传统的视频监控系统局限于局域网或广域网内以人工辅助的方式对监控数据进行操作,并以存储区域网络等传统存储架构对数据进行存储,通常该类用于数据存储的架构往往具有非智能化、低可信性和存储效率不高等特性,使得目前传统视频监控系统已无法跟上现阶段的发展。因此,本文针对传统存储架构无法保证数据的高可信性与存储资源浪费等问题,结合计算视觉技术和分布式数据库设计了智能数据处理中心与可信数据保障交互机制,实现了专用于监控视频数据存储的智能化高可信云存储平台VCeph。本文主要从数据存储前的一系列操作入手,对其进行智能过滤选择,结合数据所包含特征信息与存储对象文件进行绑定,对数据的高可信任程度与硬件存储资源等方面优化,主要工作如下:1.提出了智能数据处理中心模块,该模块用于对以监控视频等“温冷”数据的关键帧图像进行智能化过滤操作,从而选择数据源简化存储数据,降低视频帧间数据的多重冗余信息,并对选择数据源进行属性特征的信息识别,主要识别方面为人物的脸部信息与躯干属性等。2.设计了可信数据保障交互机制,实现了对需存储数据对象的元数据信息的获取功能,并结合智能数据处理中心过滤以及特征属性识别的信息,按照高范式要求绑定存储至可信保障平台中,从而解决传统云存储无法保证的信息高可信性以及信息检索的效率等问题。3.采用以人物为出发点,只存储含有人物的视频关键帧的存储方式,不仅减少监控视频数据存在的多重冗余信息,还可以提高云平台对数据的高效管理,优化存储硬件的资源利用率,减少人力物力的投入成本。经过智能平台、可信云保证平台和整体云平台等环境的搭建与性能测试分析发现:1.该专用可信云存储平台可以智能提取视频关键帧中人物,并识别该人物的多种属性特征信息,其识别准确度可达到业界91%以上;2.云平台的可信数据保障交互机制实现了数据的高可信能力保证,同时该交互机制可提高信息检索效率40%以上;3.云平台可以发现存储设备的故障并进行自动修复,网络带宽与磁盘读写带宽支持大数据级数据的读写,并节省大量硬件资源。