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/*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
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用 Flink/Spark Streaming 做实时处理
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接入 ElasticSearch 进行快速索引
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使用 MongoDB/HBase 进行海量存储
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加入告警推送（钉钉/短信/平台消息）
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