服务器后端之视频数据接收与转发搭建解决方案

3视频存储服务器设计

在本章中，首先介绍了视频监控系统的基本框架，然后根据视频存储服务器在系统中的作用定义了服务器的结构，介绍了服务器各模块的功能，最后对服务器的解码模块、存储模块和检索回放模块提出设计思想。

视频监控系统的框架

项目是从小型单位或私人家庭等用户的需求特点所设计的视频监控系统，其结构比较简单，既考虑到较低的成本，又兼顾用户对系统数字化、网络化的基本要求，一些硬件设备功能主要是考虑用软件来完成。设计的视频监控系统框架如图所示。

图视频监控系统结构图

该系统的工作原理是：摄像头把采集到的模拟视频信号送到编码器，编码器将收到的模拟信号编码压缩，并通过网络将编码后的数字信号传送到视频存储服务器；服务器将原始码流解码成RGB视频，然后再经过编码压缩，按照既定的文件组织格式存入系统的存储硬盘，并等待系统中用户的请求信息。当接收到用户的请求后，服务器读出缓冲区内的数据，发送模块采用RTP协议将数据打包，这些数据包通过UDP协议传送到网络上的各个用户，用户端接收到数据包后，将数据包放入缓冲区内，并将数据按顺序和标志进行重组，然后解码模块对其解码，通过调用播放模块对解码后的视频数据进行实时播放；另一方面，服务器将压缩后的视频信号进行解码，发送到现场监控电视墙，完成现场实时监控。对于远程用户，服务器起用流媒体服务功能，将客户请求的数据通过HTTP协议分发到客户端，用户可以对接受到的内容进行播放。

视频存储服务器是整个系统的核心，它集存储服务器、视频服务器功能与一身，主要完成以下工作：①视频解码：将前端通过网络传送来的压缩视频进行解码，还原成RGB原始视频流。②视频数据压缩：对解码出的视频流进行压缩，以便存储与网络传输；

③网络通信：对压缩后的视频数据和相关的控制信息进行封装，将对摄像机的控制信息和视频信息封装成支持所定义的协议信息，同时通过相应的通道将这些协议信息以帧的形式传送到对方，完成通信双方之间的数据传输；④视频数据存储：实现对监控录像数据的统一保存和备份。通过网络获取视频流数据，并以数据块的方式保存在预分配的磁盘空间中，通过磁盘数据的索引文件保存录像数据信息。⑤监控视频资源检索回放：用户可以通过检索回放模块对所关注的历史视频文件进行检索，并通过播放器进行回放。⑥日志管理：对系统的操作和系统故障及处理情况进行记录，供用户检索查看。

分析视频流在后端的处理主要是解码、存储、检索回放以及对各用户端的传输。数据传输是远端用户对视频文件有目的的检索后通过视频存储服务器的流媒体服务功能完成的，因此，后端视频处理的主要过程可以描述为如图。

图后端视频处理主要过程

从图中可以看出，从网络中接收到前端传送过来的视频流后，视频存储服务器将其解码成RGB视频；再将解码后的视频进行压缩，变成适合存储的数据格式，然后按照存储文件的组织策略将这些数据进行规范，完成后将数据存入硬盘；用户可以根据自己的需要对存储的数据文件进行查找与回放，远程用户查找到的视频文件也能够以流媒体的形式通过网络传送至用户机，完成远程监控。

视频存储服务器的结构

所设计的视频存储服务器要完成的主要功能是将前端传送过来的视频信号解码还原成RGB视频，并进行编码压缩，然后按照存储策略存入存储设备，用户根据自己的需要对存储设备中的视频数据进行检索与播放。设计中对视频存储服务器功能划分为5个功能模块，得到其功能结构如图所示。

图视频存储服务器的主要功能构成

各模块的功能定义如下：

1）视频解码模块：主要负责对系统前端通过网络传送来的压缩视频信号进行解压缩，还原成原始的RGB视频数据。

2）存储管理模块：负责对解码后的RGB视频数据进行压缩，然后以制定的文件组织规范将压缩后的数据存放到存储设备上。在数据存储时要求数据占用的空间尽量要小，同时要便于对视频文件进行检索回放。

3)检索回放模块：为用户提供视频录像资源的快速检索接口，用户可以根据需要对视频文件进行检索调用。当用户查找到所需要的文件时，将相应的文件从硬盘上读出，并将这些数据与相应的控制信息封装成支持既定协议的信息帧，通过网络通道传送到用户，供用户回放浏览。

4)日志管理模块：主要是记录系统工作时间内的一些重要操作及事件信息，管理用户能够通过管理日志了解系统的工作情况和用户访问情况。

5)系统管理模块：负责系统的初始化工作，主要完成对系统的参数配置、用户权限管理、设备信息管理、用户请求处理等。

视频存储服务器核心模块设计

解码模块的设计

系统前端编码器所采用的编码标准是编码标准，因此，系统的解码模块同样采用标准。依照标准，整个流程分为5个步骤：帧间和帧内预测(Estimation)、变换(Transform)和反变换、量化(Quantization)和反量化、环路滤波(LoopFilter)、熵编码(EntropyCoding)。在设计中按照各部分功能对解码器进行了设计，其功能框图如图所示。

图解码器功能框图

从图可以看出，解码器的基本流程设计为：解码器从NAL中接收压缩的比特流，经过对码流进行熵解码获得一系列量化系数X；这些系数经过反量化和反变换得到残差数据D；解码器使用从码流中解码得到的头信息创建一个预测块PRED，PRED与残差数据D求和得到图像块数据uF；最后每个uF通过去块滤波得到重建图像的解码块F。

监控系统的视频是由连续的图像帧组成的。因此，某种意义上说视频解码就是对视频的图像帧进行解码，解码程序对视频段的解码也可以说是主程序反复调用帧解码函数的过程。单帧图像的解码流程如图所示。

图解码器解码一帧图像过程

一帧图像经过视频编码层VCL编解码后产生的码流，在NAL中将这些码流分割成NAL单元，并对NAL单元进行边界检测，之后对各单元进行去块滤波处理，并在参考图像进行存储处理后重建图像帧；NAL单元解码过程包含了不同类型片的解码，而对各类型的片解码首先从码流中读入一个片的编码数据，提取RBSP语法结构，产生宏块片组映射图，并根据当前图像类型对参考图像列表进行初始化，最后完成片的解码；而进行片解码首先要对参考图像序号数据以及当前宏块解码设置进行初始化。然后从NAL 中读入当前宏块的语法元素，以便对宏块进行解码。

存储模块设计

视频监控系统产生的视频流数据是海量的，这些海量的视频数据文件对系统的存储系统提出了严峻的考验。为了制定一个合理的存储方案，本文对监控存储方案与以往存储方案进行了比较，结果如表所示。

无规则的非结构化特征，但是在组织方式上是结构化的，具有很强的规则性，这是其最大的特点，也是和传统存储模型不一样的地方。

鉴于监控视频体现出的非结构化的表现形式和结构化的组织方式，以及其在保存时间、读写方式和更新方式上的有序性，本文考虑从监控视频的自身特点出发，利用视频编码技术消除其数据上的冗余，减少无用数据占用存储空间，并充分利用监控视频数据的有序性特征将数据进行规范的组织，实现有序存储，便于对存储设备的均衡访问和对数据的管理，为录像文件检索与回放提供一种快捷有效的方式。

基于上述的思路，课题从视频压缩、文件组织和存储管理三个方面对系统的存储模块进行设计。

1)监控视频的压缩编码

数据压缩是解决存储问题最基础最有效的的方法之一。视频监控系统的海量数据的存储光靠硬件设备支持是远远不够的，所以必须对数据进行压缩处理，来减轻存储设备的负荷。对数据进行压缩有三个方面的好处：节省存储设备空间；节省CPU处理时间；节省数据的传输时间。

编码的主要任务是按照所设置的编码压缩参数来完成对这些视频的压缩编码。编码参数主要包括编码器参数和图像编码参数。其中编码器数数主要有源帧率、信道速率等；图像编码参数主要有图像的格式、编码类型，是否允许非限制运动矢量模式等。由此看来，对视频数据进行压缩是视频文件存储的一个重要环节。

课题中采用的是MPEG4压缩编码标准,因为MPEG4基于AV对象的压缩模式能够保证运动物体图像有比较高的图像质量，更适合于项目中其他任务对运动目标分析的要求。根据MPEG4的编码原理，所设计的压缩编码框图如图所示。

图的压缩编码框图

MPEG4编码器编码过程可以描述为：当视频流输入到编码器，一方面编码器对视频进行场景分析和对象分割，划分为不同的VOP，将VOP进行形状编码，得到各个VOP

的形状和位置信息，并用形状编码得到的信息来控制VOP的运动编码和纹理编码；另一方面对宏块进行DCT变换和量化，量化后的宏块经过逆量化和反DCT变换，并将这些处理后的宏块进行运动编码，在运动编码过程中采用了运动预测/补偿法；输入的VOP 与帧存中的前一帧的VOP进行比较，得到当前块的运动矢量，然后对两帧VOP的差值进行DCT变换、量化和纹理编码，得到纹理信息，接着将得到的纹理信息与运动编码得到的运动信息以及形状编码得到的形状和位置信息进行合成，形成VOP的比特流。

分别对不同视频对象的VOP进行编码，得到不同的比特流，再经过视频多路合成，形成MPEG4视频流在信道上传输。

2)文件组织

文件组织结构设计的主要目的是为了便于系统对文件数据的存储和管理。因此，本文对视频存储中的视频文件的命名规则和文件管理策略两个方面制定了可行的方案。具体方案如下：

1）视频文件的命名规则：考虑到在实际应用中，用户在查询录像文件时一般是按录像的时间、某个摄像机所在的通道以及录像性质为查找条件。为此，课题中提出以“时间+通道+录像性质”作为录像文件的名称，其中时间是按年月日时分秒来记录的。命名格式规范为图所示。

图文件名格式规范

操作中，可以按照录像的时间自动为录像文件生成文件名，在系统判断文件是否过期和用户对文件进行检索回放时，可以按照文件名来进行快速准确的操作。

2）文件管理策略：用户会根据不同场所的不同要求对录像文件设定不同的保存期限，在文件过期后为被删除，留出更多的空间存储更多新的视频数据。因此，录像文件的改变是相当频繁的，而且系统产生的视频数据量相当大，生成的文件更是一个天文数字。为了实现对这些海量文件的高效管理，本文将硬盘进行分层管理，其管理模式如图所示。

图硬盘分层管理模式

从图中可以看出，硬盘中为其他类型文件和视频文件分别划分了不同的区，而在视频文件中又为不同的通道的视频数据进行了划分，这种管理方式层次比较强，为海量数据的管理提供了有效的方案。

3)管理策略

在视频监控系统中，视频文件的存储是一个需要在系统设计中解决好的重要问题，也是衡量系统性能的一个重要指标。存储管理策略要求有效可靠的存储、简单快捷的检索回放、合理高效的磁盘空间利用等，以满足用户不同的需求。

设计中需要系统中的存储管理能够完成以下四个主要方面的要求：

1）存储录像模式：在视频监控系统中，在对文件存储录像的时候都是循环覆盖模式和线性提醒模式。所谓循环覆盖模式（如图所示），就是视频在存储过程中是按盘逐个进行的。当所有磁盘空间都存储满时接下来的文件将自动覆盖最开始的文件。所谓线性提醒模式（如图所示）是指视频文件按磁盘逐个存储，当所有磁盘都存满时，系统提醒用户更换磁盘，这种模式要求存储设备具备热插拔功能。

图循环覆盖模式

图线性提醒模式

2）检索回放：监控系统的检索回放功能要求在视频文件存储的时候要高效、有序地对文件进行组织，能够按录像通道、录像时间及文件的类型等做好分类存储，以便用户能够快速有效的在大量文件中检索到自己所需的录像记录，对图像文件处理。

3）灵活的存储规模：系统可以根据用户的需求进行存储规模的调整，既可以以单磁盘作为系统的存储介质，也可以选择用多个硬盘或磁盘阵列作为存储介质，以适应不同规模的系统在不同现场的存储要求。

为了便于对存储盘的管理，课题将硬盘可以划分为存放系统文件和数据的系统盘和存放视频监控录像的数据盘两种。实际操作中，对于单盘存储的小规模系统，将盘划分为这两种逻辑区；对于多个盘的系统，可将一个盘划分为系统盘，剩余的盘则作为数据盘。

系统大量的视频数据存储在数据盘中，必需一个有效的控制模式来完成对数据盘的管理才能满足系统对存储性能的要求。为了适应监控系统大量视频数据的存储需要，设计将硬盘所有扇区划分为几个区：管理控制区、文件结构区、索引文件区、数据区和日志管理区。数据区又划分为若干个数据块，数据块的大小可以自由设置，并通过结构信息和索引文件来管理数据块。各区之间的关系可以用图表示。

图各区之间的关系

1）管理控制区的位置相对比较固定，主要用于存放当前磁盘和文件系统的基本信息，如每个区域的具体位置和大小、各分区的使用情况、下一条可用索引单元的位置、下一个可用数据块的位置等.

2）日志管理区可以由用户根据磁盘空间来自由设定大小，是专门用来存放日志文件的区域，完成对日志的管理工作。

3）文件结构区主要是用来描述录像文件的结构，存放的是录像文件的相关信息，如录像起止时间、对应的索引块位置等，其中的信息文件结构和大小比较固定，通过结构文件的信息就能得到对应的索引信息的准确位置。

4）索引信息区用于存放数据块的索引。因为一个录像文件可能会包含多个数据块，所以将索引区分成索引块，而每个索引块存放与文件包含的数据块数目相同的索引信息单元，每个索引信息单元与数据块一一对应，而每个索引块则与一个录像文件关联。

5）数据区是其他四个区划分完后所有剩余空间。将其划分为若干个块，大小自由设定，以块作为存储录像数据的最小单元来保存监控视频。块的结构定义如图所示。

图块的结构定义

设计思想概括为：将数据区划分为若干个小的数据块，大小可以由用户自由设置，采用这些底层的数据块作为基本存储单元，每个数据块在索引区都有一个对应的索引单元，记录数据块的位置；当用户给定文件长度后，可以确定一个文件所包含的数据块的个数N，当存储的数据块达到N时，在索引区生成一个索引块，记录下该文件开始的数据块的索引单元位置和文件所包含的块数目；在文件结构区建立一个结构信息文件，将索引块的位置和录像文件开始与结束的时间等信息。

这种模式实际上是将录像文件的“形式外壳”存放在文件结构区，而实际数据则以数据块的形式存储在数据区内，它们是通过索引块和索引单元建立的链表相互关联，形成一个个视频文件。

这种设计的优点在于数据是以数据块的形式存放的，当进行数据覆盖时，不像以往存储方式是以大颗粒的录像文件进行覆盖，而是进行数据块覆盖，所以能够减少磁盘碎片的产生。

由于结构信息和索引文件需要占用一定的磁盘空间，并且与数据块的总数密切相关，块总数可以根据空间大小与数据块大小得到。由于这类文件所点空间都很小，

因此结构信息和索引文件所占用的磁盘空间在整个磁盘中只占很小的比例。

检索回放模块设计

文件系统的设计是为了对随机读写的数据进行管理。在以往的监控系统中，视频录像以文件进行存储，在录像检索时首先要根据摄像头、检索的时间查找到相应的文件，然后再手动定位具体的时间点，再从该时间点回放录像。检索过程中的最小单位是文件，颗粒度太大，精确度很低，检索效率也比较低，对于一个规模较大的监控系统来说，存储的视频文件数将以百万计，检索难度是非常大的。

设计中为方便用户对视频数据的检索，索引采用了分级设计，在索引文件区中建立索引块，与录像文件关联，记录录像文件的开始数据块的索引位置和文件所包含的索引单元的个数N，在索引块下又分N个索引单元，分别与文件所包含的数据块对应，通

过索引块和索引单元中的信息构成一个链表，用户通过链表即可找到所需要的数据。其中索引单元的结构如图所示

图索引单元结构

在方案中，在文件结构中结构信息文件是严格按照“时间+通道+录像类型”进行命名的，所以在进行视频检索时可以采用二分法快速查找到指定条件的文件结构信息，再根据结构信息中的索引块的信息，找到对应的索引块，因为索引块中给出了录像文件开始数据块的索引信息，在索引信息中又包含了下一个索引单元的位置，所以根据索引块和索引单元所建立的索引链表即可找到用户需要的录像数据块。理论上，如果数据块设置恰当，利用这种检索模式可以准确定位到某一秒，甚至可以定位到某一帧图像，从而实现快速、精确的检索。其步骤如图所示。

图录像文件检索步骤

整个搜索方案描述为：首先读取用户所设置的检索条件，按照条件中的通道条件找到通道相关的文件结构信息；接着从搜索结果中找出与条件中录像性质一致的结

构信息；然后从结果中找出包含所给时间条件的结构信息；查找出满足用户条件的

结构信息后，再根据结构信息中的索引文件信息找出对应的索引文件，然后根据索

引单元的时间信息定位到与查找条件最匹配的索引单元，最后按照索引单元读取相

应数据块中的数据。

本章小结

本章首先介绍了课题中视频监控系统的框架，从系统框架引入视频存储服务器，并对其结构进行了分析，阐明了视频存储服务器各模块的功能，然后对各功能模块

提出了设计方案和思路，存储模块作为整个设计的重点，在本章中也对其进行了重

点阐明。

4视频存储服务器的实现

本章根据上一章的设计方案，介绍了视频存储服务器的实现，从编解码模块、视频录像存储模块和检索回放模块三个方面介绍了实现的具体过程。

编解码模块的实现

解码模块的实现

从解码器的框图中可以得知，解码器从网络提取层NAL中接收压缩位流，数据元素经过熵解码和重新排序后产生一组量化系数X。利用从位流中解码的头信息调整这些系数，并经过反量化、反变换得到残差数据D，解码器创建的预测块PRED与D相加，得到一个重构的块uF，将uF经过滤波得到每个块的解码F[36]。基于这种思路，本文从NAL单元解码、熵解码、参考帧列表的重排序、反变换和量化、帧间预测的解码处理和帧内预测的解码处理6个方面给出实现的过程。

1）NAL单元的解码过程

NAL单元解码的过程如图所示。

图单元解码过程

首先从位流中获取NAL单元，从NAL单元的数据中提取RBSP语法结构，然后根据NAL单元的类型进行解码处理，其输入的是NAL单元，得到的解码后的当前图像（CurrPic）的样点值；规范文档中规定：对同一码流，所有解码器必须产生数值上相同的结果，必须符合规范定义的解码过程标准。

在NAL单元的解码过程中，要将NAL单元数据转换成RBSP，程序中定义了函数NALUtoRBSP()完成此功能。函数定义为：

2）熵解码

支持两种熵编码方法：上下文自适应的可变长编码（CAVLC）和内容自适应编码（CABAC）。为了能够有效地传送量化的变换系数，CAVLC是一个比较有效的方法，而且在CAVLC方案中，对于各种语法元素的VLC码表按照已经传送的语法元素可以进行切换，改善了熵编码的性能。CAVLC的解码过程是：首先是初始化，依据所输入的参数得到块的类型，并输入数据的个数等相关参数。然后求变量NC，并通过NC值来确定所要查找的表格，其中NA表示与当前块相邻的左边块中非零系数的个数，NB表示与当前块相邻的上面块中非零的个数。以Coeff_token语法元素为入口函数，查表得到非零系

数的个数TotalCoeffs、拖尾系数的个数TrailingOnes。以TotalCoeffs为入口函数，查表可以得到TotalZero值。

通过函数readSymtaxElement_NumCoeffTrailingOnes()读入

NumCoeff/TrailingOnes的码字。

3）参考帧列表的重排序重

排序的流程如图所示

图参考帧列表的重排序流程

参考帧列表的重排序主要是为了节省码流。解码器根据片头码流中的相关语法元素，如ref_pic_list_reordering_flag_10、ref_pic_list_reordering_flag_11、reordering_of_pic_nums_dic、abs_diff_pic_num_minusl等的规定，进行列表的重排序。参考图像的重排序信息由函数ref_pic_list_reordering()读入。

4）反变换和量化

与其他的视频编码标准相似，标准采取的是预测残余变换编码。但变换是施加在

4X4块上的，没用采用DCT变换，而是用与DCT类似特性的整数变换ICT，因而反变换没有误差。直流亮度系数的反变换和量化由函数itrans_2(structimg_par*img)实现，函数voidcopyblock_sp(structimg_par*img,intblock_x,intblock_y)负责将反变换

和量化的结果写入解码的亮度帧。

5）帧内预测的解码处理

在帧内预测中，当前编码的宏块上方和左方的宏块用于计算当前宏块的预测值。当前宏块与其预测值的差值进一步编码，将其传到解码器。在该比特流中包含了表示预

测方式的相关比特和解码出的残差信号的比特，解码器利用这些相关的比特计算出当

前宏块的预测值，并以这个预测值来恢复图像原始像素值。

在帧内预测中，宏块有4种预测方式：4x4亮度块的帧内预测（Intra_4x4）、16x16亮度块的帧内预测(Intra_16x16)、8x8色度块的帧内预测(Intra_chroma)，以及PCM

的预测方式(I_PCM)。每个块可选择四种方式其中之一进行帧内预测，所有的类型都支持两级帧内编码：INTRA-4X4和INTRA-16X16。前者分别预测每个4X4亮度块，比较适合于描述图像细节部分，而后者则是将整个16X16亮度块进行预测，比较适合于图像

较平滑区域。对这两种预测类型的色度则进行单独预测。在程序中，帧内模式下4x4

块的重构由函数intrapred()完成。其定义如下：

6）帧间预测的解码处理

在解码端，P宏块和B宏块解码时需要进行帧间预测解码处理，处理后输出帧间预测像素矩阵，包括一个16X16的亮度矩阵PREDL和两个色度8X8矩阵：PREDcr和PREDcb。

调用函数BType2CtxRef()来设置参考帧的上下文，该函数定义如下：

在亮度模块中，通过对相邻块的预测得到非零系数的数字。此功能由函数

predict_nnz(structimg_par*img,inti,intj)来完成。

编码模块的实现

视频编码是一个反复对图像帧进行编码的过程。本文将编码程序的分为三个步骤：为编码器创建一个实例、反复调用编码函数对图像帧进行编码、销毁编码器。为此定义了三个函数enc_create()、enc_encode()、enc_destroy()分别完成编码程序的三个步骤。

（1）enc_create()

要创建一个编码器首先要为编码器创建一个实例句柄，用该函数创建一个MPEG4

编码器句柄，接着在句柄下完成对编码器的参数配置、图像参数获取及空间申请等工作，以便通过句柄在多路编码时来完成对每一路编码的控制。其流程如图所示。

图()编码流程

（2）enc_encode()

用enc_encode()完成对传入的一个图像帧的编码工作。对输入的一帧图像首先进行单元划分：以宏块为基本单元进行划分，再由若干宏块在组合成Slice，由Slice

再组合成SliceGroup，这样可以确定每个宏块所属的Slice和SliceGroup。再判断输33入的一帧图像是I-Frame还是P-Frame。在以上工作完成后，就可以对每个宏块进行编码了。在对每个宏块都编码完成后，还需要对重构图像进行1/4象素精度插值处理、参考帧缓冲区插入处理等工作。至此，编码一帧的工作才算完成。过程如图所示

图编码一帧图像过程

根据编码程序判定或用户强制类型对输入的图像帧进行编码，编码器将编码之后的码流及其长度作为返回值返回，并统计好编码信息。enc_encode()编程流程如图所示。

图()编程流程

在enc_encode()函数内部还设计了两个函数FrameCodeI和FrameCodeP，由它们真正完成图像编码操作，分别完成对I帧和P帧的编码。

1）I帧编码是为了消除图像帧在空间上的冗余。其编码过程比较简单，其中AC/DC 是对宏块变换的第一行和第一列作预测，以进一步增加零系数的数目。其流程为：（如图所示）

图帧编码流程

表所示的是在I帧编码过程所用到的函数及其功能：

表帧编码过程所用到的函数及其功能

2）P帧编码是帧间编码，以已经编码、解码重建的图像帧为参考，并插值出若干个参考帧，并在其中找出最佳匹配块。将当前块与匹配块求差，然后对残差值做离散余弦变换（DCT）、量化和编码。匹配块的运动向量MV及匹配相似度会因为所用的搜索算法、所在的窗口的不同而不同。

在图像帧P帧编码中，有一定数量的Intra模式的块编码，其他绝大部分为Inter 模式或not_coded不编码模式。算法支持当整整的Intra块编码模式超过一定数量时，

强制为I帧编码。在编码前，要对整帧做运动估计，判断各宏块属于哪种编码模式。在P帧编码中，既有Inter块的编码也有Intra块的编码，同时对零块不做编码

not_coded，即跳过该宏块MBSkip。

Inter为帧间编码，即对残差进行编码。not_coded表示当前宏块没有编码，为零块，则在解码重建时，直接把参考帧的块复制过来作为解码图像，这种块模式的宏35块一般都是背景图像。

P帧编码流程如图所示。

图帧编码流程

表所示的是在P帧编码过程所定义的主要函数及其功能：

表帧编码所用的主要函数及其功能

为了保证解码器解码出的图像正确，在创建编、解码器的图像帧空间时

（image_create函数），应都初始化为确定的相同的值，否则解码器重建的图像边缘会出错。

（3）enc_destroy()

销毁编码器实例对应于创建编码器实例的工作，即把所有申请的内存释放，通过反复调用Image_destroy()函数来释放图像序列空间、当前编码帧的图像空间、参考帧的图像空间、参考帧的水平插值帧的图像空间、参考帧的垂直插值帧的图像空间、参考帧的斜角方向的插值帧的图像空间、宏块编码空间；而编码器空间则通过enc_free（）来释放。

存储模块的实现

根据第三章所描述的设计思想，存储模块的实现包括管理控制区实现、文件结构区实现、索引文件区实现、日志管理区实现和数据区实现5个部分。当启动存储功能时，在管理控制区内找到当前盘及存储路径，然后将视频数据按照磁盘分配策略和文件组织方式进行存储，并按照用户对文件长度的要求和数据块大小建立相关联的索引块和索引单元信息，最后将形成索引文件信息反馈给系统，以便系统为录像文件建立相应的文件结构信息。

管理控制区的建立

管理控制区的建立是综合考虑当前盘的可用空间与被访问频度所制定的调度策略的实现。区内主要存放当前硬盘信息和文件系统基本信息，目的是统一对整个磁盘资源的调度，提高存储和检索的速度，同时，也使磁盘的各个扇区能够有均等的机会被访问，避免某个扇区被频繁访问而影响磁盘的性能。管理控制区的实现结构如下：其中max_channel_num是允许的最大通道数，file_struct_area_addr是一个

2*max_channel_num的数组，用来存放覆盖前后的各通道的文件结构信息。

通过管理控制区提供的信息，可以完成对系统中硬盘的管理。系统运行后，服务器与存储设备连接，系统对硬盘进行检测，得到硬盘信息，并根据制定的分区方案将硬盘进行分区。分区完成后，按照设置的数据块大小生成一系列文件写入各数据块，为视频数据存储预分配好空间。此时，系统在索引文件区为各数据块生成相应的索引单元，并按照用户设定的录像文件长度和数据块大小得到一个录像文件所包含的数据块个数，然后建立索引块，包含所需要的索引单元。而在索引块建立后，系统根据索引块的信息在文件结构区为录像文件生成相应的结构信息文件。当数据区空间全部分配完毕，根据各区提供的信息更新管理控制区信息，完成初始化工作。

文件结构区的建立

结构中保存了录像文件的开始和结束时间，时间是按年、月、日、小时、分、秒来

定义的，时间参数的结构为：

设计中文件名中包含了文件时间、通道号和录像类型其结构为：

录像时，视频数据按时间顺序写入数据区，数据区将这些数据写入数据块。数据在存储之前要经过压缩，压缩的过程中已经将视频数据的时间、通道号和录像类型等信息封装在数据里，系统根据这些封装的信息解析后按照设计的文件名格式为文件结构区中的文件重新命名，并将有关信息存放到相应的结构文件里，完善文件结构信息。当某个文件要被覆盖时，文件结构中的信息将被置空，为新的文件结构留出空间，而在索引文件区会记录新文件的索引信息，同时文件结构区也会作相应的更新，以便维护文件结构的完整性。

索引文件区的建立

所有的录像文件必须制作了索引文件后才能被点播，否则点播会失败。在索引文件区中一个索引块对应一个录像文件，一个数据块对应一个索引单元，因为一个录像文件可能包含N个数据块，所以每个索引块包含N个索引单元。每个索引单元描述对应数据块的位置以及相邻块的索引单元位置，每个索引块描述块内索引单元所对应第一个数据块的位置和包含的索引单元数量。索引块结构INDEX_BLOCK和索引单元结构INDEX_UNIT的定义如下：

索引文件区包含了索引块和索引单元，分别存放录像文件的索引信息和数据块的索引信息。在数据存储时，写入一个数据块更新一个索引单元的信息；当数据量达到设置的录像文件大小要求时系统更新索引块信息。当硬盘存满时，系统会按照设置的录像存储模式进行覆盖或提醒，当选择覆盖模式时，最初的数据将被覆盖。新存入的数据的信息将发生改变，系统则根据这些新的信息更新索引单元和索引块的信息。

数据区的建立

数据区用来存储监控视频录像，与以往的视频监控系统存储有所不同的是，数据区被划分成了若干数据块，以数据块作为视频存储的基本单位。对数据的访问需要通过文件结构区中的结构文件找到相应的索引块，再由索引块找到相关联的数据块，才能访问到数据区中的内容。但数据区中的数据也是按照指定的块结构进行存储的，以便于系统对数据的相关索引和结构信息进行完善和恢复。

每个块的头部有包含数据块的时间戳和与相邻数据块的偏移。在数据读取时用户可以通过文件号来读取也可以通过输入时间检索定位指定所要的文件，而这两种文件最终都是定位到指定的数据块来实现的，而且在定位了一个块后，就可以根据数据块结构DATA_BLOCK_INFO来实现对其前后块的读取，还可以通过结构中的时间戳来实现快进与快退等操作。在实际应用中，出现异常关机、断电、磁盘坏道等问题，导致文件没有保存或是文件出现异常，可以在开机后先读取DATA_BLOCK_INFO，然后检验数据块信息的合法性，合法则更新相应信息。数据块结构的定义为：

初始化时，数据区按数据块大小为视频数据的存储预分配了相应的空间。当视频数据传入时，根据解析的数据包头信息，系统在存储数据块时自动更新数据块内的附加

信息，然后存入视频数据，一个数据块存完后系统将数据的信息反馈给对应的索引单元，索引单元根据这些信息完成信息的更新。

当一个文件完成后，索引块的信息也根据反馈信息进行更新。索引文件更新完后，系统再将索引信息反馈到文件结构区，供文件结构区完成结构信息的更新。当一个数据块存满时，数据块将数据块中写入数据的起止时间和与其前后块的地址偏移记录下来，以附加信息的形式同数据一起存入块中。

日志管理区结构定义

日志管理区存放系统管理日志，可分为操作日志、报警日志、系统日志和远程日志。

用户通过调用函数SetLogToFile()来启用日志文件。当系统出现异常时，如用户登录、系统报警、设备异常、系统操作等，系统将生成日志文件记录下这些情况。当调用成功是返回TRUE，失败则返回FALSE,并调用GetLastError()获取错误信息返回给用户。

其中日志文件的结构定义如下：

检索回放模块的实现

第三章已经给出了文件名的命名格式，其中包含了时间、通道号和录像类型。在设计中，由于文件结构信息是严格按照“时间+通道+录像类型”来进行命名的，用户在检索时根据需要设置好检索条件，系统则根据检索条件在文件结构区中找出与条件相符合的结构信息文件，通过信息文件得到索引块的位置，然后根据索引块所给的信息找到首个索引单元的地址，最后按照索引单元中的数据块地址和索引单元链表找到所需要的录像数据。这样就可以实现快速、准确的录像资源检索。

在录像文件查找过程中，用户可以通过调用FindFile()函数按录像类型、录像时间和通道号来进行检索，FindFile()函数定义为：

该函数指定了查找的录像文件的类型、通道号和查找时间范围，调用成功后，再调用FindNextFile函数来获取文件信息。FindNextFile定义为

查找文件完毕后，调用FindClose接口来关闭文件查找，并释放资源，为下一次查找留下空间。FindClose定义为：

在实际应用中，用户也可以选择提供的三项条件查找中任意项来进行查找，只要将不需要的条件不作设置（置空）就可以了。而函数中所要求的变量可以在文件名和文件信息中得到。

在查找到所需要的文件后，可以调用相应函数来对录像文件进行回放，比如调用函数PlayBackByName()来按文件名回放、调用PlayBackByTime()来按时间回放，在回放函数调用成功后再调用PlayBackControl接口的开始播放控制命令PLAYSTART才能实现回放。表是回放过程中用到的几个主要接口函数及其功能。

表回放过程用到的主要接口函数及其功能

在对日志文件的查找中则先调用接口函数FindLogFile()，获取当前的查找句柄，其定义为：

在FindLogFile调用成功后，调用FindNextLogFile接口函数逐条获取查找的日志信息。查找结束后调用FindLogFileClose关闭日志查找，释放资源。

本章小结

本章按照前一章的设计思路对各功能模块进行了实现，包括编解码模块、存储模块的实现检索回放模块的实现。其中，存储模块实现从管理控制区、文件结构区、索引文件区、数据区和日志管理区四个存储区的建立进行了说明。

视频结构化大数据平台解决方案

视频结构化大数据平台 解 决 方 案 千视通

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) 3.4. 高可靠/高安全性原则 (6) 3.5. 适用性原则 (7) 3.6. 可扩展性原则 (7) 4. 系统总体设计 (7) 4.1. 设计依据 (7) 4.2. 总体架构设计 (10) 4.3. 业务架构设计 (11) 4.4. 网络架构设计 (12) 5. 数据结构化 (13) 5.1. 概述 (13) 5.2. 数据采集 (14) 5.3. 控制调度单元 (15) 5.4. 目标结构化单元 (15) 5.5. 车辆结构化单元 (21) 5.6. 前端要求 (26) 6. 数据存储 (29) 6.1. 概述 (29) 6.2. 功能设计 (29) 6.2.1. 数据存储 (29) 6.2.2. 数据服务 (30) 6.2.3. 系统管理 (31) 6.3. 存储设计 (32) 7. 数据应用 (32) 7.1 以图搜车 (33) 7.2人物大数据 (34) 7.2.1人物综合查询 (34) 7.2.2人物检索 (34) 7.2.3人骑车检索 (36) 7.2.4视频框选嫌疑目标 (37) 7.3以图搜图 (38) 7.3.1智能建库引擎 (38) 7.3.2以图搜图应用 (38) 7.4GIS应用 (39) 7.4.1基本操作 (39) 7.4.2地图查询 (39) 7.4.3轨迹展示 (40)

7.4.4摄像头操作............................................................................ 错误！未定义书签。 7.4.5系统管理 (41) 8. 平台特点 (44) 8.1. 提高海量视频倒查的效能 (44) 8.2. 提供视频关键特征的视频检索 (45) 8.3. 永久保存结构化的视频信息 (45) 8.4. 基于虚拟化服务的云计算架构 (46) 9. 配置清单.................................................................................................... 错误！未定义书签。

服务器部署方案

FMScms网站包含2个部分，即为客户端和服务端。 客户端:网站前台+网站后台 服务端:FMS直播软件和组件 FMS主播系统工作图解 FMS主播系统服务器架构以及硬件级宽带需求说明 FMS服务器安排需要两部分，WEB服务器以及FMS直播服务器，即为开始所说的用程序的2部分。 WEB服务器的作用是用来安装承载用户访问的客户端(网站或者移动端前台) FMS直播服务器的作用是用来接收处理并发布直播视频流 一般来说，WEB服务器的要求不高，普通的服务器或者云主机就可以满足需求，FMS服务器相对来说带宽要求较高，硬件要求：市面上配置不错的独立服务器即可满足，当然还是推荐SSD固态硬盘。 服务架构图

服务器架构方案一： FMS直播中可以通过调整视频直播品质来调整带宽占用大小(视频品质数值范围1-100，数值越小品质越差) 1、通常一个在线观众要流畅清晰的观看标清视频需要大概30k~40k的带宽流量。 2、带宽的换算方法是128k的流量需要1M的网络带宽。 3、服务器所要负载的带宽是按可承载的最高并发流量计算出来的。并发流量是指同时访问资源的流量值， 如果是利用FMS技术，要想满足并发流量的需求就需要将流量累加。如100人同时访问视频资源则可计算出：100人 * 30k = 3000k 3000k ÷ 128k/M = 23.4M(约20M带宽) 如果网站的视频观众最高并发量时达到100人，就需要至少20M的带宽； 如果网站的视频观众最高并发量时达到1000人，就需要至少200M的带宽； 如果网站的视频观众最高并发量时达到5000人，就需要至少1000M的带宽； 推荐服务器： 服务器的配置重点在于带宽，根据市场了解G端口<1000M带宽>的服务器 推荐硬件配置 固态硬盘，大内存即可，CPU占用率相对较低，目前没有一定数量的真实用户，暂时不能测试出对服务器硬 件的消耗值，不过16G内存的服务器承载5000人同时观看直播。 服务器架构方案二：

《(大数据时代)微软公司企业发展战略研究》

《企业战略与IT战略》课程论文 论文名称：(大数据时代)微软公司企业发展战略研究 学期： 2015-2016学年第2学期 学时学分： 32学时 2学分 专业班级：信管 1321 学号： 130942047 姓名：封文详 指导老师：蔡俊亚 提交日期： 2014年11月25日

目录 一、摘要 (3) 二、研究背景及意义 (4) 三、微软简介及战略内容 (5) 3.1微软简介 (5) 3.2大数据下的微软战略方向 (5) 四、微软战略宏观环境和行业环境分析 (7) 4.1宏观环境分析 (7) 4.2行业环境分析 (9) 五、微软战略的SWOT分析 (20) 六、对策及建议 (22) 七、参考文献 (25)

（大数据时代）微软公司企业发展战略研究 [摘要]在大数据成为流行名词之前，微软便已着手于大数据的应用与 研发，例如微软Bing的高质量搜索结果，便是通过分析超过100PB的数据得到的。微软大数据解决方案的目标，是让所有用户都能获得来自任何数据的可行洞察力。为了实现这一目标，微软为大数据解决方案制定了全面的战略——大掌控、大智汇、大洞察。 企业未来发展战略布局是一个企业的持续良好发展的关键所在。战略制定合适，实施到位，将会为企业在未来的实力提升上打开一条高速通道。相反，战略方向错误，无论是走快乐一步，还是走慢了一步。都有可能将整个企业陷入危机，甚至灭亡。微软对大数据方面的战略布局同样如此。因此，分析和研究大数据时代微软公司企业发展战略 具有决定性意义。 关键词：大数据时代，企业战略，微软公司 [A bstract]:In the big data become popular before a noun, the application and development of Microsoft has been working on big data, such as the Microsoft Bing high quality search results, it is through the analysis of data obtained by more than 100PB. Microsoft big data solutions, is to allow all users to gain insight from any feasible data. In order to achieve this goal, Microsoft for big data solutions to develop the comprehensive - control, Department of wisdom, insight into the strategy. The future development of the enterprise strategic layout is the key to an enterprise's sustainable development. Strategy formulation and implementation in place, will be suitable for enterprises to open a high-speed channel in the future ascension of the strength. On the contrary, the strategic direction is wrong, whether it is happy go a step, or take a step slow. It is possible to put the entire enterprise into a crisis, or even death. Microsoft's strategic layout for big data is also the case. Therefore, the

基于大数据的能力开放平台解决方案精编版

基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字：大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。 由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。 驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分

经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个 小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业 务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。 驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台 整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的

直播服务器配置方案

直播服务器配置方案（一） 一、方案原理说明： 本套方案通过直播页面配置边缘服务器以适应直播会议的最大访问量，本地PC机通过Flash Media Encode软件把摄像头捕获的是视频流直接推送至源服务器（接收直播流并处理分发给边缘服务器的主服务器，客户端不访问该源服务器，所以对该源服务器带宽要求不高，但是每个连接的客户端会有到源服务器的一个连接，因此对源服务器的资源配置要求会高些，例如内存，CPU等）；同时源服务器接收到直播流后会将直播流分发给边缘服务器（客户端访问边缘服务器，对边缘服务器的带宽要求很高，但是对资源要求不高）；在直播页面插入自己制作的FLASH播放器，FLASH播放器连接的服务器地址为边缘服务器地址IP，客户端通过播放器连接至不同的边缘服务器进行观看。 二、方案所需器材 1、Flash Media Encoder2.5编码软件，Flash Media Server3.5破解版 2、现场配置快速能连接Internet的PC机一台，安装Flash Media Encoder2.5编码软件及Flash Media Server3.5破解 版； 3、录制直播流的摄像机或者摄像头一个； 4、源服务器一台，安装Flash Media Server3.5破解版，保持默认配置； 5、边缘服务器若干台，安装Flash Media Server3.5破解版，配置为边缘服务器； 三、方案图示说明 四、方案描述 会场通过连接PC机的摄像头拍摄直播视频，通过PC机的编码软件推送直播流至源服务器，源服务器分发数据流至各个边缘服务器； 直播网页嵌入自己制作的FLASH播放器（每个播放器编码源于获取不同的边缘服务器），用户访问直播页面，通过程序控制展示给客户不同的FLASH播放器，各个不同的FLASH播放器获取不同的边缘服务器数据流，从而达到用户流的分配至不同的边缘服务器，实现直播分发的需求。

高校科研大数据平台解决方案

教学科研大数据平台 解决方案

目录 1.概述 (3) 1.1.背景 (3) 1.2.建设目标 (3) 1.3.建设的步骤和方法 (3) 2.教学科研大数据平台概要 (4) 2.1.架构设计 (4) 2.2.教学科研大数据平台优势 (6) 2.2.1.应用优势 (6) 2.2.2.未来发展优势 (8) 3.教学科研大数据平台设计 (8) 3.1.大数据资源池 (9) 3.1.1.cProc云计算 (9) 3.1.1.1.cProc云计算概述 (9) 3.1.1.2.数据立方 (10) 3.1.1.3.混合存储策略 (15) 3.1.1.4.云计算核心技术 (15) 3.1.1.4.1.数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (15) 3.1.1.4.2.计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (19) 3.1.1.4.3.计算与存储集群的负载均衡处理 (21) 3.1.1.4.4.分布式文件系统的可靠性设计 (23) 3.1.1.4.5.分布式数据立方可靠性设计 (23) 3.1.1.4.6.分布式并行计算可靠性设计 (25) 3.1.1.4.7.查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (25) 3.1.1.4.8.数据分析与数据挖掘 (27) 3.1.1.4.9.cProc云计算优势 (35) 3.1.2.cStor云存储 (36) 3.1.2.1.cStor云存储介绍 (36) 3.1.2.2.cStor云存储架构 (38) 3.1.2.3.Stor云存储关键技术 (43) 3.1.2.4.数据安全诊断技术 (44) 3.1.2.5.cStor云存储优势 (45) 3.2.大数据教学基础平台 (46) 3.2.1.Hadoop架构 (46) 3.2.2.Hadoop关键技术 (47) 3.2.3.Hadoop优势 (51) 3.2.4.Hadoop教学 (51)

服务器搭建步骤

服务器搭建步骤 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

服务器第一项：设置ip地址 方法：在网上邻居上单击鼠标右键，选择属性，在本地连接上单击鼠标右键，选择属性，选择tcp/ip 打开ip地址设置窗口。选择使用下面的ip地址，安装题目要求输入地址。 设置多个ip地址：单击高级，ip下选择添加。 第二项：创建本地组和本地用户 方法：在我的电脑上单击鼠标右键，选择管理， 1、在左侧任务栏中，选择用户和组，在用户或组上单击鼠标右键，选择新用户或组 2、单击用户或组，在右侧空白处单击鼠标右键，选择新用户或组。 给组添加用户的方法： 双击组，打开组属性对话框，单击下方，添加按钮单击高级，单击立即查找，选择要添加的用户，按住ctrl添加多个用户。 第三项：安装配置DNS 安装组件方法：单击开始下控制面板下添加删除程序，打开添加删除程序对话框，选择添加删除w组件，找到网络服务，双击打开，选择域名系统DNS. 单击确定，单击下一步。 配置方法：第一步：单击开始，管理工具下DNS。 第二步：1、在服务器名称上单击鼠标右键，选择配置DNS服务器或2、单击选中服务器，单击菜单栏操作下配置DNS服务器。

第三步：单击下一步 第四步：单击选择：创建正向和反向查找区域，单击下一步 第五步：选择是，创建正向查找区域。单击下一步 第六步：选择主要区域，单击下一步 第七步：输入区域名称，单击下一步。 第八步：选择创建新文件、、、、、、单击下一步。 第九步：选择不允许动态更新，单击下一步。 第十步：单击是，现在创建反向查找区域，单击下一步 第十一步：单击主要区域，单击下一步。 第十二步：输入网络id：ip地址前三段。单击下一步 第十三步：单击下一步 第十四步：单击下一步 第十五步：选择是，应当将查询转发、、、、、输入题目中所给的ip地址，如果没有给就选择否。单击下一步 第十六步：截图，保存到工程文档，单击完成。

华为公安大数据解决方案

华为公安大数据解决方案

公安大数据是指通过对公安原有卡口、车辆、人口、案件等多维海量数据的挖掘和分析，把离散的、碎片化的数据加工形成具有警务价值的数据处理技术。华为基于对公安业务及数据的深刻理解，全面覆盖大数据领域关键技术，推出了智能融合的公安大数据解决方案，提供海量数据存储、处理和分析等多维度服务，并与多地公安客户及各应用厂家展开紧密合作，打造服务于实战应用的智能大数据解决方案。 背景 随着信息化技术的飞速发展，大数据为公安信息化建设带来了新的机遇。大数据产生大信息，大信息产生大价值，大价值才能有大服务、大实战。在大数据时代，基于公安数据与社会数据融合的大数据分析研判在侦破案件、预防犯罪、精确打击、辅助决策等警务工作中的作用日益凸显。 应用场景

通过Hadoop 、MPP DB 、Spark 等海量数据处理技术，将公安内部数据、视频数据、政府数据及互联网数据进行综合碰撞分析，挖掘数据隐藏的价值和内在关联，同时通过人物、车辆、行为分析等 模型进行数据筛选，为各警种提供大数据服务。 ??ο???????? ???? ??ノ? ISV 智 慧 高达百万维度的全量建模，深度刻画；高效数据分析/挖掘算法显现大数据价值 高 效数据分析加速，响应实时查询；实时数据流，在线处理 开 放开放的编程和数据服务接口，联合行业ISV 提供多种大数据服务

免责声明 本文档可能含有预测信息，包括但不限于有关未来的财务、运营、产品系列、新技术等信息。由于实践中存在很多不确定因素，可能导致实际结果与预测信息有很大的差别。因此，本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。华为可能不经通知修改上述信息，恕不另行通知。 版权所有 ? 华为技术有限公司 2015。 保留一切权利。 非经华为技术有限公司书面同意，任何单位和个人不得擅自摘抄、复制本手册内容的部分或全部，并不得以任何形式传播。商标声明 、HUAWEI 、华为、 是华为技术有限公司的商标或者注册商标。 在本手册中以及本手册描述的产品中，出现的其他商标、产品名称、服务名称以及公司名称，由其各自的所有人拥有。 华为技术有限公司 深圳市龙岗区坂田华为基地 电话: (0755) 28780808 邮编: 518129 版本号: M3-036728-20150422-C-1.0 https://www.sodocs.net/doc/0615833771.html, 统一大数据平台：? 实现公安内外部数据整合和共享，实现全能力大数据处理平台。完备存储引 擎、计算/分析能力，实现整合公安内部和外部的数据，提升信息共享能力。 超强的数据分析：? 丰富高效数据分析/挖掘算法，更能匹配公安业务，实现辅助破案、预防犯罪 和决策支持 ；通过智能分析和关系关联挖掘，快速发现数据内涵，提供数据挖掘和数据内在关联的图形化展示。 实时：? 提高数据分析效率，抓住黄金24小时，辅助案件侦破；百亿级记录秒级检索查询，迅速定 位关键数据。 开放合作：? 提供开放数据服务平台，联合行业ISV 合作，聚焦大数据服务合作，助力公安信息化 建设。

(完整word版)农村大数据平台解决方案

农村大数据平台解决方案

时间：2018年9月

1大数据服务基础平台 (1) 2农村大数据资源中心 (2) 2.1涉农信息基础大数据 (2) 2.2农业产业技术数据 (2) 2.3农村生活信息服务数据 (3) 2.4政务应用数据 (3) 3大数据共享平台 (3) 4大数据分析平台 (3) 4.1区域经济分析 (4) 4.2生产智能化大数据平台 (4) 4.3农产品质量安全追溯大数据应用 (5) 4.4农产品产销信息监测预警大数据分析 (5) 5智慧农业云平台 (6) 6大数据精准扶贫 (6) 7农村网络舆情监测平台 (7)

农村大数据平台解决方案 根据《关于实施乡村振兴战略的意见》（中发〔2018〕1号）、《农业部办公厅关于印发〈农业农村大数据试点方案〉的通知》（农办市〔2016〕30号）、《农业部关于印发〈”十三五”全国农业农村信息化发展规划〉的通知》（农市发〔2016〕5号）、《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》（农市发〔2015〕6号）和《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）等有关部署文件要求，公司经过大量的调研和论证，集中技术力量研发的一整套针对我国农村农业现状的大数据平台产品体系，包含农村大数据基础服务平台、农村大数据资源中心、大数据共享平台、大数据分析平台、智慧农业云平台、大数据精准扶贫、农村网络舆情监测平台等产品。 1大数据服务基础平台 作为农村大数据平台的核心与基础，集成了大数据平台的多个底层组件，提供分布式存储（HDFS）、分布式计算、协调服务管理、数据仓库SQL服务、NoSQL数据库服务,分布式内存计算，ETL 调度与操作，实时流处理、分布式内存、索引搜索、数据库联邦查询、MPP数据库服务，图数据库和时序数据库等功能和服务。同时支持大数据的分布式机器学习算法比如多重估值算法。 平台基于镇平县农业大数据研究的个性化需求，形成一系列相关公开发布数据的采集机制，将数据采集的相关程序设计并编写完善，部署此套机制在平台上周期运转；为管理人员与数据工程师提供数据的浏览，对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用，实现农业大数据分析人员的交流平台。 1

机房服务器硬件配置方案样本

机房服务器硬件配置方案 一、入门级常规服务器硬配置方案: 备注: 作为WEB服务器, 首先要保证不间断电源, 机房要控制好相对温度和湿度。这里有额外配置的UPS不间断电源和稳压器, 此服务器配置能胜基本的WEB请求服务, 如大量的数据交换, 文件读写, 可能会存在带宽瓶颈。

二、顶级服务器配置方案 备注: 1，系统支持Windows Server R2 Enterprise Edition、 Windows Server R2 Web Edition、 Windows Server R2 x64 Enterprise Edition、 Windows Server R2 x64 Standard Edition、 Windows Storage Server R2 Workgroup Edition 2，工作环境: 相对工作温度10℃-35℃, 相对工作湿度20%-80% 无冷凝, 相对存储温度-40℃-65℃, 相对湿度5%-95% 无冷凝 3，以上配置为统一硬件配置, 为DELL系列服务器标准配置, 参考价位￥13000

WEB 服务器软件配置和安全配置方案 一、系统的安装 １、按照Windows 安装光盘的提示安装, 默认情况下没有把IIS6.0安装在系统里面。２、 IIS6.0的安装 开始菜单—>控制面板—>添加或删除程序—>添加/删除Windows组件 应用程序———https://www.sodocs.net/doc/0615833771.html,( 可选) |——启用网络 COM+ 访问( 必选) |——Internet 信息服务(IIS)———Internet 信息服务管理器( 必选) |——公用文件( 必选) |——万维网服务———Active Server pages( 必选) |——Internet 数据连接器( 可选) |——WebDAV 发布( 可选) |——万维网服务( 必选) |——在服务器端的包含文件( 可选) 然后点击确定—>下一步安装。 ３、系统补丁的更新 点击开始菜单—>所有程序—>Windows Update 按照提示进行补丁的安装。 ４、备份系统 用GHOST备份系统。

图片服务器搭建方案

图片服务器搭建方案 1.FTP ●优点： 可以使用任意服务器或云服务作为FTP服务端。 FTP服务端没有操作系统限制。 代码完成后形成模块，任意程序都可使用。 读取图片时不占用应用服务器资源。 ●缺点： 需要编写的代码较多。 前端显示图片会暴露FTP服务器的地址。 FTP服务器需要做端口映射。 传输速度一般。 同步上传思路需要修改的方法较多。 ●使用技术： FTP服务端，JDK1.6中rt.jar包自带的FtpClient。 ●实现思路： 保持源码不修改，异步上传思路是在上传完成后启动FTP上传线程，在不影响用户操作的情况下将图片上传到FTP服务器，同步上传思路是在上传图片过程中，将文件流对象直接上传到FTP服务器，而不是保存到本地。 ●当前图片上传思路： 调用保存图片方法–获取当前应用程序完整路径–追加”upload”–追加用户名、理赔编码、时间戳.jpg –判断路径是否存在，不存在则创建–文件 流上传图片–调用水印方法–保存相关数据到图片信息表–结束。 ●修改后的思路（异步）： 上传到应用服务器：调用保存图片方法–获取当前应用程序完整路径–追加”upload”–追加用户名、理赔编码、时间戳.jpg –判断路径是否存在，不存 在则创建–文件流上传图片–调用水印方法–保存相关数据到图片信息表 –开始FTP上传线程–结束。 FTP上传线程：开始–登录到FTP –遍历当前上传目录下的图片文件，获取路径–解析目录，判断目录在FTP服务器上是否存在，不存在则创建–调用 FTP上传方法上传图片–删除应用服务器端的图片–完成。 ●修改后的思路（同步）： 调用保存图片方法–文件流接收图片保存到对象中–调用水印方法–登录到FTP –追加用户名、理赔编码、时间戳.jpg –判断路径是否存在，不存在 则创建–文件流上传图片–保存相关数据到数据库日志表–结束。 注：同步上传方式需要修改水印方法。同步上传等待时间高于异步上传。2.Windows共享目录

2019年基于大数据和人工智能的视频云平台项目可行性研究报告

2019年基于大数据和人工智能的视频云平台项目可行性研究报告

目录 一、大数据和人工智能的视频云平台项目概况 (3) 二、项目实施的必要性 (3) （1）行业发展与新技术融合的现实需求 (3) （2）顺应市场发展趋势，增强企业竞争力的需要 (4) ①提升资源使用效率 (4) ②为数据的融通提供可能 (5) ③解决海量视频图像信息大数据和人工智能处理的算力问题 (5) ④开放的云模式构建繁荣生态 (5) ⑤更为强大的智能化功能 (6) 三、项目实施对企业未来盈利能力的影响 (6) 四、项目实施对偿债能力和资本结构的影响 (6) 五、项目投资概算 (6) 六、项目建设期及实施进度 (7)

一、大数据和人工智能的视频云平台项目概况 企业计划在现有智能视频产品研发中心基础上组建基于大数据和人工智能的视频云平台开发团队，开发新一代视频云平台产品，提供对结构化、非结构化数据的统一存储、查询、分析和二次加工能力。 新一代视频云平台将利用云计算、大数据、智能视频等新技术升级改造现有视频图像监控系统，有效解决视频图像数据采集整合、价值信息提取、数据结构化处理及存储应用模式变革等问题，建设云架构下视频信息应用平台，为安防实战应用提供服务支撑。通过本项目的开发，企业将进一步提升服务于平安城市、雪亮工程和智慧城市项目的能力，满足市场发展需求，新一代视频云平台的具体建设内容包括：视频云基础设施平台、SVAC视音频数据解析平台、SVAC结构化大数据平台以及丰富多样的业务应用系统。 二、项目实施的必要性 新一代视频云平台产品有助于进一步提升中星技术的技术领先地位，保持企业在行业中的竞争力。 同时可以为政府、公安用户实现从网络监控向智能监控的迁移，扩大企业在平安城市、雪亮工程和智慧城市的市场份额，带动企业收入和利润的不断增长。 （1）行业发展与新技术融合的现实需求 云计算、物联网、大数据以及人工智能等创新技术的不断发展，推动着安防行业与IT技术愈发紧密的融合，云安防时代即将到来。

服务器虚拟化部署方案

服务器虚拟化部署 方案

1.1.1.服务器虚拟化部署方案 1.1. 2.数据库服务器设计说明 在数据库服务器的配置中，对数据库服务器性能影响较大的有： CPU：数据库查询和修改操作都需要消耗大量的CPU资源，另外数据库都是多线程应用程序，使用SMP（对称多处理）系统能够提供更好的性能。CPU缓存结构也很重要，因为数据库的对缓存的点击率是很高的。 内存：最重要的性能因素。数据库需要大量的内存来缓存数据。如果服务器没有足够的内存来作为数据缓存，将使

用磁盘子系统作缓存，磁盘子系统的访问速度比内存低很多，这样就会降低系统性能。内存太低，甚至会因为过于频繁的磁盘访问而导致服务器死机。配置256GB DDR3内存，以满足应用系统的数据缓存。 磁盘：即使内存很充分，系统还得执行大量的磁盘I/O，从硬盘中读取数据并写入修改的数据，因此磁盘的访问速度对性能影响也很大。另外，磁盘中的数据非常重要。为了提高访问数据库的性能，并保护磁盘中的重要数据，RAID磁盘控制器成为数据库服务器的标准配置。针对数据库随机读操作更多的特性，RAID5是最常见的选择。 另外每个数据库服务器包含两个HAB卡，光纤磁盘阵列包含两个磁盘控制器。数据库服务器经过SAN 光纤交换机与光纤磁盘阵列相连。任何一个数据库服务器与交换机之间的通路断掉均能够从另外一个HBA卡与交换机的通路上继续进行数据的传送。当任何一个交换机与磁盘阵列之间的通路断掉均能够从另外一个交换机与光纤盘阵控制器上的通路继续进行数据的传送。 数据库系统的衡量标准一般有两个：一个是整个数据库系统的运行性能，包括了一些典型操作的响应时间，以及在系统负载比较大的情况下，系统依然要有合理的运行表现；第二个是数据库系统的稳定性，即数据库系统能够稳定持续运行的时间，一般要求能够达到7×24。

公司内部服务器搭建 企业服务器搭建方案

公司内部服务器搭建企业服务器搭建方案 服务器的类型这么多，如何设置公司服务器？公司内部服务器搭建和企业服务器搭建方案哪个好？这个也是非常困扰一些对服务器有需求，但是不懂技术的管理人员~以下带大家了解一下小公司到底需不需要买服务器？ 1. 小型Web/APP应用、企业官网等静态展示类网站 2.海量图片/视频等大文件流媒体应用

所以综上所述，如何设置公司服务器公司内部服务器搭建企业服务器搭建方案哪个好？？以上场景我们建议选购云服务器~ 那么对于学习训练的平台，我们是建议选购GPU云服务器，为什么呢？ 首先，GPU云服务器分为简单深度学习模型和复杂深度学习模型~ 使用GPU云服务器为您的机器学习提供训练或者预测，我们的GPU云服务器带有强大的计算能力，可作为深度学习训练的平台，可直接与外界连接通信。您可以使用GPU云服务器作为您的简单深度学习训练系统，帮助您完成基本的深度学习模型。 （1）GPU云服务器可作为深度学习训练的平台，既可直接加速计算服务，亦可直接与外界连接通信。 （2）GPU云服务器也可以和云服务器CVM搭配使用，云服务器为GPU云服务器提供计算平台。 GPU云服务器具有强大的计算能力，您可以将GPU云服务器作为深度学习训练的平台。结合云服务器CVM提供的计算服务、对象存储COS提供的云存储服务、云数据库MySQL提供的在线数据库服务、云监控和大禹提供的安全监控服务，您可以搭建一个功能完备的深度学习离线训练系统，帮助您高效、安全地完成各种离线训练任务。 （1）结合云服务器提供的计算服务、云监控和大禹提供的安全监控服务，搭建一个功能完备的深度学习离线训练系统，帮助您高效、安全地完成各种离线训练任务。小公司到底需不需要买服务器？还是要的。 （2）GPU云服务器作为深度学习训练的平台，对象存储COS可以为GPU云服务器提供大数据量的云存储服务。 另外，图片/视频编解码也是建议选购GPU云服务器，可以采用GPU云服 务器进行渲染，利用GPU 加速器指令，让数以千计的核心为您所用，加 快图形图像编码渲染速度。

公安大数据警务大数据分析系统方案设计(图文)

公安大数据警务大数据分析系统方案设计(图文) 产品推荐1:智慧消防:水源采集系统方案 产品推荐2:激光投影:最佳的大屏解决方案产品推荐3:智慧 展厅:综合应用解决方案 物联网与大数据作为信息时代的技术产物，受到社会各界的广泛关注，如何利用物联网技术与大数据分析算法提升办案效率，已成为各国警方分析研究的课题。本文构想了一套基于物联网技术的警务大数据分析模型，意在探讨该套模型在实际应用中的可行性，以及可能遇到的困难。背景介绍警察作为一个国家的重要机构，肩负着维护社会稳定，打击违法犯罪的重要职责，面对着越来越狡猾的犯罪分子，警方需要有效提升预防和打击犯罪的能力，单靠警员人工破案已无法满足社会需求，因此国家提出“科技强警”的发展战略，借助 高科技装备、信息化手段帮助警方打击违法犯罪，“金盾工程”更是将公安信息化建设推向了高潮。然而，随着信息时代的到来，犯罪分子作案手段越发多变、隐蔽，传统的信息化手段已很难帮助警方快速分析研判。 近年来，“物联网”、“大数据”越来越被人们所熟知，著名的“谷歌汽车”、“大数据流感预测”更是成为物联网技术与大数据预测应用的经典案例。这两个在几年前还不为人知的技术名词，仿佛是在一夜之间闯入了我们的生活，将人们拉入了科幻电

影中的场景。那什么是“物联网”、“大数据”呢？ 物联网技术是利用互联网等通信技术手段把传感器、控制器、机器、人与物通过新的方式联系在一起，形成人与物、物与物互联，实现信息化，远程管理控制和智能化的网络。 作为物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命，大数据是信息爆炸时代的产物，人们每天上网、交流、购物、订票……产生了数以亿级的数据，而这项技术的意义并不在于掌握了庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的预测处理。 警方分析研判的关键是挖掘人员、组织、案（事）件、阵地以及物品五要素之间的关联关系，如果能够借助物联网技术获取五要素信息，那么将大大提升警方获取线索信息的效率，同时也能避免人为错误。而面对庞杂的线索信息，则可以借助大数据分析技术实现深入，高效的挖掘分析，进而快速找出五要素之间的关联关系。 本文试图探讨构建一套基于物联网技术的警务大数据分析 模型，借以提高警方线索采集和分析研判过程的准确性和效率。 技术架构基于物联网技术的警务大数据分析模型是一种利 用大数据分析算法对海量警务物联网线索信息进行深度挖 掘分析的系统模型。它包括了物联感知层、数据传输层、数据分析层以及数据展示层，同时，它还要与现有的公安信息

2039.新人教版四年级数学下册6.3小数加减法简便运算(课时练)

6.3小数加减法简便运算 1. 算一算，比一比。 (1)6.28+13.75+3.72 (2)42.5－16.12－5.88 (3)45.6－ (15.6+12.72) 13.75+(6.28+3.72) 42.5－(16.12+5.88) 45.6－15.6－12.72 2. 在下面的里填上合适的运算符号，在□里填上合适的数。 (1)78.6－35.47－14.53＝78.6 (□ □) (2)2.7+15.32+4.68+17.3＝(2.7 □) (15.32 □) (3)25.63－(1.63+7.85)＝25.63 □ □ 3. 用简便方法计算。 3.54+27.5+ 4.46 3 5.7+4.89－5.7 43.8－12.45－17.55 2.36+0.67+0.64+3.33 4. 爸爸星期天上街买菜，买肉用去12.44元，买鱼用去7.6元，买蔬菜用去7.56元。爸爸买菜共用去多少元钱？ 5. 王芳带了15.6元钱，买一枝钢笔用去 6.4元，买一瓶墨水用去3.6元。还剩多少元？

答案: 1. (1)23.75 23.75 (2)20.5 20.5 (3)17.28 17.28 2. (1)78.6－(35.47+14.53) (2)(2.7+17.3)+(15.32+4.68) (3)25.63－1.63－7.85 3. 35.5 3 4.89 13.8 7 4. 12.44+7.6+7.56=27.6元 5. 15.6－ 6.4－3.6＝5.6(元) （赠品，不喜欢可以删除） 数学这个家伙即是科学界的“段子手”，又是“心灵导师”一枚。它要是给你讲起道理来，那可满满的都是人生啊。 1.人生的痛苦在于追求错误的东西。所谓追求错误的东西，就是你在无限趋近于它的时候，便无限远离了原点，却永远无法和它产生交点。 2.人和人就像数轴上的有理数点，彼此可以靠得很近很近，但你们之间始终存在无理的隔阂。 3.人是不孤独的，正如数轴上有无限多个有理点，在你的任意一个小邻域内都可以找到你的伙伴。但人又是寂寞的，正如把整个数轴的无理点标记上以后，就一个人都见不到了。 4.零点存在定理告诉我们，哪怕你和他站在对立面，只要你们的心还是连续的，你们就能找到你们的平衡点。

Windows7集成SP1微软原版光盘镜像下载大全

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服务器配置与方案

服务器配置方案 本文转自：傲龙网络 在日常工作中，经常给客户进行硬件配置建议，发现很多客户基本的信息化基础的知识都不是太懂，比如服务器配置数选择和用户数关系等等。甚至很多IT专业人士，比如erp，crm顾问都不是很清楚。当然也有可能这些顾问只专注于他自己工作的那一块，认为这些是售前干的事情，不需要了解太多。在我看来我觉得多了解一些，碰到不懂的客户也可以给人家说个所以然出来，至少也没有什么坏处嘛。下面这篇文章也是平常的工作总结，贴出来给大家分享一下，也许还用的着。 第一章服务器选择 1.1 服务器选择和用户数关系

注册用户数在线用 户数APPserver1建议配置（主要参数）Appserver2建议配置（主要参数） 100 50以下 CPU Xeon 3.0G×1 CPU Xeon 3.0G×1 内存2G 内存2G 硬盘73G×3，RAID5 硬盘73G×3，RAID5 <300 50～ 150 CPU Xeon 3.0G×2 CPU Xeon 3.0G×2 内存2G 内存2G 硬盘73G×3，RAID5 硬盘73G×3，RAID5 <600 150～ 300 CPU Xeon 3.0G×2 CPU Xeon 3.0G×2 内存4G 内存4G 硬盘73G×4，RAID5 硬盘73G×4，RAID5 <1000 300～ 500 CPU Xeon 3.16G×4 CPU Xeon 3.16G×4 内存4G 内存4G 硬盘73G×6，RAID5 硬盘73G×6，RAID5 机型小型机或高端PC服务器机型小型机或高端PC服务器内存4G～8G 内存4G～8G

说明： 首选原则：在初期给客户提供硬件配置参考时，在线用户数建议按注册用户数（或工作站数量）的50％计算。 备用原则：根据企业的行业特点、用户使用频度、应用特点、硬件投入等综合因素考虑，在线用户数比例可以适当下调，由售前/销售人员在对客户的具体情况进行了解后做出适当的建议。 服务器推荐选择品牌：IBM、DELL（戴尔）、HP（惠普）、Sun 、Lenovo （联想）、浪潮、曙光等品牌机型。 CPU：如果因为选择不同品牌服务器或双核处理器导致CPU型号/主频变动，只要求达到同级别或该级别以上处理能力。 硬盘：对于硬盘方面，推荐选择SCSI硬盘，并做RAID5；对于小企业可以如果由于采购成本的考虑也可采用SATA。对于2000注册用户数以上企业，强烈推荐采用磁盘阵列。 硬盘容量＝每用户分配容量×注册用户数＋操作系统容量＋部分冗

智能交通大数据与云应用与解决方案

智能交通大数据及云应用平台解决方案 随着日益增长的交通“大数据”，给交通管理创新带来的新挑战，以及对交通管理工作提出的新要求，交通信息化建设必然步入云计算智慧应用阶段，利用云计算破解当前诸多交通瓶颈问题。 什么是交通大数据 交通概念很大，所涉及的范围很广，如城市道路交通指数、地铁运行数据、一卡通乘客刷卡数据、港口集装箱数据、机场航班数据、轨道交通运营数据、远洋及内河航道船舶数据、物流车辆及货物数据、公交车实时数据、出租车行车数据、空气质量状况、气象数据、道路事故数据、高架匝道运行数据、以及衍生的相关拥堵、事故、违法信息等都属于交通数据。我们通常所提的城市公安交通管理大数据是指在城市智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的大量数据，并借助信息化手段将这些相互关联的数据整合到一起（比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章记录信息等等），形成一个有价值数据链，从而知道城市交通信息化建设，为公安交通实战应用服务，为市民出行服务。 什么是云分析 云分析系统具备超高的计算性能，单机设备每天处理的信息量最大高达2000万张图片。云分析具备对卡口、电警以及部分监控设备拍摄的车辆图像信息的结构化智能分析功能，主要包括识别图像中车辆的品牌、型号、年款、车身颜色、类别、异常特征（如遮挡面部、遮挡号牌）、唯一性局部特征（如年检标志、车内饰物）等关键信息。 可对提交的图像中的车辆车牌颜色及车牌号进行二次识别，通过大数据进行，时间、地理、轨迹等的对比识别，以得出分析结果。 过去几年，智能交通系统建设取得了长足的进步与发展，针对道路交通违法、交通安全等，不断在不同的时间，不同的阶段建立了交通卡口、违法检测、道路智慧监控、交通事件监测等信息化系统，但这些信息化系统所采用的设备、平台均来自于不同的厂家，采用的标准，上下级不能很好的实现级联，与公安系统融合度不高，无法进行集中管理，资源共享，发挥统一的实战作用。