随着高清技术的快速发展和对公共安全需求的不断增加,在现在的安防视频监控系统中,监控的路数成本增加,视频清晰度也向着高清方向发展,720P,1080P,4K等等。随着视频监控系统不断向高清化发展的情况下,包含在视频数据中的信息量也不断变得丰富和庞大,相对传统模拟摄像机的视频数据,高清视频数据量增大了好几十倍甚至更多,因此,视频监控系统对视频数据的处理能力和存储的容量也提出更高要求,需要系统能够存储并处理海量的视频数据,特别是像现在的平安城市,雪亮工程等特大型监控系统,存储容量已达到PB级的要求。在海量高清视频数据迅猛增加的情况下,非结构化的视频数据存储和处理问题变得日益突出,所以传统的视频监控存储和处理模式无法适应当今视频监控发展的趋势,因此我们需要设计新存储架构和处理模式来突破传统视频监控系统面临的存储性能和处理效率的瓶颈。这几年兴起且不断成熟的“云计算”技术和“云存储”技术为视频监控系统带来了新的发展契机。在当前视频监控系统中,实时视频查看与历史录像回放是常用的两大主要功能。在客户端观看进行实时视频查看下,对实时视频的清晰度要求极高,而且不能出现较大网络延迟和画质严重失真的问题,这就对视频数据的传输速度、效率、数据的可靠性、以及系统的稳定性等都提出了极高的要求。另外,历史录像数据存储的稳定性、容量动态扩展性,故障备份,数据冗余等方面的处理能力直接决定了整个视频监控系统的总体性能。随着云计算技术的快速发展,为海量数据的存储和处理构建了一种全新的计算模式。在这种全新的计算模式下,可以在廉价的计算机上构建云端群集系统,将海量视频数据的传输、处理和存储任务都分布分配云端计算系统上,视频监控应用可以根据自己的需要向云端服务器提供请求得到分析计算、存储空间和深度分析等相关服务。本文首先对云计算技术以及Google,Amazon,Microsoft Azure、Hadoop等主流的云平台框架进行了深入研究分析,并对比分析几个主流框架的优缺点,最后本文选取了Hadoop开源框架来构建云视频平台。基于Hadoop框架搭建的计算机集群对主机硬件条件要求不高,却能够处理PB级数据计算和存储和对海量数据进行分布式处理和存储,这样在很大程度上降低了整个系统的开发成本。本文对无人值守基站视频监控的场景需求进行了分析,提出了基于Hadoop框架的的云视频监控系统方案,并对系统进行了总体架构设计,同时对云转码、云存储、流媒体等各个子系统进行了详细设计,最后完成了平台的搭建、软件的运行和对实验结果进行分析。