1．視頻錄像的集群存儲

在面向大數(shù)據(jù)的架構(gòu)中，可根據(jù)實際現(xiàn)場的部署需要，設(shè)立一個或多個集群組成，采集的流數(shù)據(jù)會被劃分成段，并分布于數(shù)據(jù)集群節(jié)點，因為集群節(jié)點有內(nèi)部進行多副本備份等機制，可以由軟件技術(shù)來保證整體系統(tǒng)的高可靠性和高穩(wěn)定性。這些數(shù)據(jù)節(jié)點可以采用廉價通用型的硬件，避免采用傳統(tǒng)高端硬件的模式，能極大地降低投資成本。

錄像文件的集群存儲，國內(nèi)云儲存廠家多采用CEPH技術(shù)和HDFS技術(shù)的方式。以HDFS的方式舉例，思路為：通過HADOOP提供的API結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)將接收到的視頻流文件從本地上傳到HDFS中。在這一過程中，把接收到的視頻文件不斷地存儲到一個指定的本地臨時文件夾中，而這個本地文件夾是在不斷動態(tài)變換的，可以將該文件夾當成是一個“緩沖區(qū)”，把“緩沖區(qū)”中的文件以流的方式將上傳到HDFS中。

2．視頻結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的查詢及信息挖掘

原始的視頻圖像是一種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，它不能直接被計算機和上層應(yīng)用軟件讀取和識別，為了讓視頻圖像更好的應(yīng)用，就必須對視頻圖像進行結(jié)構(gòu)化的處理，提取出關(guān)鍵信息，并進行文本的語義描述，也就是視頻結(jié)構(gòu)化。

一段視頻里面，需要提取的關(guān)鍵信息主要有兩類：第一類是運動目標的識別，也就是畫面中運動對象的識別，是人還是機動車或者非機動車；第二類是運動目標特征的識別，也就是畫面中運動的人、車、物有什么特征，行人特征主要有：是否帶眼鏡、圍巾、上衣、褲子、是否帶口罩、是否背包，性別分類等；機動車主要特征有：車牌號碼、車身顏色、車型等；物體特征主要有：大小尺寸、顏色、方向等。

一個案件的審看需要更為廣泛地查看相關(guān)的攝像機視頻，所審看的視頻量時常達到數(shù)百上千小時。視頻結(jié)構(gòu)化提取技術(shù)對視頻中運動的物體等進行提取，再通過軟件進行檢索和排除，這就能極大地提高辦案效率。

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