| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 本文的研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 相关技术综述 | 第12-24页 |
| 2.1 分布式处理框架MapReduce | 第12-14页 |
| 2.1.1 MapReduce的组件 | 第12-13页 |
| 2.1.2 MapReduce的生命周期及其组成模块 | 第13-14页 |
| 2.2 分布式存储文件系统HDFS | 第14-19页 |
| 2.2.1 HDFS的主要特性 | 第15-16页 |
| 2.2.2 HDFS体系结构 | 第16-19页 |
| 2.3 HBase | 第19-24页 |
| 2.3.1 HBase的特点 | 第20页 |
| 2.3.2 HBase数据模型概述 | 第20-21页 |
| 2.3.3 逻辑模型：有序映射的映射集合 | 第21-22页 |
| 2.3.4 物理模型：面向列族 | 第22-24页 |
| 第三章 系统分析与设计 | 第24-42页 |
| 3.1 系统的整体架构 | 第24-25页 |
| 3.2 视频源数据导入HDFS模块概述 | 第25页 |
| 3.3 MapReduce处理视频接口的设计 | 第25-30页 |
| 3.3.1 setup阶段直接处理视频 | 第26-28页 |
| 3.3.2 Map阶段直接处理视频帧 | 第28-29页 |
| 3.3.3 Map阶段直接处理视频 | 第29-30页 |
| 3.4 两种交通异常事件检测方式的设计 | 第30-31页 |
| 3.4.1 基于原始视频处理提取异常事件 | 第30-31页 |
| 3.4.2 基于视频元数据二次分析提取异常事件 | 第31页 |
| 3.5 交通异常事件提取算法的设计 | 第31-35页 |
| 3.5.1 违章闯红灯事件提取算法设计 | 第31-33页 |
| 3.5.2 车辆逆行事件提取算法设计 | 第33-34页 |
| 3.5.3 非法停车事件提取算法设计 | 第34-35页 |
| 3.5.4 基于视频元数据二次分析提取三种异常事件的算法设计 | 第35页 |
| 3.6 事件的存储和检索 | 第35-39页 |
| 3.6.1 HBase的基本操作 | 第36-37页 |
| 3.6.2 HBase检索技术 | 第37-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-42页 |
| 第四章 系统核心模块的实现 | 第42-60页 |
| 4.1 视频源导入HDFS模块的实现 | 第42-43页 |
| 4.2 MapReduce处理视频接口实现 | 第43-46页 |
| 4.3 交通异常事件提取算法的实现 | 第46-52页 |
| 4.3.1 公用函数 | 第46-48页 |
| 4.3.2 违章闯红灯事件提取算法的实现 | 第48-49页 |
| 4.3.3 车辆逆行事件提取算法的实现 | 第49页 |
| 4.3.4 非法停车算法的实现 | 第49-50页 |
| 4.3.5 基于视频元数据二次分析提取三种异常事件的算法实现 | 第50-52页 |
| 4.4 事件存储表和检索的实现 | 第52-59页 |
| 4.4.1 事件存储表的实现 | 第52-54页 |
| 4.4.2 事件检索的实现 | 第54-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 系统应用测试与结果分析 | 第60-70页 |
| 5.1 系统环境搭建 | 第60-63页 |
| 5.1.1 Hadoop环境的搭建 | 第60-62页 |
| 5.1.2 HBase环境的搭建 | 第62-63页 |
| 5.2 系统应用及结果分析 | 第63-70页 |
| 5.2.1 系统应用 | 第63-65页 |
| 5.2.2 结果分析 | 第65-70页 |
| 第六章 工作总结和前景展望 | 第70-72页 |
| 6.1 工作总结 | 第70页 |
| 6.2 前景展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
