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基于嵌入式和云存储的安防监控系统的研究和设计

作 者: 陈云龙
导 师: 周云耀
学 校: 武汉理工大学
专 业: 电路与系统
关键词: 嵌入式 安防监控 云存储 分布式数据库 Hadoop
分类号: TP277
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 18次
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内容摘要


随着社会和科技的发展,越来越多的安防监控系统逐渐走进了人们的视野和社会。安全,已经成为人们最为关注的话题。而安防监控系统,它的目的就是运用各种现代技术,实时不间断地对监控区域进行监视、控制。而作为最常见的防盗报警、燃气泄漏警示、火灾报警系统,它们的功能单一并且有着严重的缺陷——不能远程实时自动地报警,并且需要值班人员的看守来及时地发现异常情况。为解决这些缺陷以及满足人们对监控系统的更高要求,实现监控终端机与上层监控点的双向的短信通信,开发了一种基于ARM的远程无线智能安防监控系统。本系统结合V4L2视频接口技术和socket网络技术,设计出了一个基于Linux系统的嵌入式监控终端,使其经由socket套接字通信与上位PC完成数据和图像传输,通过GSM通信和嵌入式技术,使得安防监控终端可向上级监控站进行短信报警。然而对于复杂的大型安防监控系统,用户关心的不仅仅是视频图片信息,往往还会关心一些其他的数据,这些数据分别存在并处于不同地理位置的数据库内以方便用户能实时快速的查询。对于一般的集中式存储技术,集中式存储对于服务器的配置也很高,所以服务器的价格往往十分昂贵并且面对海量数据的存储以及查询操作时会显得力不从心。如果服务器发生故障,将会导致整个系统的崩溃。如果采用云存储的方式,则可以解决以上问题。基于hadoop云框架的分布式数据库以及分布式文件系统在逻辑上是一个统一的整体,而在物理上可以将数据分别存储在处于不同地理位置的不同的节点上,因此可以用便宜的PC机来存储数据而不是昂贵的服务器。在hadoop云存储的节点网络中,每个节点都拥有场地自治的特点,即每个节点拥有独立处理数据的能力。分布式存储最大的优点就是可扩展性,云存储网络可以在某一节点出现故障时,对另一节点的相同副本进行操作从而不会因为一个节点的故障导致整个系统的故障。此外,它还可以通过选择用户最近的数据副本进行操作,减少通信代价来改善查询延迟。在本文中为了实现上述要求,做了如下工作:(一)设计了基于三星S3C2440芯片的嵌入式监控终端。该终端可以实时采集视频数据,通过串口通信接收下级传感器发送来的各种数据,通过分析这些数据是否超过预警值进行报警。(二)设计了基于Linux系统的客户端,通过TCP/IP协议接收监控终端发送来的各种数据,通过UDP协议接收监控终端发送来的视频数据。(三)设计了基于Hadoop云存储架构分布式数据库以及分布式文件系统来储存客户端收到的各种数据的方案,并优化了集群均衡负载的算法,从而极大的提升了系统性能,并采用了Mapreduce编程模型来实行并行计算使该系统能够多节点并行计算,最后分析了该存储方案相较于一般存储方案的优点。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-10
第一章 绪论  10-14
  1.1 课题研究的来源、背景以及意义  10
  1.2 国内外研究现状  10-13
    1.2.1 视频监控系统的发展现状  10-12
    1.2.2 数据存储方式的发展现状  12-13
  1.3 论文的研究目标及结构  13-14
第二章 系统总体设计  14-20
  2.1 系统功能简介  14-15
  2.2 系统的组成  15-18
    2.2.1 嵌入式处理器  15-16
    2.2.2 嵌入式操作系统  16-17
    2.2.3 云存储系统  17-18
  2.3 系统架构设计  18-19
  2.4 本章小结  19-20
第三章 嵌入式监控终端的设计  20-47
  3.1 基于S3C2440的硬件系统设计  20-24
  3.2 物理数据传感器层  24-27
  3.3 Linux系统移植流程  27-37
    3.3.1 Bootloader的移植  27-31
    3.3.2 Linux内核的移植  31-35
    3.3.3 Linux文件系统的移植  35-37
  3.4 应用层监控软件的设计  37-46
    3.4.1 软件的任务及优先级划分  38-39
    3.4.2 安防监控软件的设计  39-46
  3.5 本章小结  46-47
第四章 云存储技术及其在安防监控系统中的应用  47-79
  4.1 云存储系统需求分析及总体设计  47-50
    4.1.1 需求分析  47-48
    4.1.2 系统概要设计  48-50
  4.2 基于Hadoop框架的云存储系统的设计与原理  50-57
    4.2.1 分布式文件系统存储层(HDFS)  51-53
    4.2.2 ZooKeeper集群设计  53-54
    4.2.3 Master集群设计  54
    4.2.4 Range Sever集群设计  54-57
  4.3 云存储系统应用层开发  57-59
  4.4 云存储系统核心流程设计  59-65
    4.4.1 写操作流程  59
    4.4.2 读操作流程  59-60
    4.4.3 节点失效处理流程  60-61
    4.4.4 新增节点处理流程  61-62
    4.4.5 数据存储方式  62-65
  4.5 系统负载均衡策略改进  65-70
    4.5.1 Region初始分配策略  65
    4.5.2 集群负载均衡策略分析  65-68
    4.5.3 均衡策略的改进  68-70
  4.6 MapReduce编程模型  70-73
    4.6.1 MapReduce模型的空间结构  70-71
    4.6.2 MapReduce模型映射—化简原理  71-73
  4.7 云存储系统性能测试  73-78
    4.7.1 HDFS性能测试  73-75
    4.7.2 MapReduce性能测试  75-77
    4.7.3 HBase性能测试  77-78
  4.8 本章小结  78-79
第五章 总结与展望  79-81
  5.1 全文工作总结  79-80
  5.2 未来工作展望  80-81
致谢  81-82
参考文献  82-84

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 监视、报警、故障诊断系统
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