知网检测样例–云视频监控系统展望
发布时间：2017-09-02 点击率：0
由于云视频监控系统是一种全新的服务模式,当前的研究正处于起步阶段,还存在许多尚未解决的问题,尤其是在云视频监控系统的能耗优化方面,还没有一种普适的、有效的方法.因此,综合云视频监控系统能耗优化所面临的挑战、研究热点以及应用前景,结合我们目前的研究工作,认为未来云视频监控系统能耗的研究可以从以下几个方面展开:
(1) 保证视频质量的监控节点一般化节能方法
在监控节点层次,由于云视频监控系统具有超大规模分布、高扩展性等特点,当前应用于有源和无源的监控节点能耗优化方法主要注重于提高视频质量或侧重于多目标追踪等特殊应用场合的能耗优化,且对于监控节点的性能要求较高,导致通用性和普适性不足,很难适应云监控环境下节点的大规模部署与动态变化情况,直接应用于云监控节点时存在较大的局限性.因此,需要针对云监控节点的处理能力、编码方式、网络接入方式异构以及大规模分布等特点,研究一种适用于典型云视频监控系统的一般化节能方法.由于当前人们对监控视频的清晰度和流畅性要求较高,监控节点的节能方法首先必须要保证监控视频的质量;其次,考虑到监控终端具有数量众多、分布广泛等特点,监控节点的品牌和规格等难以统一,研究的方法应对具有一般的采集、编码和传输能力的所有监控节点都适用;另外,要能支持有源或无源供电、有线或无线的入网方式、典型传输层协议、常用的编码类型和编码标准等,且与网络的拓扑分布无关,能够适应监控终端在处理能力、编码、网络接入和分布方式等方面的异构性.认为具体研究可以从基于数据驱动的视频质量与综合能耗模型、兼顾视频质量和综合能耗的多目标优化方法、监控节点低能耗部署策略等3个方面展开.
(2) 基于虚拟机接入能力智能评价的物理节点节能方法
可以从更为合理的任务接入调度的思想出发,针对云视频监控过程的特点,研究一种基于虚拟机接入能力智能评价的节能方法,具体研究可以从基于专家知识的虚拟机接入能力智能评价模型、基于虚拟机超载系数的评价模型动态更新方法、面向负载均衡的虚拟机任务接入调度策略这3个方面展开.
(3) 云视频监控系统实验平台
云视频监控系统侧重于提供可靠、、容错、可持续、可扩展的基础设施,并且提供能够容纳基于互联网的应用服务.由于云基础设施上的应用有着不同的组成、配置和部署需求,应用和服务模型的负载、能耗以及系统规模都在不断地发生变化,在进行能耗优化方法探究时,就必须面对这些动态变化以及对模型的调度、分配策略的性能进行量化等问题.为此,需要搭建一个有效的实验平台对云视频监控系统的各种能耗优化方法进行测试、比对、分析,并验证其有效性.由于当前并没有能够进行云视频监控系统能耗研究的实验平台,且直接搭建基础设施、软硬件实物平台等来进行云监控系统的能耗优化实验需要较大的成本,容易带来不必要的损失.为降低直接构建实物实验平台所需的较高代价,可以研究先开发一个全面的仿真实验平台,然后再在针对系统特性的基础上搭建一个典型的实物平台:通过在仿真平台上对系统的各种节能策略进行初步测试,选出佳策略部署于实物平台,进一步深入验证.
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