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?低曋x凌華:論視頻監控與大數據如何結合?

編輯:格非兒 文章來源:數字展示在線 發布日期:2016-9-19 14:25:18

作者:?低暩呒壗鉀Q方案工程師 謝凌華

  對于如今的視智能安防市場來說,視頻監控與大數據結合無疑是一條切實可行的道路。在產品趨同、競爭激烈的當下,如果可以在某一行業深耕下去,研發出有自己特色的產品與解決方案就可以在行業里占有一席之地,同時也可以避開與大企業的正面交鋒。
  隨著全國各地平安城市項目的大規模推進,視頻監控成為智能安防領域中發揮著越來越重要的作用。現在不僅在機場、車站、碼頭等人流集中的公共場所采用視頻監控系統,而且在一些辦公場所和住宅小區也安裝了視頻監控系統,在一些如監獄等重要場所更是提出視頻監控全覆蓋的應用要求。 與此同時,視頻監控產生的數據將會迅速的增長。在建設智能安防的路上,如何利用大數據發揮視頻監控的最大效能與數據本身的應用價值,我們還需進一步探索。

  Q:當前安防市場中,視頻大數據領域發展現狀如何?
  A:在當前安防市場中,隨著視頻監控系統的不斷完善和擴建,視頻已經成為數據量最大的一類數據。如何從海量的視頻數據中挖掘出有價值的信息,已經成為視頻應用的一個瓶頸,SDT(視頻大數據技術)就是解決這個瓶頸的關鍵。目前,SDT(視頻大數據技術)作為價值挖掘的前沿技術,正處于起步和發展的階段,各個安防廠商都投入了大量的研發和資金不遺余力地研發視頻大數據相關的產品。并且,在某些領域取得了階段性的成果,例如基于車牌的車輛大數據,已經在公安行業開始應用了。針對視頻的大數據,需要將非結構化的視頻轉換成計算機能讀懂的結構化數據。所以,視頻結構化又是視頻大數據的基礎。目前各個安防企業最主要的精力都集中在視頻結構化上。相信不久的將來,視頻大數據的產品將會為安防行業的視頻應用添姿添彩。

  Q:海康威視在視頻監控行業都有哪些代表產品或是成功的解決方案應用,這些產品或方案有什么獨特的優勢?
  A:海康威視通過十幾年的發展和沉淀,積累了豐富的技術和經驗。針對視頻大數據這塊,有基于車牌的云眼車輛大數據研判系統,基于視頻的解決方案有視頻解析中心解決方案等等。云眼車輛大數據研判系統作為海康威視車輛大數據主推產品,在前端建設上,充分考慮已建資源的兼容與利舊,提供基于原有卡口、微卡口資源,以及原有卡口平臺的多種對接模式,采用統一的技術標準規劃聯網架構,實現車輛大數據的分級匯聚、全網共用。
  系統側,提供基于GPU+CPU混合計算模式的云端解析,采用專業的圖像處理器GPU,結合車型識別算法,依托分布式計算、計算資源虛擬化等技術,深度挖掘過車圖片中有價值車輛信息,建立車輛比對模型,破解傳統技術單純依賴車牌、車型識別車輛的難題;
  在存儲上,提供基于云架構的分布式集群和虛擬化設計的大數據存儲計算,只需合理優化網絡配置和存儲計算設備,利用現有的視頻專網和公安信息網進行數據傳輸,即可實現跨區域的資源共享、統查;同時,采用分布式技術,能將存儲計算指令分配到各個節點,避免由單個處理節點進行超負荷運算,大大提升數據存儲、計算、檢索速度。
  在實戰應用上,將大數據技術、云計算技術、公安實戰經驗與犯罪心理、犯罪行為等理論研究相結合,依托車輛特征描述信息、車輛模型、高危區域、重點管控人員、公安業務資源等多維度數據,建立大數據分析模型,從海量駁雜無序的數據中,篩選出符合犯罪行為的高價值數據,能在線索極度缺乏的情況下,快速找到案件偵破的關鍵信息和嫌疑對象,提高破案效率。
  目前云眼車輛大數據研判系統已經在公安行業大規模應用。

  Q:目前安防產品和解決方案在視頻監控行業的應用中還有哪些不足?如何去完善?
  A:大數據技術在視頻監控行業的應用中已經開始扮演主角的角色。由于還處于起步和發展階段,在視頻監控行業中,基于車牌的大數據應用已經成熟,基于視頻的大數據的處理,主要集中在視頻數據的生產和視頻數據的清洗,主要目的是為將來的視頻大數據業務應用提供數據支撐。但是,如何利用這些龐大的數據,為公安的不同警種提供業務支撐,解決不同警種的業務難題,還在探索。相信不久的將來,利用大數據技術和視頻監控數據資源,匯聚公安非視頻數據資源,結合不同警種的業務流程和業務特性,提供上層應用,將是未來的方向之一。

  Q:視頻監控行業的應用里面,視頻監控數據量規模龐大,并且隨著高清化、超高清化的趨勢加強,視頻監控數據規模將以更快的指數級別增長,那么如何處理持續增長的大數據與視頻監控的關系,如何利用大數據發揮視頻監控的最大效能與數據本身的應用價值。在這些問題上貴公司是如何處理的?
  A:隨著技術的發展,用戶的需求也在不斷的強化。高清化、超高清化肯定是未來的需求方向,視頻監控數據規模指數級的增長不可避免。正因為有數據爆發性的增長與視頻應用不能處理海量數據的矛盾,才需要應用大數據技術去處理海量的視頻數據。當然在處理視頻數據的時候,需要做一些數字化的工作,將非結構化的視頻數據轉換為計算機識別的結構化信息,也就是我們常講的視頻解析。結構化后,利用大數據技術對結構化數據進行處理,處理結果在與相關視頻相關聯,從而從視頻中挖掘出對業務應用具有寶貴價值的信息。完成非結構化視頻→結構化數據→視頻應用的目的。具有?低曌灾髦R產權的云存儲、云計算、云解析及視頻大數據應用等技術都是圍繞著這個核心點展開的,同時也是為了更好地響應未來用戶的需求。

  Q:大數據在視頻監控行業中的發展趨勢是什么?
  A:大數據在視頻監控行業中的發展趨勢分為兩個階段,第一階段基于大數據技術,對海量的數據進行數據管理、查詢、關聯,后續將根據大數據算法、業務模型,數據挖掘技術結合各個行業業務流程和屬性提供上層業務應用,也是目前各個安防廠家正在或準備做的工作。第二階段,隨著技術的發展,用戶更高層次的需求不斷完善,利用業務模型、行為分析,機器學習等技術結合海量數據對視頻內的信息進行智能分析和識別,從而感知視頻內的人、車、物的行為是未來應用的重點。?低曉谶@方面已經開始了相關研究。

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