关于javaee的b2fs模式视频监控客户端设计与实现

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1、万方数据浙江工业大学硕士学位论文第1章绪论1．1课题研究的背景和意义伴随着计算机技术、嵌入式技术、移动网络技术以及多媒体技术的飞速发展，各种计算机系统的终端能够处理的信息种类越来越多，从最原始的文字信息扩展到包括语音、静止的图像、运动的视频图像等多媒体信息。研究表明，在人类通过视觉接收到的信息，占其接收信息总量的70％以上【l】。和其它种类的信息相比，视频包含的信息量最大，而且具有生动、直观、准确的特点。人们往往觉得从视频中得到的信息最形象，最容易理解。视频可以有效地提高人们对于事物理解的效率和准确度。因此采用视频作为信息的载体在实际生

2、活中的应用十分广泛，而视频监控技术就是其中的一个典型应用。目前视频监控已经应用于交通路面、住宅区、学校和医院等各个场所，甚至许多家庭中已经安装了私有的监控设备。据了解，到2015年，安防产业总产值将达到5000亿元，视频监控在整个安防领域中占据了绝对多数的份额【2】。而随着各种无线网络技术的应用，尤其是2014年初中国移动的4G标准TD．U'E正式商用，给视频监控行业的发展带来更大机遇【31。4G的实际数据传输速率可以达到10Mbps以上，基本上已经与家庭宽带网络相当，这给视频监控设备和监控客户端的移动化带来了很好的技术支持。视频监控正

3、朝着设备移动化，客户端移动化这样的趋势发展。人们以后不仅会在PC客户端上观看监控视频，还将更多地在手机、平板电脑等移动终端上通过客户端观看视频，这也对客户端软件的技术选择和设计提出了更高的要求。传统的视频监控客户端多采用C／S模式，这种模式开发的客户端无法跨平台使用，并且维护的成本比较高，用户的使用体验也有所欠缺【41。随着互联网的飞速发展，B／S模式的应用软件越来越流行。在当今的互联网时代，网站是所有应用的核心，大多数以前需要通过专用系统才能够实现的应用，现在通过开发Wreb应用基本上都能实现。据统计，截至2014年底，我国网民规模达

4、6．49亿，其中手机网民达5．57亿，占网民总数的85．8％【51。这代表由于无线网络和移动通信的发展，越来越多的人在手机上通过浏览器访问各种网页和应用。并且，随着将来网络的日益发展，浏览器功能的日益增强，我们可能会看到一种情景，就是当人们打开电脑或者手机，桌面上除了浏览器几乎没有任何应用，我们做任何事的第一步都会先打开浏览器，然后通过它去开启word、excel、迅雷、QQ等等。所以，B／S万方数据浙江工业大学硕士学位论文模式将成为以后应用软件开发的主流模式。将视频监控客户端以B／S模式进行开发，以适应目前终端移动化、客户端所在平台多

5、样化的现状具有重要的实际意义。1．2国内外现状及趋势1．2．1视频监控研究现状及趋势1)国内研究现状回顾我国视频监控行业的发展，以视频监控的技术发展为轨迹，主要有三个阶段【61。2005年以前为模拟监控时代，国内的厂商生产研发能力相对较弱，产品主要靠模仿后低价参与市场竞争，研发主要是在一些低端技术上。国内市场上的视频监控产品以国外品牌为主。2005到2008年为数字监控时代，数字视频监控技术得到了较大的发展。在这一时期里，国内厂商在这一时期得到了较快发展，其中包括海康威视、大华科技、汉邦高科等等，这得益于公安部在2004年启动的全国平安

6、城市建设和科技强警示范城市建设【7J。2009年至今为D网络监控时代，视频监控向高清和智能化方向发展。D网络摄像机、百万像素摄像机、NVR等代表了新技术方向的产品陆续推出。目前国内的视频监控系统应用的主要领域有交通监控、住宅小区监控、教育监控和水电监控等等。2)国外研究现状国外对视频监控的研究起步相对较早，所以技术比我国要先进，并且自从2001年美国的“9．11”事件以后，全球范围内视频监控系统的需求日益高涨【8】’国外的公司纷纷开始加大相关产品的研发力度，目前已研发出了许多实际当中可以应用的新产品。例如美国IQinⅥsion公司在20

7、12年推出一款迷你半球摄像机，其特点是配备了全世界最小的皿百万像素变焦透镜【91。西班牙电信实现了基于W曲Service的PSGI方案并用该方案提供家庭网络业务。整个系统能够用W

8、eb形式监控家庭内的各个设备，而且还集成了生物特征识别技术，能够自动识别来人是否为公寓居民，并以此来控制大门的开启。日本电信NTT推出了可通过因特网或FOMA手机控制的HC．1000监视摄像头，支持无线接入，内建智能化“主动防御”系统，可检测盗窃行为并发出刺耳的警报声吓跑窃贼【lo】。3)发展趋势视频监控系统在安防领域对于现代社会越来越重要，在未来几年，视频监

9、控系统会朝着以下几个趋势发展：1．高清化。高清相比于标清的优势是不言而喻的，在同样的显示环境下，高清的显示效果要比标清好得多，用户的观看体验也随之得到提升。以后视频监控画面的格式将普万方数据浙江工业大学硕士