陈文竹
- 作品数：5 被引量：3H指数：1
- 供职机构：桂林电子科技大学更多>>
- 发文基金：广西壮族自治区自然科学基金广西高校科学技术研究项目国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程更多>>
- 并行计算框架下人车分类算法研究与优化
- 随着视频监控大数据时代的到来，高效准确的从这些海量视频数据中提取人和车辆等信息具有重要意义，人车分类算法和并行化处理技术能够实现这一目标。本文主要讨论并行化计算框架下人车分类算法研究与优化，主要贡献包括如下： (1)在...
- 陈文竹
- 关键词：自适应学习并行计算目标检测
- 一种基于关键帧的分布式视频分析解耦机制被引量：1
- 2015年
- 近年来云计算逐渐应用于海量视频数据分析,但视频的处理单位是视频帧,而视频帧的大小是不固定的,所以不能直接用云平台处理视频,否则会出现帧不完整、找不到视频头文件、视频解码不成功等情况。通常的解决办法是对视频数据进行预处理,将视频分成若干独立可解码的视频块提交到文件系统中进行处理,但是当数据量很大时,预处理的工作量也很大。因此提出了一种基于关键帧的分布式视频分析解耦机制,将文件系统中的视频块按关键帧位置对视频数据进行巧妙分片。实验表明,提出的分布式视频分析解耦机制可有效对视频进行并行处理,保证了帧的完整性,且与云平台默认的分块方式相比计算负载更加均衡,提高了整体处理效率。
- 蔡晓东华娜吴迪陈文竹
- 关键词：关键帧分布式解耦
- 基于并行框架的鲁棒自适应前景检测算法
- 2015年
- 视频监控数据TB级的增长,从海量视频数据中高效准确的分离出视频监控场景中的运动物体,是计算机视觉领域的研究重点和挑战.提出了基于云平台的视频数据处理的并行计算框架及一种改进的基于混合高斯模型(GMM)的自适应前景提取算法,通过对混合高斯分布的自适应学习和在线EM(期望最大化)算法获得最优参数组合,并将改进算法融合到视频处理并行计算框架.实验结果表明,该方法不但能大大提高视频处理的效率,并对复杂环境下准确提取前景目标也有良好的鲁棒性.
- 陈文竹陈岳林蔡晓东华娜
- 关键词：视频监控并行计算混合高斯模型自适应学习
- 基于图像特征索引的并行检索技术研究被引量：1
- 2015年
- 为了提高建立索引、检索图像的速度,提出云架构上基于图像特征索引的并行检索系统。该检索系统主要有3个模块:海量小图片分布式存储(Store)、并行建立图像特征索引(Indexing)、并行图像检索(Retrieve)。在Store模块中提出针对海量图片的合并存储,Indexing模块中提出索引缓存模式,避免重写索引的输出接口,Retrieve模块中对索引进行分片管理,以及并行检索。实验结果表明,相对于其他图像检索系统,基于图像特征索引的检索系统有效减少了图像特征索引建立时间,缩短了图像的检索时间,提高了图像检索速率。
- 蔡晓东华娜吴迪陈文竹
- 关键词：分布式存储分片管理
- 一种多路海量视频流数据并行化处理方法研究被引量：1
- 2015年
- 针对视频监控系统中传统的处理方法计算机资源能力不足,无法满足海量高效的视频流数据内容分析的问题,引入Storm并行计算平台,提出了一种弹性的基于多路视频流的并行化处理方法,并通过一种高效的内存共享机制,集成人车分类算法到分布式处理平台,使算法与高性能并行计算资源有效融合。通过对比实验表明,该并行化处理方案高效稳定,集群运行良好,负载均衡,能满足大规模视频流数据处理的需要。
- 陈文竹陈岳林蔡晓东王迪
- 关键词：视频流STORM内存共享并行计算
