周其麟 王诚 WU Han 侯春海

【摘要】根据智能舞台系统的功能结构模型，探索大数据并行处理MapRcduce驱动模型，执行决策支撑系统（DSS）功能，给出一种基于计算机集群的实现方法。

【关键词】智能舞台系统；MapRcduce；决策支撑系统；并行处理；分布式存储

随着数字化、网络化和智能化的飞速发展，在剧场剧院、演播厅、秀场等演艺场所，人们一直在探索应用以并行计算为特征的快速数据分析和模式识别等新技术，实现驱动声、光、视、械等演艺装备的智能舞台决策支撑系统（DSS）的一种新方法，将美轮美奂、虚实结合的舞美效果与演出创意更加完美呈现。

MapReduce是由谷歌推出的一个编程模型，是一個能处理和生成超大数据集的算法模型，该架构能够在大量普通配置的计算机上实现并行化处理。本文目标是初步探索应用MapReduce的思想架构，设计一种实现智能舞台系统在线并行处理图像、音频等模式识别算法，以配合驱动演艺设备协调运作的决策支撑系统，实现智能舞台中演艺装备等资源围绕演出轴自动运作的方法。效融合舞台装备和创意作品，为演员提供表演的设施或平台。以数据挖掘、信息应用、知识推理和模型规则等为技术特征的人工智能技术是智能舞台系统实现的核心，其基础是数据的深入剖析和快速响应。智能舞台系统的功能结构模型如图1所示，智能演艺呈现决策支撑系统（DSS）的驱动模型和体系架构是智能舞台的重要元素，其作用是基于演艺环境信息……