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摘要:
智能视频监控技术在公共安全、交通管理、智慧城市等方面有着广泛的运用前景,需求日益增长.随着摄像头安装的数量越来越多,采集的图像数据量越来越大,靠单台计算机处理已经远远不能满足需求了.分布式计算的兴起与发展为解决大规模的数据处理问题提供了很好的途径.使用一种基于Spark Streaming的视频/图像流处理的测试平台,阐述了平台的构成和工作流程,深入研究各个参数对集群性能的影响,创新性地提出了CPU时间占用率作为性能评估指标,与总的处理时间结合,更为全面反映集群性能和资源利用率.
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文献信息
篇名 基于Spark Streaming的视频/图像流处理与新的性能评估方法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 Spark Streaming CPU时间占用率 分布式 视频/图像处理
年,卷(期) 2015,(11) 所属期刊栏目 高性能计算
研究方向 页码范围 2055-2060
页数 6页 分类号 TP391
字数 2973字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2015.11.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯瑞 8 43 4.0 6.0
2 黄文辉 复旦大学计算机科学技术学院 1 15 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
Spark Streaming
CPU时间占用率
分布式
视频/图像处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
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