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视频监控遭遇大数据洪水
发表时间:2015-03-29 点击:1260

      大数据,或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。作为信息时代海量数据的主要来源之一,安防视频监控产生了巨大的信息数据。特别是近几年随着平安城市、智能交通、智能建筑等行业的快速发展,大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知,特别是安防行业海量的非结构化视频数据,以及飞速增长的特征数据(卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等),带动了大数据的存储、管理、分析等一系列问题,吸引着更多人的关注。

安防行业代表企业也曾指出大数据概念提出和技术的应用,其实是信息大爆炸必须经历的技术进化,人们为了获取更丰富的数据,促进了计算机、互联网、物联网技术的飞速发展,而获取数据后,人们如何获取数据隐含的各种信息?如何更为深刻、全面的洞察数据隐含的内容?这些都为人类提升全面的洞察分析能力提供了前所未有的空间与潜力,当然,如此庞大的数据意味着更多的机会,提纯后的数据价值更大,意味着更有分析意义。
一、安防大数据的产生
  根据IDC预测,全球在2010年正式进入ZB时代,全球数据量大约每两年翻一番,意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。爆炸式增长的数据,正推动人类进入大数据的时代。
  据IMSResearch统计,2011年全球摄像头的出货量达到2646万台,预计到2015年摄像头出货量达5454万台。2011年一天产生的视频监控数据超过1500PB,而累计历史数据将更为庞大,在视频监控大联网、高清化推动下,视频监控业务步入数据洪水时代不可避免。
  安防行业的大数据主要来源于平安城市、智慧城市和智能交通等大型安防项目。当前,智慧城市建设已成为地方政府推进城镇化发展的重要途径,而随着智慧城市的发展,对高清摄像机和智能化监控设备的需求会持续增长,智能交通行业将成为新时期政府投资的重点领域,这将使未来几年视频监控行业仍保持高景气度。2012年中国安防智能化从核电站、机场与港口等,再到工业设施、教育、医疗等终端市场,已经渗透到居民小区、零售店铺、仓库管理、物流等民用市场。可以说中国智能安防市场应用百花齐放。而在园区监控中,智能化应用同样光彩斐然。园区监控市场,包括企业园区、校园园区、政府机关园区、监狱、港口、机场等多个行业的主要监控应用。
   二、安防大数据的特征
  大数据涵盖了4V面向,分别是处理时效(Velocity)、数据格式(Variety)、数据量(Volume)与真实性(Veracity),通过快速的采集、发现和分析,从大量化、多类别的数据中提取价值。安防大数据时代最显著的特征就是数据共享,提高数据处理能力。天网工程就是最具代表性的案例,近年来天网工程已经在全国多个城市推广。安防行业的大数据以视频监控为主,视频监控数据有两个方面的内涵——海量和非结构化。视频监控数据量规模庞大,并且随着高清化、超高清化的趋势加强,视频监控数据规模将以更快的指数级别增长;与通常讲的结构化数据不同,视频监控业务产生的数据绝大多数以非结构化的数据为主,这给传统的数据管理和使用机制带来了极大的挑战。
  与科学计算、互联网相比,视频监控的大数据处理难度尤大,首先,视频录像是更原始的非文本非结构化的数据,必须经过复杂繁重的分析处理才能提取出文本结构化的数据进行下一步处理;其次视频录像相对其它形式数据的容量要大几个数量级,对传输、存储和计算的带宽要求大。
     三、安防大数据的主要应用
  (一)智能交通
  针对交通行业的海量数据处理需求,智能交通管理系统可以在海量数据、恶劣网络环境和复杂业务处理情况下,实现大量图片、车辆数据、视频数据的时时网络传输和快速持久化存储,同时对任意站点的图像进行显示,对任意站点的视频进行流畅播放、实时进行比对报警,快速进行多条件检索,并且将各类多媒体数据和车辆数据合二为一。系统实现对目前的城市道路交通中异常行为的智能识别和自动报警等,从而减轻了交管监控人员的工作负担,提高了监测的准确度,使得交通管理工作更高效。比如,实时交通状况分析可通过视频实时分析道路交通流量,然后综合分析统计出全城市的交通状况;套牌分析可通过视频进行车牌识别,按照一定的规则(如最近时间内一定距离以外)在全城市中检索相同车牌的汽车。
  (二)公安执法
  犯罪嫌疑人追查,可通过输入嫌疑人照片进行人脸特征识别并在所有视频中寻找该人脸;犯罪嫌疑车辆追查可输入嫌疑车的照片或颜色车型等相关特征在所有视频中寻找;人车物的轨迹分析即在所有视频中按照特征查找指定的人车物并绘制其时空轨迹;车辆的首次入城分析等。
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