视频大数据的发展及趋势

发布于:2017/11/29 15:54:32 | 380 次阅读

 

  随着智能安防的概念越来越热,行业内的企业愈加重视对各行业应用场景的深耕,比如平安城市、智能交通、防盗报警等领域的解决方案层出不穷。其中系统不断建设和快速发展,从当前全国视频监控系统的部署情况来看,视频云建设模式已成星火燎原之势。本文主要就视频的发展及趋势做一下探讨。

  视频大数据发展功能强大

  1、提升资源使用效率

  在传统情况下,视频监控系统新业务上线周期长,不能满足视频监控业务的快速增长要求。而视频监控系统上云后,扩容已有业务和上线新业务都非常便捷,周期从以半年为单位下降为以周为单位。

  2、为数据的融通提供可能

  在新形势下,国家发改委、中综办、公安部等九部委在2015年联合发布了996号文,对视频监控系统提出了“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”等立体化防控体系建设的要求。为满足“全网共享”的要求,通过视频云来承载视频监控的图像信息大数据,具有平滑扩容、便于共享、便于处理、便于管控等优点。从当前办案的角度来看,罪犯跨区域作案越来越普遍。利用视频云平台,可以通过跨区域的嫌疑犯人脸数据共享,帮助警方迅速锁定嫌犯并及时破案。

  3、云端智能化部署更强大、更丰富

  视频云建设的就是拉通共享,所有摄像头及视频数据资源应该是随需而动,比如市区道路卡口的主要工作是车辆识别,但在重要安保或紧急抓捕行动时,还需具备人脸识别功能,在前端摄像头中无法内置所有的算法,需要部署多类摄像头才能满足需求,而从云端实现多业务算法是更优途径。

  对“视频大数据现状及发展趋势”这一热点问题慧聪安防网采访了东方网力科技股份有限公司武汉研发中心总监孙靖宇先生。

  随着雪亮工程的建设,视频监控产生的数据正在迅速地增长,如何处理成倍增长的视频监控数据,成为摆在安防从业者面前的一个问题。这些年,大数据的技术已经在很多行业都有成熟应用,但真正让大数据技术和视频监控实现融合,是人工智能和智能视频分析技术在视频监控领域的成熟应用。目前安防行业的视频大数据还属于起步阶段,还需要时间将垂直行业的数据分析和大数据的通用技术进行深度融合。

  视频大数据有三大发展趋势

  趋势一:系统集成下的技术融合

  智能视频分析计算本身就是一个非常耗计算资源的过程,利用分布式计算平台的并行计算能力及云平台的计算资源弹性分配机制,可以有效利用平台的计算资源提高视频处理能力。同时,视频分析算法也需要不断提升和优化执行效率。通过两者的结合和技术的融合不断提升视频处理能力,为视频大数据平台提供活水泉源。

  趋势二:多维数据的碰撞融合

  大数据的是通过数据的碰撞分析挖掘数据深度价值。视频大数据只有实现多维数据的接入和融合分析,才能消除数据孤岛,发挥视频监控数据的效能与数据本身的应用价值。

  我们将目前接触到的数据定义分为3类:1)音视频图像数据;2)感知采集数据;3)公安信息化系统生产数据;未来的数据融合趋势,就是旨在通过这3类多维数据的综合分析,由现阶段的事后追查逐步发展到事前的预察预知预警。

  趋势三:平台架构和业务应用的开放

  安防领域的视频大数据是一个系统工程,中间涉及众多的技术和知识,平台需要提供一个开放的技术框架和服务接口,打造一个开放的生态环境,才能实现业务应用的百鸟争鸣和百花齐放,为用户提供更多更好的应用服务。

  企业视频大数据领域设计开发的产品包括3类:1)基于视频图片的结构化分析服务产品;2)视频大数据平台;3)贴合公安行业业务实战的视频大数据综合应用平台-图像解析系统。

  以视图大数据平台为例,它是一款面向公安、国安等多个行业用户,提供海量视频中的人、车特征信息结构化提取,RFID和Wi-Fi等感知数据清洗汇聚、基于GIS的可视化检索、关系推演分析、缉查布控等功能,并由事后检索分析逐步向事前预警防控提供大数据服务、预测服务支撑的开放式视频大数据分析工具产品。

  结语:现今大数据在各个领域都已有了较为成熟的应用,视频大数据解决方案在打击犯罪、治安防范、社会管理、服务民生等方面发挥着越来越积极的作用。


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