基于Hadoop的煤矿图像PCA-SIFT特征提取算法研究

作     者：米向荣 曹建芳 史昊 MI Xiang-rong;CAO Jian-fang;SHI Hao

作者机构：忻州师范学院计算机系山西忻州034000 太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024 

出 版 物：《软件导刊》 (Software Guide)

年 卷 期：2018年第17卷第12期

页      面：81-86页

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：山西省自然科学基金项目(2014011019-3) 山西省科技重大专项项目(20121101001) 山西省-中科院科技合作项目(20141101001) 

主　　题：SIFT算子 尺度不变特征 Hadoop平台 MapReduce并行编程模型 

摘      要：大数据技术已经成为当下热点问题,Hadoop技术在煤矿领域运用也引起了广泛关注。针对传统监控模式下煤矿视频监控系统图像采集点多、历史留存数据量大、不利于后续查找特征图像等问题,提出一种Hadoop平台下PCA-SIFT算子的图像特征提取算法,研究并改进了MapReduce并行编程模型的任务设计,对传统尺度不变特征转换算法进行了并行化设计,在Hadoop集群下实现了海量煤矿图像的PCA-SIFT并行特征提取。使用汾西矿务局煤矿图像井下数据集进行实验,算法SIFT特征点检测效果好,运行耗时少。在图像数量庞大时,系统加速比几乎呈线性增长趋势,验证了算法处理大规模煤矿图像数据的有效性。