从异构网页中自动发现实时网络摄像头数据
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2021-03-24 v1
摘要
网络摄像头成本的降低以及连接性的提升，使得世界各地的实体能够部署大量的摄像头网络阵列。网络摄像头提供可用于研究交通模式、应急响应、安防及其他应用的实时视觉数据。尽管许多网络摄像头数据源可用，但由于编程接口和网站结构存在差异，数据收集仍然困难。以往的解决方案依赖手动解析目标网站，耗时数小时才能完成。我们创建了一种通用且自动化的解决方案，用于聚合散布于数千个结构独特网页中的网络摄像头数据。我们分析了异构网页结构，并识别出 73 个网络摄像头样本网站（每个网站含多个网页）之间的共同特征。这些特征随后被用于构建一个自动化的摄像头发现模块，该模块爬取并聚合网络摄像头数据。我们的系统从 237,257 个独立网页中成功提取出 57,364 个网络摄像头。
引用
@article{arxiv.2103.12286,
title = {Automated Discovery of Real-Time Network Camera Data From Heterogeneous Web Pages},
author = {Ryan Dailey and Aniesh Chawla and Andrew Liu and Sripath Mishra and Ling Zhang and Josh Majors and Yung-Hsiang Lu and George K. Thiruvathukal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.12286},
year = {2021}
}
备注
This paper has been accepted by ACM Transactions on Internet Technology