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智能監控 淺談大數據和視頻檢索技術

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智能監控 淺談大數據和視頻檢索技術

發布日期:2017-10-09 16:34 來源:http://www.668709.live 點擊:

 近年來,大數據一詞越來越多地被提及與使用,其含義是廣泛的,涉及到各行業,我們正處在一個數據爆炸性增長的“大數據”時代,大數據對社會經濟、政治、文化,人們生活等方面產生深遠的影響,大數據對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰與機遇。人們用大數據來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據。這些數據包括:移動互聯、社交網絡、電子商務、科學計算等等。其中視頻又是構成大數據最大的一部分。

  大數據的產生

  根據相關機構的調查顯示,全球監控市場在未來五年內將保持穩步增長,到2017年預計將上升到1億臺。僅視頻監控錄像而言,每天的數據量就達上千PB,累計的歷史數據將更為龐大,由此也可以看出,監控視頻在大數據體系中占有極大地位置。如今隨著4K時代的到來,更高清的應用越來越普及,由此產生的數據將會越來越大,視頻監控也將步入更高清的大數據井噴時代。

  大數據技術之視頻檢索

  “大數據或稱巨量數據、海量數據、大資料,指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工,在合理時間內達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息?!本S基百科對大數據的定義將大數據的特點闡釋得非常清晰:“海量”和“非結構化”。這兩個特點在視頻監控行業尤為突出,如何在“海量”和“非結構化”的監控視頻數據中快速找到對人們有用的信息變的尤為重要。

  正是基于上述思考,視頻檢索技術應運而生。視頻檢索主要是依賴于視頻算法對視頻進行預處理,通過對視頻內容進行結構化處理,提取出視頻內容中的有效信息,進行標記或者相關處理后,人后可以通過各種屬性描述進行快速檢索。因此視頻檢索最主要的是利用視頻檢測算法對視頻進行結構化描述,目前已經在相應的產品中得到應用的算法主要有以下幾種:行為分析算法、算法、車輛顏色識別算法、車標識別算法、車型識別算法、人臉檢測識別算法、人體特征識別算法等。其中人體特征識別又包括人的年齡、性別、身高、衣服顏色、是否戴眼鏡等特征信息的識別。視頻檢索技術在安防領域的重要作用是毋庸置疑的,其可以快速地從海量的數以萬計的監控錄像中,找到有用的關鍵信息,將為視頻監控帶來革命性的影響。

  在視頻檢索技術出現之前,海量視頻的分析一直是困擾人們的一個難題。據南方都市報報道,一個也門商人在廣州打的丟行李,廣州交通委花了兩天的時間才從海量的出租車GPS信息和交通監控視頻找到丟失的行李。面對如此多的監控數據,去尋找到證據和線索,無異于大海撈針,但目前的現實情況通常是被迫使用人海戰術進行查看。一個案件的審看需要更為廣泛的查看相關的攝像機視頻,所審看的視頻量時常達到數百上千小時。在目前的人工查看模式下,傳統的方法需要從頭到尾順序播放,往往需要數倍于原始視頻的時間才能審看完成,因此需要大量人員審看。為了規避遺漏和誤差,很多刑偵隊采用加大人力投入的方法,但是這種辦法既影響了破案進度和效率,又使得工作人員疲憊不堪。如果有視頻檢索技術對視頻中運動的物體等進行檢索和排除,就能比較大的提高辦案效率。

  雖然視頻檢索技術在實際應用過程中,可以快速地從海量監控錄像中找到一些有明顯特征的人或物,但是技術所限,傳統的檢索方式顯得比較單一,檢索方式不夠“智能”,這已經成為大型視頻資料分析中的一個瓶頸。隨著視頻檢索技術的不斷發展,國家、企事業單位人力物力的大量投入,比如杭州數字技術股份有限公司著力于此應用的研發,并開發出視頻檢索系統,系統采用??低?/strong>自主高效智能分析算法技術,保證分析信息的全面和準確,同時系統采用集群化計算方式,可提供幾十上百倍實時以上的快速分析能力,并可根據應用需要進行線性擴展,提高計算能力。

  本系統在視頻資料錄入的同時,就自動對視頻中的目標信息進行格式歸一化與智能預處理分析,對視頻進行快速處理,提取視頻中目標的相關信息作為智能元數據保存至數據庫中。之后的相關操作,如智能審看、智能檢索等等就不用再做復雜的解碼以及智能分析的工作,而是直接從智能元數據中提取,大大的提高了工作效率。根據智能元數據信息,可對目標及目標細化特征等視頻內容級別進行篩選,如顏色、人/車分類等。用戶還可根據案情的需要自定義設置不同的周界防范規則,通過在數據庫中對元數據進行檢索提取觸發規則的目標信息,達到快速檢索的目的,極大地提高了效率。系統可以幫助刑偵人員高效、精準地聚焦到所關注的目標,有效解決目前視頻眾多、信息量巨大等視頻查找的棘手問題,使通過視頻調查取證不再費時和繁瑣,提高辦案民警的工作效率,達到科技強警的目的,符合公安部對于公安信息化建設的要求。


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