Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/85113
Title: | PHÂN TÍCH ĐỐI TƢỢNG CHUYỂN ĐỘNG TRONG CÁC LUỒNG DỮ LIỆU VIDEO VỚI CÔNG NGHỆ DỮ LIỆU LỚN |
Other Titles: | MOVING OBJECTS ANALYSIS IN VIDEO STREAMS WITH BIG DATA TECHNOLOGIES |
Authors: | Phan, Thượng Cang Nguyễn, Khoa Văn |
Keywords: | TRUYỀN THÔNG VÀ MẠNG MÁY TÍNH |
Issue Date: | 2022 |
Publisher: | Trường Đại Học Cần Thơ |
Abstract: | Hiện nay, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ đặc biệt là công nghê giám sát dẫn đến sự ra đời của nhiều hệ thống giám sát, theo dõi con người một cách tự động như hệ thống camera an ninh được đặt ở khắp mọi nơi nhằm phục vụ cho đời sống con người. Các hệ thống giám sát chủ yếu là phân tích, nhận dạng hành vi con người, nhận dạng các loại xe,... với các công nghệ khác nhau. Việc nhận dạng phân tích hành vi con người từ các nguồn dữ liệu camera là điều hết sức cần thiết. Mỗi ngày có rất nhiều dữ liệu được tạo từ thiết bị camera. Một số hệ thống nhỏ thường sử dụng các công nghệ thủ công để phân tích một lượng lớn dữ liệu điều đó có thể dẫn đến độ trễ, thời gian cao trong quá trình xử lý. Đây là nguyên nhân dẫn đến sự ra đời của đề tài “phân tích đối tượng chuyển động trong các luồng dữ liệu video với công nghệ dữ liệu lớn”. Hiện có nhiều hệ thống phân tích luồng dữ liệu video tích hợp với nhiều công nghệ khác nhau, mỗi công nghệ có ưu điểm và hạn chế nhất định. Đề tài này sử dụng công nghệ tính toán dữ liệu Spark, lưu trữ dữ liệu Kafka, thuật toán xử lý video của thư viện OpenCV để phát hiện đối tượng chuyển động. Hệ thống có thể đọc cùng một lúc nhiều nguồn video, camera và có thể xử lý song song các nguồn dữ liệu này theo thời gian thực. Kết quả phát hiện chuyển động cho ra tốt nhất khi nguồn video đầu vào có độ phân giải cao, ánh sáng ổn định. |
Description: | 51 Tr |
URI: | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/85113 |
Appears in Collections: | Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 1.76 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 3.148.105.152 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.