................................................................................... 5
3. 建设原则...................................................................................................................................... 6
3.1. 标准化原则 ....................................................................................................................... 6
3.2. 统一设计原则 ................................................................................................................... 6
3.3. 大数据处理原则 ............................................................................................................... 6
基于内容的视频检索技术
基于内容的视频检索技术
蔡晓东
[摘要] 随之信息技术不断的发展，视频信息越来越广泛的应用，本文介绍了实现基于内容的视频检索技术的一般过程、结构的构造视频检索的工作原理 、关键帧提取技术、 从视频流中构造场景或组的技术特征提取技术以及视频检索浏览等。
[关键字] 视频结构 图像检测 关键技术
随着信息技术的快速发展和普及，视频形式的多媒体数据在不断的增加，因此如何在海量的视频信息中检索出想要的内容成为了一个要急需解决的问题。因而，近几年来在国内外基于内容的视频检索技术成为了研究的重点。
1、 基于内容的视频检索技术
基于内容的视频检索（CBVR）是根据视频的内容和上下文关系,对大规模视频数据库中的视频数据进行检索。它提供一种算法在没有人工参与的情况下，自动提取并描述视频的特征和内容。目前基于内容的视频检索研究，除了识别和描述图像的颜色、纹理形状和空间关系外，主要的研究集中在视频分割，特征提取和描述（包括，视觉特征、颜色纹理和形状及运动信息和对象信息等）关键帧提取和结构分析等方面。
2、 视频结构的分析
为了对视频数据库进行基于内容的查询，首要要构造便于检索的视频结构，视频数据可以按照由粗到细的顺序划分为四个层次结构: 视频(Video)、场景( Scene)、镜头(Shot)和图像帧(Frame)。
一个视频序列可以是多个视频场景来构成，一个视频场景又是由多个镜头构成，而镜头是有帧构成。镜头是指摄像机从打开到关闭的过程中记录下来的一组连续图像帧。镜头边界是客观存在的，可以采用一定的方法自动检测镜头边界。在实际应用中，用户浏览一个镜头中所有图像帧是非常耗时的，因此常用关键帧技术实现快速浏览。关键帧是指代表镜头中最重要的、有代表性的一幅或多幅图像。依据镜头内容的复杂程度，可以从一个镜头中提取一个或多个关键帧或构造一个关键帧。为了在语义层建立视频结构模型，需要对视频进行场景划分。场景定义为语义上相关、时间上相邻的一组镜头，它们能够表达视频的高层次概念或故事等。镜头是组成视频的基本物理单位，而场景（又称故事）则是视频在语义层的单位，通常只有场景才能向观看者传达相对完整的语义。镜头组是一组在时间上相邻并在内容上相似的一组镜头，它是界于镜头和场景之间的一组连续的物理实体，是联系镜头和场景的桥梁。节目则是由时间上有序的场景组成，例如新闻节目、娱乐节目、体育节目、天气预报等。
2023-视频结构化技术服务方案V2-1
视频结构化技术服务方案V2
视频结构化技术服务方案V2是一种新型的视频信息处理技术，它能够将视频、图像等非结构化信息转化为结构化数据，为企业和个人提供更加高效、安全的数据处理服务。下面我们将为大家介绍这种技术方案的具体实现过程。
1. 数据采集
首先，我们需要对视频数据进行采集。这一步骤可以采用传统的摄像头进行拍摄，也可以通过无人机、车载摄像头等方式进行采集。采集过程中需要注意保证视频质量，并尽可能多地采集数据，以获得更加准确的处理结果。
2. 视频预处理
在进行数据处理之前，我们需要对采集到的视频进行一些预处理操作。首先，我们需要对视频进行剪辑和去噪处理，以减少误差并提高数据处理的准确性。其次，我们需要对图像进行分割和特征提取，以便更好地提取和识别视频中的信息。
3. 数据分析
在得到处理后的视频数据之后，我们需要进行数据分析和处理。这个步骤包括数据的分类、聚类和分析。这些步骤可以使用机器学习算法进行，以便更好地处理和分析数据。通过这些算法，我们可以得到更加准确的数据处理结果，从而为后续应用提供更加可靠的数据支持。
4. 应用开发
在完成数据处理之后，我们需要将处理后的数据应用到具体的业务场景中。这个过程包括软件开发、数据可视化和业务流程设计等，以便将处理后的数据转化为实际应用。这个过程需要涉及到多个领域的技术，并需要根据具体应用场景进行不同的设计和开发。
5. 数据管理
在完成应用开发之后，我们需要对数据进行管理，以确保数据的安全性和可靠性。这个过程包括数据备份、恢复和安全管理等，以便保护数据的完整性和保密性，并为数据的再次利用提供更加便捷和可靠的服务。
综上所述，视频结构化技术服务方案V2是一种高效、可靠的数据处理方案，它可以将非结构化数据转化为结构化数据，并为企业和个人提供更加高效、安全的数据处理服务。这种技术方案需要涉及到多个领域的技术，需要经过多个步骤的设计和开发，才能得到最终的应用效果。