大數據賦能視頻監控 發(fā)揮海量視頻的潛在價(jià)值

　　近幾年，隨著(zhù)雪亮工程、平安城市、智慧城市項目，以擴大視頻監控覆蓋面、推動(dòng)全國聯(lián)網(wǎng)工作并實(shí)現海量視頻信息智能化應用。目前項目建設已卓有成效，監控設備產(chǎn)生的數據量也在飛速增長(cháng)，全國各行各業(yè)采用的監控攝像頭達到幾億只，一天產(chǎn)生的數據量約50PB，是上千個(gè)國際級圖書(shū)館的數據量級?？梢韵胍?jiàn)，這些數據量遠遠超出了傳統數據處理管理軟件在可接受時(shí)間內的處理能力，因此須使用"在數十、數百甚至數千臺服務(wù)器上同時(shí)平行運行的軟件"，大數據開(kāi)始應用在安防領(lǐng)域。

　　大數據架構更加靈活，伸縮彈性更大，可根據視頻監控業(yè)務(wù)部署需要，設立多個(gè)集群組成，將海量數據分解為較小且更易訪(fǎng)問(wèn)的批量數據，在多臺服務(wù)器上并行分析處理，從而大大加快視頻數據處理進(jìn)程。

　　大數據與視頻監控業(yè)務(wù)的關(guān)系主要體現在"存"、"看"、"用"上。理論上說(shuō)，應用大數據技術(shù)后，在沒(méi)有人為干預的情況下，視頻監控設備可通過(guò)自動(dòng)分析對動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中的目標進(jìn)行定位、識別和跟蹤，在異常情況發(fā)生時(shí)做出反應，進(jìn)行自動(dòng)報警。警察可以輕松搜索某一時(shí)段某一顏色或某一品牌汽車(chē)的視頻并快速識別違章行為。

　　依靠大數據技術(shù)，安防正在從被動(dòng)防御向主動(dòng)判斷、預警發(fā)展，行業(yè)也從單一安全領(lǐng)域向多行業(yè)應用、提升生產(chǎn)效率、提高生活智能化程度方向發(fā)展。以城市智能交通管理為例，大數據能夠實(shí)現海量視頻數據實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò )傳輸和快速持久化存儲，同時(shí)將各類(lèi)多媒體數據和車(chē)輛數據合二為一，對異常行為智能識別和自動(dòng)報警等。

　　大數據是真正發(fā)揮大規模網(wǎng)絡(luò )視頻監控價(jià)值的關(guān)鍵技術(shù)，視頻監控數據是標準的大數據，而通過(guò)大數據存儲及分析挖掘，更能發(fā)揮海量視頻的潛在價(jià)值。更需注意的是，大數據技術(shù)主要適用于大型及超大型項目，并且與云計算技術(shù)融合，大數據在視頻監控的應用還在探索階段，具體應用模式有所不同，但趨勢比較明顯。

　　大數據是通過(guò)非?？焖俚臄祿杉?，發(fā)現和分析，從大量化，多類(lèi)別的數據中提取高價(jià)值信息。

　　而視頻監控數據有兩個(gè)典型的特征即還量化和非結構化。視頻監控數據規模龐大，并且隨著(zhù)高清化，超高清化的趨勢加強，視頻監控數據規模會(huì )以指數級別增長(cháng)。因此大數據會(huì )與視頻監控技術(shù)連接更加緊密，會(huì )更進(jìn)一步發(fā)展。

　　當前，大數據在視頻監控市場(chǎng)的主要有以下應用領(lǐng)域總體來(lái)說(shuō)分為兩大類(lèi)：一是城市基建，平安城市和智能交通大數據安防的規?；瘧谜f(shuō)明了這是大數據安防應用的主流。二是個(gè)人消費領(lǐng)域，如家庭安防設備產(chǎn)生的數據，這一市場(chǎng)目前還在孕育階段，期待厚積薄發(fā)。無(wú)論如何，大數據帶給安防行業(yè)化應用的未來(lái)可期，關(guān)鍵在于如何深耕、挖掘，進(jìn)而體現數據價(jià)值。

　　大數據在公共安全視頻監控中的應用，根據采用不同處理方法、挖掘工具及多種數據融合，可獲得不同價(jià)值的數據應用。

　　一、視頻監控面臨的數據困境

　　(一)數據量的急劇擴大和IT投資之間的矛盾

　　按照IT產(chǎn)業(yè)的法則：在滿(mǎn)足客戶(hù)需求的前提之下，往往技術(shù)成本越低，其生命力越強。由于數據量的急速擴大，以及隨之而來(lái)的大規模計算的需求越來(lái)越多，一味采用高配硬件，使得硬件投資成為客戶(hù)不可承受之重，客戶(hù)越來(lái)越希望在滿(mǎn)足需求的前提下，用中低端的硬件來(lái)替換高配硬件。

　　(二)海量數據和有效數據之間的矛盾

　　攝像頭7×24小時(shí)工作，如實(shí)記錄鏡頭覆蓋范圍發(fā)生的一切，僅僅記錄信息是不夠的，因為對于客戶(hù)來(lái)講可能大部分信息是無(wú)效，有效信息可能只分布在一個(gè)較短的時(shí)間段內，按照數學(xué)統計的說(shuō)法，信息是呈現冪律分布的，也稱(chēng)之為信息的密度，往往越高密度的信息對客戶(hù)價(jià)值越大。

　　(三)資源利用和效率之間的矛盾，串行計算和并行計算的矛盾

　　視頻監控業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò )化、大聯(lián)網(wǎng)后，網(wǎng)絡(luò )內的設備越來(lái)越多，利用閑置的計算資源，實(shí)現資源的最大化利用，關(guān)乎運算的效率。在視頻監控領(lǐng)域，往往視頻分析的效率決定價(jià)值，更低的延遲、更準確的分析往往是平安城市這類(lèi)客戶(hù)的普遍需求。隨著(zhù)數據量的增加，哪怕對TB級別的數據進(jìn)行對視頻內容的數據分析和檢索，采用串行計算的模式都可能需要花費數小時(shí)的計算，已遠遠不能勝任時(shí)效性的需求。視頻的分析和檢索，不能依賴(lài)于傳統的手段，巨量數據的效率優(yōu)化，并行計算是視頻智能分析的唯一出路。

　　因為大數據帶來(lái)了很多現實(shí)中的難題，為了解決這些難題需要新的技術(shù)變革，需要新一代的數據庫技術(shù)，業(yè)界稱(chēng)之為大數據技術(shù)。

　　二、大數據與視頻監控業(yè)務(wù)結合的好處

　　"閃存"：如果類(lèi)比水庫蓄水的方式，典型的網(wǎng)絡(luò )視頻監控數據存儲模型是一個(gè)由小溪匯聚河流、再匯聚到水庫的蓄水方式。小溪數量增多、水量增大是水庫蓄水量的保證，然而傳統方式下蓄水量增大將提高水庫建造成本和蓄水安全的要求。而采用分布式蓄水模式，在河流中游建立多個(gè)中間蓄水池，不僅可以減少主水庫蓄水壓力和成本，化整為零也提高了就近用水效率。在大數據技術(shù)支撐下，網(wǎng)絡(luò )視頻監控數據存儲模型可轉向分布式的數據存儲體系，提供高效、安全、廉價(jià)的存儲方式。

　　"易看"：在視頻監控業(yè)務(wù)中，錯看漏看、來(lái)不及看等是常見(jiàn)的困擾點(diǎn)。大數據監控圖像的回溯給許多安防監控管理人員帶來(lái)了生理與心理的雙重挑戰。在大量人力投入的公安案件追溯中，都常常耳聞"看到吐"、"看到暈"等無(wú)奈和感嘆?？上攵话懔闶坌袠I(yè)、金融行業(yè)等，對于視頻監控圖像的回溯就更為困難。在視頻監控大數據趨勢已經(jīng)來(lái)臨之際，依靠人眼去檢索、查看所有視頻圖像數據已經(jīng)不太現實(shí)。通過(guò)大數據技術(shù)實(shí)現視頻圖像模糊查詢(xún)、快速檢索、精準定位，讓看變得簡(jiǎn)單迫在眉睫。

　　"善用"：視頻監控業(yè)務(wù)中，看只是信息采集的方式之一，用才是業(yè)務(wù)應用的根本。視頻監控業(yè)務(wù)的效率問(wèn)題已經(jīng)成為阻礙產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。

　　隨著(zhù)視頻監控攝像機覆蓋廣度、密度增大，視頻圖像數據量呈指數級上升，而視頻監控數據的使用效率卻在下降。智能交通應用、消費者行為分析應用等綜合視頻監控和圖像智能分析的業(yè)務(wù)出現，正努力突破視頻監控效率值及商業(yè)價(jià)值低下的瓶頸。通過(guò)大數據技術(shù)，進(jìn)一步挖掘海量視頻監控數據背后的價(jià)值信息，快速反饋內涵知識輔助決策判斷是將視頻監控用好、用善的金鑰匙。

　　三、大數據解決視頻監控"痛點(diǎn)"的主要方法

　　1.人流密度分布、變化趨勢、活動(dòng)的動(dòng)態(tài)監測，預測踩踏指數，實(shí)現大型活動(dòng)和重要區域的風(fēng)險管理。

　　2.空間狀態(tài)分析，車(chē)流密度分布、變化趨勢，道路狀態(tài)及變化監測，主要用于預測擁堵指數，實(shí)現交通信號的預測調節;

　　3.數據融合、關(guān)聯(lián)，實(shí)現同號搜索，人、車(chē)軌跡跟蹤等。

　　4.有序過(guò)程與隨機過(guò)程分析，成為社會(huì )治安關(guān)鍵因素，進(jìn)行常態(tài)與暫態(tài)分析，實(shí)現社會(huì )治安風(fēng)險評估，事件預警。

　　5.高風(fēng)險因素監控和關(guān)聯(lián)分析，主要應用于擴大社會(huì )掌控面;制定有效防范措施和反應預案。

　　6.融合定位、通信、網(wǎng)絡(luò )等技術(shù)，提高對高風(fēng)險因素(人、物、事、時(shí)間、地點(diǎn)等)掌控的精度、粒度，建立重大事件風(fēng)險評估、預警機制，提高防范能力，進(jìn)而實(shí)現犯罪高發(fā)分布及分類(lèi)基礎性研究及綜合治理方案的制定。

　　7.高風(fēng)險單位、區域、活動(dòng)安全管理，利用大數據，進(jìn)行風(fēng)險和脆弱性分析，結合歷史數據的回歸統計;成功和不成功案例的分析，建立風(fēng)險管理機制，指導安防系統建設。

　　8.各類(lèi)系統效能分析，主要應用公共安全系統建設、評價(jià)。

　　9.安防基礎理論研究數據庫，通過(guò)數據融合、關(guān)聯(lián)及歷史回歸統計，開(kāi)展大數據應用;建立安全基礎研究和預警理論研究基礎數據庫?？傊?，大數據應能解決公共安全的關(guān)鍵問(wèn)題，支撐公共安全系統建設。