基于內(nèi)容的智能視頻監(jiān)控文件系統(tǒng)

閆 彬，陳耀武

（浙江大學(xué)數(shù)字技術(shù)及儀器研究所，杭州 310027）

基于內(nèi)容的智能視頻監(jiān)控文件系統(tǒng)

閆 彬，陳耀武

（浙江大學(xué)數(shù)字技術(shù)及儀器研究所，杭州 310027）

針對(duì)傳統(tǒng)文件系統(tǒng)碎片化會(huì)嚴(yán)重影響存儲(chǔ)性能的問(wèn)題，結(jié)合視頻監(jiān)控具有的基于內(nèi)容檢索的特點(diǎn)，提出一種應(yīng)用于智能視頻監(jiān)控的專(zhuān)用文件系統(tǒng)?；贓xtent的邏輯卷索引結(jié)構(gòu)，以特征錄像段為單位進(jìn)行特征內(nèi)容的索引，采用B+樹(shù)和位圖提高索引效率。在索引策略中，基于數(shù)據(jù)簇回收最原始數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)循環(huán)存儲(chǔ)。通過(guò)控制數(shù)據(jù)連續(xù)存儲(chǔ)的時(shí)間，優(yōu)化數(shù)據(jù)塊的分配，保證數(shù)據(jù)的連續(xù)、順序存儲(chǔ)。測(cè)試結(jié)果表明，該文件系統(tǒng)索引策略對(duì)存儲(chǔ)帶寬的下降比例僅為2.4%，在1 Mb/s的典型視頻碼率下，存儲(chǔ)帶寬相比傳統(tǒng)文件系統(tǒng)提高了24.5%，存儲(chǔ)空間利用率達(dá)到了99%。

基于內(nèi)容；文件系統(tǒng)；索引策略；Extent結(jié)構(gòu)；碎片整理；智能視頻監(jiān)控

DO I：10.3969/j.issn.1000-3428.2015.10.047

1 概述

隨著視頻監(jiān)控技術(shù)的日益成熟，網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)在城市安防系統(tǒng)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，并快速地朝著智能化網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控的方向發(fā)展［1-2］。要從視頻監(jiān)控的海量數(shù)據(jù)中快速定位到有效信息，依靠傳統(tǒng)的錄像回放及人工查找已無(wú)法滿足需求；基于視頻內(nèi)容分析的視頻摘要、目標(biāo)軌跡跟蹤等技術(shù)，使得信息檢索中人力的解放和效率的提升成為可能，也使得視頻監(jiān)控存儲(chǔ)技術(shù)在滿足原有的高帶寬、大容量、高可靠性等基本需求之外，要滿足基于內(nèi)容檢索的需求。傳統(tǒng)的基于內(nèi)容圖像檢索的研究側(cè)重于對(duì)圖像集進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理、視頻分割和圖像特征提?。?-5］，而存儲(chǔ)方案則是視頻監(jiān)控智能化的另一個(gè)重要方面。如果用傳統(tǒng)文件系統(tǒng)存儲(chǔ)視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，其多級(jí)指針的索引結(jié)構(gòu)會(huì)導(dǎo)致磁盤(pán)I/O開(kāi)銷(xiāo)較大，視頻數(shù)據(jù)碎片化比較嚴(yán)重，存取效率也會(huì)因此逐步降低［6］。

針對(duì)傳統(tǒng)文件系統(tǒng)的上述問(wèn)題，本文提出一種基于內(nèi)容的智能視頻監(jiān)控專(zhuān)用文件系統(tǒng)，并對(duì)視頻

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過(guò)程中索引結(jié)構(gòu)的維護(hù)和整理進(jìn)行闡述。

2 文件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本文設(shè)計(jì)的文件系統(tǒng)基于攝像機(jī)與存儲(chǔ)資源（邏輯卷）一一對(duì)應(yīng)的方案：依據(jù)攝像機(jī)的存儲(chǔ)周期及碼率信息，為攝像機(jī)分配相應(yīng)大小的邏輯卷，將邏輯卷格式化為此文件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，所有數(shù)據(jù)依此格式進(jìn)行組織，到達(dá)存儲(chǔ)周期后，回收最老錄像的存儲(chǔ)空間，實(shí)現(xiàn)循環(huán)存儲(chǔ)。文件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分為元數(shù)據(jù)區(qū)及數(shù)據(jù)區(qū)，如圖1所示。

圖1 文件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)區(qū)中的數(shù)據(jù)簇是邏輯組織結(jié)構(gòu)，被劃分為數(shù)據(jù)塊，對(duì)所有數(shù)據(jù)塊進(jìn)行連續(xù)編號(hào)，在其上存儲(chǔ)視頻數(shù)據(jù)；元數(shù)據(jù)區(qū)包含文件系統(tǒng)的超級(jí)塊和索引區(qū)。

（1）超級(jí)塊：文件的結(jié)構(gòu)自描述，除了版本信息、創(chuàng)建時(shí)間、容量等基本信息外，還記錄了各索引區(qū)域的起始位置和大小、數(shù)據(jù)區(qū)的起始位置、數(shù)據(jù)簇的大小和數(shù)量、數(shù)據(jù)塊的大小等內(nèi)容。超級(jí)塊是文件系統(tǒng)的基準(zhǔn)，在文件系統(tǒng)格式化時(shí)寫(xiě)入。

（2）索引區(qū)：基于區(qū)段（Extent）的索引和基于分配塊的位圖索引是文件系統(tǒng)的 2種索引實(shí)現(xiàn)方案［7-8］。該文件系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)塊采用基于Extent［9-10］的索引方式，降低了索引的空間占用率。

視頻數(shù)據(jù)以錄像段為基本單位進(jìn)行組織，每個(gè)錄像段有唯一的ID；一個(gè)錄像段包含多個(gè)Extent，其索引結(jié)構(gòu)如圖2所示。一個(gè)Extent記錄某段錄像在磁盤(pán)上的起始數(shù)據(jù)塊號(hào)和連續(xù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)塊數(shù)。錄像段與其Extent數(shù)目的比例為1:4。

圖2 錄像段索引結(jié)構(gòu)

索引區(qū)主要包括3個(gè)部分的索引：錄像段，空閑Extent及特征錄像段。（1）錄像段索引區(qū)域記錄了所有錄像段的索引信息，以錄像段的開(kāi)始時(shí)間為鍵值，用B+樹(shù)組織錄像段索引，提升錄像段的檢索性能，索引區(qū)起始位置為 B+樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)；（2）空閑Extent索引區(qū)域提供對(duì)所有空閑數(shù)據(jù)塊的索引，可看作節(jié)點(diǎn)為Extent的循環(huán)鏈表，每個(gè)節(jié)點(diǎn)記錄一段空閑數(shù)據(jù)塊的信息，所有Extent相鄰存儲(chǔ)；（3）特征錄像段與特征Extent索引區(qū)域用于索引被標(biāo)記的視頻內(nèi)容，可通過(guò)相應(yīng)位圖，基于特定錄像段ID實(shí)現(xiàn)特征錄像的快速定位。

3 基于內(nèi)容的索引策略

循環(huán)存儲(chǔ)之前錄像的各索引結(jié)構(gòu)如圖3所示。文件系統(tǒng)格式化后，空閑Extent索引區(qū)域只包含一個(gè)Extent，索引整個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)；初期存儲(chǔ)產(chǎn)生的每個(gè)錄像段也只有一個(gè)Extent；視頻內(nèi)容被標(biāo)記時(shí)，以錄像段的形式插入到特征錄像段索引區(qū)中。錄像段被標(biāo)記的不連續(xù)片段被記錄在特征錄像段下不同的特征Extent中，特征位圖被相應(yīng)置位；應(yīng)用層可基于錄像段ID，通過(guò)特征錄像位圖快速索引到被標(biāo)記的視頻內(nèi)容。

圖3 循環(huán)存儲(chǔ)前錄像的索引結(jié)構(gòu)

到達(dá)存儲(chǔ)周期后需要進(jìn)行空間回收，特征錄像段通常需被保留，因此，回收空間出現(xiàn)不連續(xù)，新寫(xiě)入的錄像段也會(huì)出現(xiàn)分段；此時(shí)一個(gè)錄像段對(duì)應(yīng)多個(gè)Extent，而空閑Extent索引鏈表也分裂為多個(gè)節(jié)點(diǎn)，故需要多種策略來(lái)維持文件系統(tǒng)的穩(wěn)定與高效。

3.1 回收策略

回收過(guò)程即為清除或修改錄像段和特征錄像段索引區(qū)域，將新增的空間添加到空閑Extent區(qū)域的過(guò)程，應(yīng)遵循2個(gè)原則：（1）一次至少回收一個(gè)數(shù)據(jù)簇，避免頻繁回收；（2）如果回收造成某錄像段剩余片段很短，則剩余片段一并回收。具體策略描述如下：

Step1 按時(shí)間索引到最老錄像段，獲得錄像段ID；計(jì)算錄像段的全部數(shù)據(jù)塊數(shù)目減去1 024，其值如果未超過(guò)一個(gè)數(shù)據(jù)簇的數(shù)據(jù)塊數(shù)目，則取出錄像段的全部Extent索引；否則取出錄像段所需回收的數(shù)據(jù)塊數(shù)目對(duì)應(yīng)的Extent索引。遍歷取出的Extent索引ECur。

Step2 按錄像段ID檢索特征錄像段位圖，相應(yīng)位若未被置位，則回收當(dāng)前Extent，跳到Step5。

Step3 特征Extent若需保留，則回收ECur非保留部分；否則一并回收特征錄像段和特征Extent的相應(yīng)區(qū)域。

Step4 特征錄像段的Extent區(qū)域中若因回收而出現(xiàn)空洞，則將后面的 Extent區(qū)域前移，保證Extent連續(xù)。

Step5 若錄像段取出的Extent索引未完成遍歷，則跳到Step2；若錄像段已無(wú)Extent，則回收其錄像段索引。

Step6 已回收數(shù)據(jù)塊數(shù)目若不足一個(gè)數(shù)據(jù)簇，則跳到Step1。

3.2 寫(xiě)入策略

從磁盤(pán)存取數(shù)據(jù)的時(shí)間可以表示為［11］：

其中，Ts為磁頭尋道時(shí)間為磁盤(pán)的旋轉(zhuǎn)延遲為數(shù)據(jù)的傳送時(shí)間（r表示磁盤(pán)轉(zhuǎn)速，b表示要傳送的字節(jié)數(shù)，N表示一個(gè)磁道中的字節(jié)數(shù)）。在視頻數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過(guò)程中，盡量分配連續(xù)的數(shù)據(jù)塊，避免了錄像段分段過(guò)多，降低了 Ts，進(jìn)而提高數(shù)據(jù)的存取效率。寫(xiě)入策略的2個(gè)基本原則：（1）空閑Extent區(qū)域是一個(gè)循環(huán)鏈表，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)如需申請(qǐng)空閑空間，均從頭結(jié)點(diǎn)Extent申請(qǐng)，隨著數(shù)據(jù)的循環(huán)寫(xiě)入和回收，其頭結(jié)點(diǎn)也循環(huán)移動(dòng)；（2）由于短的特征片段的存在，部分空閑Extent可能很小，若空閑Extent頭結(jié)點(diǎn)是這樣的Extent，則向后移動(dòng)頭結(jié)點(diǎn)，并再次嘗試分配，直到空閑Extent大小滿足需求。設(shè)BR為視頻碼率（M b/s），BS為數(shù)據(jù)塊大?。↘B），錄像段連續(xù)存儲(chǔ)時(shí)間至少為CST（s），所需數(shù)據(jù)塊數(shù)目為DBN，則有：

空閑Extent的數(shù)據(jù)塊數(shù)目若小于DBN，則被跳過(guò)。實(shí)際方案中，BS為16 KB，按照常用的1 M b/s碼率進(jìn)行存儲(chǔ)時(shí)，設(shè)定連續(xù)存儲(chǔ)時(shí)間應(yīng)大于5 s，則空閑Extent至少包含40個(gè)數(shù)據(jù)塊才可用于分配。設(shè)數(shù)據(jù)緩沖NBC個(gè)數(shù)據(jù)塊后寫(xiě)入磁盤(pán)，空閑Extent至少包含EBC個(gè)數(shù)據(jù)塊時(shí)才允許被分配（通常），則具體的寫(xiě)入策略如下：

Step1 索引空閑Extent頭結(jié)點(diǎn)，其數(shù)據(jù)塊數(shù)目若大于EBC，則取出相應(yīng)大小的空間，并將取出的空間從頭結(jié)點(diǎn)中刪除，跳到Step3。

Step2 其索引的第一個(gè)空閑數(shù)據(jù)塊的編號(hào)若與上一次最后寫(xiě)入的數(shù)據(jù)塊號(hào)連續(xù)，則取出頭結(jié)點(diǎn)索引的所有數(shù)據(jù)塊，并后移頭結(jié)點(diǎn)；否則后移頭結(jié)點(diǎn)，并跳到Step1。

Step3 若錄像段為新建，則在錄像段索引區(qū)插入新的B+樹(shù)結(jié)點(diǎn)。

Step4 要寫(xiě)入的數(shù)據(jù)塊號(hào)若與上一個(gè)數(shù)據(jù)塊號(hào)連續(xù)，則更新錄像段對(duì)應(yīng)的Extent索引；否則意味著寫(xiě)入空間分段，向錄像段的Extent索引區(qū)插入新的Extent索引。

Step5 將視頻數(shù)據(jù)寫(xiě)入申請(qǐng)到的數(shù)據(jù)塊，如果已寫(xiě)數(shù)據(jù)塊數(shù)目小于NBC，則跳到Step1。

依據(jù)此策略對(duì)圖3所示邏輯卷區(qū)域進(jìn)行回收并重新寫(xiě)入錄像后，其索引結(jié)構(gòu)如圖 4所示，空閑Extent1和Extent2屬于被跳過(guò)的空閑空間。

圖4 循環(huán)存儲(chǔ)后錄像的索引結(jié)構(gòu)

3.3 碎片整理策略

上述回收策略和寫(xiě)入策略會(huì)造成空閑索引區(qū)域的碎片化，如圖4中空閑Extent已分裂為3個(gè)部分，需通過(guò)碎片整理來(lái)保證空閑空間連續(xù)。錄像回收是導(dǎo)致空閑Extent碎片化的原因，故將碎片整理的時(shí)機(jī)分?jǐn)傇诿看慰臻g回收后。設(shè)回收的區(qū)域?yàn)镋R，碎片整理的過(guò)程就是將ER置入空閑Extent區(qū)域的過(guò)程。ER區(qū)域與某空閑Extent相鄰時(shí)應(yīng)進(jìn)行合并，否則將ER作為新的空閑Extent插入到空閑索引中；插入位置依據(jù)當(dāng)前存儲(chǔ)位置進(jìn)行評(píng)價(jià)，以保證錄像整體上的順序化。

設(shè)Extent的起始位置字段名稱(chēng)為SBN，數(shù)據(jù)塊數(shù)目字段名稱(chēng)為 BC，數(shù)據(jù)區(qū)所有數(shù)據(jù)塊數(shù)目為BTC，空閑Extent索引區(qū)名稱(chēng)為EF，以i為游標(biāo)遍歷EF，臨時(shí)數(shù)據(jù)塊號(hào)BTN，算法描述如下：

Step1 由頭結(jié)點(diǎn)開(kāi)始正向遍歷空閑Extent索引區(qū)，計(jì)算：

如果BTN與ER.SBN相等，跳到Step2；否則，計(jì)算：

BTN=（ER.SBN+ER.BC+BTC）%BTC

如果BTN與EF［i］.SBN相等，跳到Step3；如果空閑Extent索引區(qū)域已遍歷結(jié)束，則跳到Step4。

Step2 向前合并，將ER合并到EF［i］的末端，計(jì)算：

如果BTN與EF［i+1］.SBN相等，則說(shuō)明EF［i］索引區(qū)域與EF［i+1］的索引區(qū)域變?yōu)檫B續(xù)，此時(shí)將EF［i+1］索引合并到EF［i］，同時(shí)刪除EF［i+1］，EF［i+1］后面的所有Extent向前復(fù)制一個(gè)Extent的長(zhǎng)度；算法結(jié)束。

Step3 向后合并，將ER合并到EF［i］的前端，算法結(jié)束。

Step4 將ER作為空閑Extent單獨(dú)插入，下一個(gè)申請(qǐng)的空閑空間起始數(shù)據(jù)塊為EF［0］.SBN，各Extent到它的邏輯距離可表征這個(gè)Extent在時(shí)間上被分配的順序，設(shè)Extent邏輯距離為L(zhǎng)Dis（E），則：

逆序遍歷空閑Extent索引區(qū)，如果LDis（EF［i］＞LDis（ER），則將EF［i］后移置EF［i+1］；否則，將ER插入到EF［i+1］的位置，算法結(jié)束。

4 測(cè)試與結(jié)果分析

以浙江大學(xué)蘇州工業(yè)研究院視頻監(jiān)控系統(tǒng)為測(cè)試平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)文件系統(tǒng)相關(guān)策略的效率及有效性的驗(yàn)證。測(cè)試平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙鐖D5所示。

圖5 網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

事務(wù)中心服務(wù)器型號(hào)為Dell PowerEdge R210，2 GB內(nèi)存，操作系統(tǒng)為CentOS6.0，負(fù)責(zé)設(shè)備管理和任務(wù)調(diào)度；攝像機(jī)均為IP攝像機(jī)，DM 368 432 MHz處理器，256 MB內(nèi)存，Linux操作系統(tǒng)，內(nèi)核版本2.6.27，負(fù)責(zé)視頻數(shù)據(jù)的采集、編碼及存儲(chǔ)；IP SAN型號(hào)為DotHill R-Evolution 3920 Raidar，在IP SAN存儲(chǔ)集群中為2個(gè)攝像機(jī)分配存儲(chǔ)資源，Storm視頻分析集群用于提供視頻內(nèi)容的實(shí)時(shí)分析。設(shè)計(jì)測(cè)試方案中構(gòu)造短的特征錄像段，以得出嚴(yán)重碎片化時(shí)的測(cè)試結(jié)果，方案描述如下：

選取攝像機(jī)A，B，采用視頻監(jiān)控典型的1 M b/s碼率，配置存儲(chǔ)周期2 h，IP SAN分配卷大小為1 GB；存儲(chǔ)計(jì)劃為早7點(diǎn)到晚6點(diǎn)，間隔1 h存儲(chǔ)；將攝像機(jī)布置在停車(chē)場(chǎng)相鄰位置對(duì)入口進(jìn)行采樣，數(shù)據(jù)提交到Storm集群進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別；攝像機(jī)A在存儲(chǔ)時(shí)將非本市車(chē)牌的錄像段標(biāo)記為特征錄像段，在每次回收特征錄像段Extent時(shí)隨機(jī)判斷是否保留。存儲(chǔ)一定時(shí)間后，可通過(guò)事務(wù)中心服務(wù)器對(duì)所有的特征錄像段實(shí)現(xiàn)秒級(jí)檢索。每次錄像存滿存儲(chǔ)周期后，統(tǒng)計(jì)攝像機(jī) A，B的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)總耗時(shí)，計(jì)算平均存儲(chǔ)帶寬，結(jié)果如圖6所示。

圖6 攝像機(jī)平均存儲(chǔ)帶寬

隨著視頻數(shù)據(jù)的不斷存儲(chǔ)與回收，攝像機(jī)A會(huì)進(jìn)

行特征錄像段索引建立和回收的操作，由圖6可以得出，攝像機(jī)A平均存儲(chǔ)帶寬低于攝像機(jī)B，表明維護(hù)索引的操作會(huì)在一定程度上影響數(shù)據(jù)存儲(chǔ)帶寬；但由于：（1）文件系統(tǒng)索引區(qū)采用B+樹(shù)和錄像段位示圖加快索引；（2）碎片整理操作的時(shí)間消耗被分?jǐn)偟矫看慰臻g回收時(shí)；（3）這些操作僅多了內(nèi)存中的簡(jiǎn)單邏輯判斷和有限次的磁盤(pán)I/O操作，故對(duì)攝像機(jī)A的存儲(chǔ)帶寬影響不會(huì)很多。測(cè)試中最大帶寬差距僅為0.37 M b/s，攝像機(jī)B的平均存儲(chǔ)帶寬為6.67 M b/s，攝像機(jī)A的平均存儲(chǔ)帶寬為6.51 Mb/s，相對(duì)B下降的比例僅為2.4%，表明特征錄像的相關(guān)操作對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率的影響可以忽略不計(jì)。文獻(xiàn)［12］對(duì)基于傳統(tǒng)文件系統(tǒng)（Ext3）的存儲(chǔ)效率做了類(lèi)似實(shí)驗(yàn)，其在1 Mb/s的碼率下平均存儲(chǔ)帶寬約為5.23 Mb/s，本文件系統(tǒng)的存儲(chǔ)帶寬比其提高了24.5%。

每次取樣時(shí)對(duì)攝像機(jī)A的空閑Extent數(shù)、不可用碎片包含的數(shù)據(jù)塊數(shù)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得出表1所示結(jié)果。

表1 攝像機(jī)A碎片統(tǒng)計(jì)

統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，空閑Extent數(shù)目在2～7范圍內(nèi)波動(dòng)，表明碎片整理策略有效地將空閑Extent數(shù)目控制在某個(gè)范圍，碎片化程度不會(huì)加劇。不可用的數(shù)據(jù)塊數(shù)目被控制在80以下，而邏輯卷數(shù)據(jù)區(qū)所含數(shù)據(jù)塊數(shù)目約為 61 000，數(shù)據(jù)區(qū)空間利用率超過(guò)99%，存儲(chǔ)空間被充分利用。依據(jù)不同特征場(chǎng)景，本文件系統(tǒng)方案可通過(guò)調(diào)整數(shù)據(jù)寫(xiě)入時(shí)對(duì)空閑Extent數(shù)據(jù)塊數(shù)目的限制，達(dá)到對(duì)碎片化和存取效率的平衡。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文根據(jù)網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)特點(diǎn)，提出一種基于內(nèi)容的智能視頻監(jiān)控專(zhuān)用文件系統(tǒng)。該文件系統(tǒng)采用 B+樹(shù)和位圖來(lái)組織基于錄像段和Extent的索引結(jié)構(gòu)，并通過(guò)特征錄像段實(shí)現(xiàn)了基于內(nèi)容的索引策略；在此基礎(chǔ)上優(yōu)化了數(shù)據(jù)塊的分配、回收及碎片整理方案。依托實(shí)際平臺(tái)的測(cè)試結(jié)果表明，該文件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了基于視頻特征內(nèi)容的索引；相比傳統(tǒng)文件系統(tǒng)，存儲(chǔ)帶寬有了較大提升；各項(xiàng)策略維持了穩(wěn)定的存儲(chǔ)帶寬和較高的磁盤(pán)利用率。由于視頻監(jiān)控系統(tǒng)存在經(jīng)常斷電的情況，如何在系統(tǒng)故障的情況下，保證文件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性將是下一步研究的重點(diǎn)。

［1］ Haering N，Venetianer P L，Lipton A.The Evolution of Video Surveillance：An Overview［J］.Machine Vision and Applications，2008，19（5）：279-290.

［2］ 潘國(guó)輝.安防天下2：智能高清視頻監(jiān)控原理精解與最佳實(shí)踐［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2014.

［3］ Das M，Liou S P.A New Hybrid Approach to Video Organization for Content-based Indexing［C］//Proceedings of IEEE Conference on Multimedia Computing and Systems.Washington D.C.，USA：IEEE Press，1998：96-100.

［4］ 李向陽(yáng)，莊越挺，潘云鶴.基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)與系統(tǒng)［J］.計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2001，38（3）：344-354.

［5］ 秦莉娟.基于內(nèi)容的自動(dòng)視頻監(jiān)控研究［D］.杭州：浙江大學(xué)，2006.

［6］ 陳 歡，范志華，熊 勁，等.影響文件系統(tǒng)性能的若干因素的實(shí)驗(yàn)［J］.計(jì)算機(jī)工程，2007，33（8）：74-76.

［7］ Wikipedia.Extent（File Systems）［EB/OL］.（2014-09-27）. http：//en.wikipedia.org/wiki/Extent-（file-systems）.

［8］ Bar M.Linux文件系統(tǒng)［M］.天宏工作室，譯.北京：清華大學(xué)出版社，2003.

［9］ Microsoft TechNet.Optimizing NTFS［EB/OL］.（2014-08-14）.http：//technet.microsoft.com/en-us/library/ cc76 7961.aspx.

［10］ Mathur A，Cao Mingming，Dilger A.Ext4：The Next Generation of the Ext3 File System［J］.USENIX Magazine，2007，32（3）.

［11］ Stallings W.操作系統(tǒng)：精髓與設(shè)計(jì)原理［M］.陳向群，譯.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2010.

［12］ 湯家興，陳耀武，蔣榮欣.一種網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的專(zhuān)用存儲(chǔ)方案［J］.計(jì)算機(jī)工程，2013，39（12）：31-34.

編輯 顧逸斐

Intelligent Video Surveillance File System Based on Content

YAN Bin，CHEN Yaowu
（Institute of Digital Technology and Instrument，Zhejiang University，Hangzhou 310027，China）

Fragmentation of traditional file system seriously affects storage performance.Aiming at this drawback and combined with the characteristics of content-based retrieval in video surveillance，a dedicated file system for intelligent video surveillance is proposed.The proposed approach provides an Extent-based logical volume index structure，retrieves feature content based on feature video segments，and improves index efficiency by B+tree and bitmap.According to the index strategy proposed，recycle the oldest data based on data cluster，which realizes circular storage，optimize data block allocation policy by controlling the continuous storage time and evaluating allocated time of fragmentation，ensuring a continuous，sequential data storage.Test results show that the defragmentation impact to storage bandwidth is only 2.4%，compared with the traditional file system.It increases storage efficiency by 24.5%respectively on typical storage bit rate of 1 M b/s，while the storage space utilization is more than 99%.

content-based；file system；index strategy；Extent structure；defragmentation；intelligent video surveillance

閆 彬，陳耀武.基于內(nèi)容的智能視頻監(jiān)控文件系統(tǒng)［J］.計(jì)算機(jī)工程，2015，41（10）：250-254.

英文引用格式：Yan Bin，Chen Yaowu.Intelligent Video Surveillance File System Based on Content［J］.Computer Engineering，2015，41（10）：250-254.

1000-3428（2015）10-0250-05

A

TP18

浙江省重點(diǎn)科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)基金資助項(xiàng)目（2011R09021-02）。

閆 彬（1988-），男，碩士研究生，主研方向：視頻監(jiān)控，網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)；陳耀武，教授、博士生導(dǎo)師。

2014-11-17

2014-12-09E-m ail：robin3yb@gmail.com