一种基于Spark与OpenCV的实时视频行为分析方法

作者：杨刚; 于占胜; 刘衍; 米悦丰; 骆天翔; 陈怡然

来源：2019-03-01, 中国, CN201910155815.X.

一种基于Spark与OpenCV的实时视频行为分析方法,包括视频采集模块、视频缓存模块、视频分析模块、视频存储模块、智能报警模块五大模块,所述的实时视频行为分析方法包括以下步骤：1)开启网络摄像头,采集视频数据；2)OpenCV将视频流转化为帧,并将每帧图像存储为Mat对象；3)从Mat对象中提取视频帧的完整信息,包括rows、cols、type等,使用JSON数据格式保存；4)将视频帧的完整信息发送至Kafka服务器缓存；5)视频流处理器消费缓存中的视频帧数据,使用OpenCV库中的算法分析视频采集模块提供的实时视频帧数据,识别视频中发生的动作；6)如果感应到动作异常,将会触发智能报警模块发出警报；7)将处理过的视频存储到分布式文件系统HDFS中。本系统可应用在视频安防监控、老年人监护、交通管理、智慧城市等领域,前景广阔。

• 单位
  西安电子科技大学