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面向舰船识别应用的大数据存储与查询技术

发布时间:2022-01-12 18:19
  近年来,在面向舰船识别的各种应用中,海洋视频感知技术与系统以其直观性、及时性和有效性的特点,常被作为VTS、AIS、VHF等其它监管手段的补充和完善。大规模的高清监控摄像节点完成布设,但针对其拍摄的海量视频图像数据目前仍以人工监测为主。视频监控大数据未能实现统一管理和共享,存在协同难、智能程度低、信息不能及时处理、应用模式效率低下等问题。本文以海洋多源视频监控大数据为基础,围绕舰船目标识别应用,开展视频监控大数据的存储与查询技术研究,主要研究内容如下:(1)提出一种基于Hadoop及HBase的监控视频/图像大数据分布式存储和管理方案,实验结果表明:该方案具有可靠性高、读写速度快、支持TB/PB级数据存储和管理等优点。(2)提出一种舰船目标图像的语义标注方法,利用RDF资源描述框架,将非结构化图像数据转换为结构化数据,实现图像大数据的标注信息共享,不仅可以为后续图像大数据挖掘应用提供支持,而且可以为基于深度学习的舰船目标识别算法提供标注数据集。(3)提出一种支持基于深度学习的舰船目标识别算法应用的分布式存储和管理解决方案,实验结果表明:该解决方案不仅可实现将舰船目标语义标注数据直接转换... 

【文章来源】:杭州电子科技大学浙江省

【文章页数】:86 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

面向舰船识别应用的大数据存储与查询技术


近十年的sCI论文数量

系统架构,元数据信息


Secondary?NameNode以及客户端Client模块组成,其中必须包含一个NameNode??节点,一个Secondary?NameNode节点,若干个DataNode节点。HDFS的架构图??如图2.1所示。??(???保存元数据、备份信息等??读取元数据信息^\??\元数据信息更新??\??^客户端:?心踩、负载均衡?\??读取数^/块?.V?.??/?.?_?\...??r? ̄\?r?'n?r?^?r?\?/?^??/T)ataNode?!?DataNode?|?DataNode?DataNode?DataNode??mmm?■■曬?gd@?;3?knmm?a?ea?ed???J?V?^?V?^数据备份???J??图2.1?HDFS系统架构图??NameNode是HDFS集群的中心节点[34]。在HDFS集群中NameNode节点??主要负责对命名空间等元数据信息进行管理,并协调控制HDFS客户端对集群??中文件的访问。HDFS中的数据都是以块的形式存放在DataNode上,因此为了??在客户端进行数据访问时,能够快速准确定位数据块存储的位置,HDFS集群会??将所有文件以及目录的元数据信息存储到NameNode节点,并维护着数据块和文??10??

计算流程,流程


?i??图2.2?MapReduce计算流程??图2.2是MapReduce计算的具体流程,从图中可以得到MapReduce的计算??流程包括以下四个步骤。??(1)

【参考文献】:
期刊论文
[1]习近平建设海洋强国重要论述研究[J]. 沈满洪,余璇.  浙江大学学报(人文社会科学版). 2018(06)
[2]基于Mask R-CNN的舰船目标检测研究[J]. 吴金亮,王港,梁硕,陈金勇,高峰.  无线电工程. 2018(11)
[3]基于卷积神经网络的SAR图像舰船目标检测[J]. 李健伟,曲长文,彭书娟,邓兵.  系统工程与电子技术. 2018(09)
[4]基于HBase的遥感数据分布式存储与查询方法研究[J]. 景维鹏,田冬雪.  计算机工程与科学. 2018(06)
[5]基于深度卷积神经网络的红外船只目标检测方法[J]. 王文秀,傅雨田,董峰,李锋.  光学学报. 2018(07)
[6]改进的ELU卷积神经网络在SAR图像舰船检测中的应用[J]. 白玉,姜东民,裴加军,张宁,白郁.  测绘通报. 2018(01)
[7]基于深度哈希的批量图像并行检索方法[J]. 熊舒羽,毛雷,刘畅.  重庆理工大学学报(自然科学). 2018(01)
[8]基于HBase的森林防火遥感瓦片大数据存储[J]. 曹梦鸽,高心丹,程逸群.  东北林业大学学报. 2018(02)
[9]基于低复杂度卷积神经网络的星载SAR舰船检测[J]. 赵保军,李珍珍,赵博雅,冯帆,邓宸伟.  北京交通大学学报. 2017(06)
[10]Hadoop环境下医学影像存储的设计[J]. 郭文亮.  中国医疗设备. 2017(09)

硕士论文
[1]高分辨率遥感图像深度学习舰船检测技术研究[D]. 王腾飞.哈尔滨工业大学 2017
[2]基于Hadoop的海量视频数据分布式处理研究[D]. 刘高辉.华中师范大学 2017
[3]基于Hadoop的视频侦查辅助平台的设计与实现[D]. 胡琼.东南大学 2016
[4]基于Hadoop技术的图像视频处理的研究与应用[D]. 蒋春燕.华侨大学 2016
[5]面向视频云存储的HDFS负载均衡工具设计与实现[D]. 黄晓成.浙江大学 2016
[6]面向云平台的海量图片存储系统设计与实现[D]. 李军.大连海事大学 2016
[7]基于Hadoop的离线视频数据处理技术研究与应用[D]. 高东海.北京邮电大学 2014
[8]基于HBase的海量小视频存储与检索系统的研究与实现[D]. 刘晓静.西安电子科技大学 2014



本文编号:3585241

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