一种基于GPU的视频处理方法

    公开(公告)号:CN107920253B

    公开(公告)日:2020-08-18

    申请号:CN201711047172.4

    申请日:2017-10-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于GPU的视频处理方法,涉及音视频处理技术领域。首先从视频数据源端接收视频数据并存储在缓存队列中,依次读取视频数据进行解封装处理;然后对解封装处理后格式为H.264的视频数据,按顺序读取一帧,并解码为YUV格式数据;将解码出来的YUV数据进行内存映射,并转化为NV12格式后,利用视频转码模块再次转换为YUV420p格式;并分别计算YUV420p格式视频数据的Y分量和UV分量的特征值;最后将两个特征值拷贝到CPU侧的系统内存中,并筛选关键帧。筛选出的关键帧利用基于opencl的CPU和GPU之间的内存拷贝技术拷贝到CPU侧的系统内存中,由存储专用线程将关键帧的YUV数存储到文件。本发明实现了视频处理的加速,提升了视频处理的效率,并有效降低了CPU的资源消耗。

    一种Hive平台的用户安全管理系统及应用

    公开(公告)号:CN105656903B

    公开(公告)日:2018-07-27

    申请号:CN201610027935.8

    申请日:2016-01-15

    Abstract: 本发明公开了一种面向Hive平台的用户安全管理系统,它还包括有访问控制与安全审计单元、数据查询单元以及身份认证单元;所述的访问控制与安全审计单元包括安全审计服务器和访问控制服务器,所述的数据查询单元包括HDFS服务器、NameNode服务器和Hive服务器,所述的身份认证单元包括LDAP服务器。面向Hive平台的用户安全管理方法,它包括有用户注册、用户登录、用户查询和审计存储四个步骤。本发明解决了传统用户对大规模存储系统的越权访问行为,能安全有效地防止数据存储设备被偷窃导致数据泄露,防止传统存储系统遭受外部人员入侵获得隐私数据以及数据分包被非法截取的现象。

    一种基于Spark框架进行全文检索的实现方法

    公开(公告)号:CN107943952A

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201711194929.2

    申请日:2017-11-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于Spark框架进行全文检索的实现方法,属于大数据处理领域。该方法首先接收待执行SQL语句,生成语法树并转换成相应的逻辑计划;然后,从Hive中获取检索所有表的元数据,寻找支持全文检索的字段,并通过字段哈希索引对数据块进行初步裁剪;继而,根据查询条件从文件元数据中获取数据块所具体存放的磁盘位置;最后,将逻辑执行计划转换为可分布式执行的任务集合,通过各个数据块位置来确定任务具体执行的目标节点和任务所具体执行的目标进程;对任务进行分发执行,并汇总执行结果,迭代获取最终结果。该方法具有较高的效率,可以快速的完成海量数据的全文检索,在大数据处理领域具有很强的实用性和应用范围,具有很广泛的应用前景。

    一种视频关键帧提取算法
    15.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107832694A

    公开(公告)日:2018-03-23

    申请号:CN201711047162.0

    申请日:2017-10-31

    CPC classification number: G06K9/00744 G06F16/783

    Abstract: 本发明公开了一种视频关键帧提取算法,属于信息安全技术领域。该算法首先计算当前输入视频流中某帧的水平方向的黑边宽度和垂直方向的黑边高度,以及该帧有效图像区域的宽度和高度;然后计算该帧的有效图像区域的特征信息,并与上一帧比较,计算差异度;差异度大于阈值时,将该差异帧中的数据与缓存区中的每帧数据分别比较,计算该帧的相似度;该差异帧的相似度大于阈值时,将该差异帧与缓存区中的该某帧视为相似,将非差异帧计数加1,达到非差异帧累计数最大值,输出该帧为差异帧并写入缓存区,统计该帧的Y值的方差值和UV值的方差值,并输出关键帧和空白帧。本发明算法通过C语言实现,可应用于多视频多线程的调用,适应性强,高效快速。

    主动队列管理方法及系统
    16.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107465631A

    公开(公告)日:2017-12-12

    申请号:CN201610394319.6

    申请日:2016-06-06

    Abstract: 本发明公开了一种主动队列管理方法及系统,用以增强队列管理的控制力度,所述方法包括:统计在本次更新时间的流公平参数,获取在前次更新时间的流公平参数;基于本次更新时间流的公平参数和前次更新时间的流公平参数,采用流公平原则并结合BLUE算法,确定本次更新时间的丢包率;基于本次更新时间的丢包率,进行主动队列管理。

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