/*
Java 大数据在智能安防视频监控中的异常事件快速响应与处理机制(简化示例)
*/
// 1. Event.java - 异常事件模型
package com.security.model;
public class Event {
private String id;
private String type; // 如: "入侵", "火警"
private long timestamp;
private String cameraId;
private String location;
public Event(String id, String type, long timestamp, String cameraId, String location) {
this.id = id;
this.type = type;
this.timestamp = timestamp;
this.cameraId = cameraId;
this.location = location;
}
// getter 和 toString
}
// 2. EventProcessor.java - 事件处理器
package com.security.core;
import com.security.model.Event;
public class EventProcessor {
public void process(Event event) {
System.out.println("[ALERT] 异常事件: " + event);
switch (event.getType()) {
case "入侵":
triggerAlarm(event);
break;
case "火警":
notifyFireDepartment(event);
break;
default:
log(event);
}
}
private void triggerAlarm(Event e) {
System.out.println("触发警报,位置: " + e.getLocation());
}
private void notifyFireDepartment(Event e) {
System.out.println("通知消防部门,摄像头: " + e.getCameraId());
}
private void log(Event e) {
System.out.println("日志记录: " + e);
}
}
// 3. EventGenerator.java - 模拟数据流产生
package com.security.source;
import com.security.model.Event;
import java.util.UUID;
public class EventGenerator {
public static Event generateRandomEvent() {
String[] types = {"入侵", "火警", "非法聚集"};
String type = types[(int)(Math.random() * types.length)];
return new Event(UUID.randomUUID().toString(), type, System.currentTimeMillis(), "CAM-001", "厂区A门口");
}
}
// 4. StreamPipeline.java - 简单流式处理模拟
package com.security.core;
import com.security.model.Event;
import com.security.source.EventGenerator;
public class StreamPipeline {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
EventProcessor processor = new EventProcessor();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Event e = EventGenerator.generateRandomEvent();
processor.process(e);
Thread.sleep(1000);
}
}
}
已为你生成并保存项目《Java 大视界:Java 大数据在智能安防视频监控中的异常事件快速响应与处理机制》的示例框架,包含以下模块:
📂 模块结构概览
模块 | 功能 | 描述 |
---|---|---|
Event | 模型类 | 描述异常事件(如入侵、火警) |
EventProcessor | 业务核心 | 实现不同类型事件的响应处理 |
EventGenerator | 模拟数据流 | 随机生成事件模拟大数据流入 |
StreamPipeline | 主程序 | 模拟流式接收并处理事件流 |
📌 可扩展建议
如你想将其提升为真正的大数据处理系统,可进一步:
-
接入 Kafka 实现事件流式传输
-
用 Flink/Spark Streaming 做实时处理
-
接入 ElasticSearch 进行快速索引
-
使用 MongoDB/HBase 进行海量存储
-
加入告警推送(钉钉/短信/平台消息)
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