用大数据技术挖掘视频监控数据的价值

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1、用大数据技术挖掘视频监控数据的价值　　随着数据量的增加，哪怕对TB级别的视频数据进行对视频内容的数据分析和检索，传统技术模式下可能需要花费数小时的计算，已远远不能胜任时效性的要求。用户希望能够对海量数据进行有效管理和使用，快速辨别有效数据，提高数据利用价值。　　得益于IT信息技术的快速进步，人类可以随时随地记录下产生的各类数据，同时数据存储的成本也正以前所未有的速度下降，大数据时代正悄然来临。在视频监控领域，高清化，大联网数据汇聚推动视频大数据形成，业务实战化推动大数据分析需求。　　一、视频监控业务的

2、大数据特征　　在视频监控领域，大数据的特点，可用Volume、Variety、Velocity、Value这4个V来概括(如图1)。大数据的特点包括以下几点：   第一，数据体量巨大(Volume)。高清化带来单个监控点数据量即以指数级增长，例如单个1080PIPC30天就会产生2T数据;IP化大联网后，各平台实现互联，平安城市网内摄像头数量达数万数十万级别，其数据量之巨大可想而知。　　第二，数据类型繁多(Variety)。视频监控领域的视频编码格式包括：H.264、MPEG-4、MJPEG等多样化的

3、编码方式。而同时随着各类物联网技术的融入到视频监控业务，汇聚了包括各种传感器、IT、CT系统产生的多样的数据。业务系统需要把结构化与非结构化数据相互关联，统一存储。　　第三，处理速度快(Velocity)。视频数据随时间快速增长，并以持续顺序到达。在视频监控领域，视频分析的效率决定价值，更低的延迟、更准确的分析是平安城市这类客户的普遍需求。随着数据量的增加，哪怕对TB级别的数据进行视频内容的数据分析和检索，采用串行计算模式都可能需要花费数小时的计算，已远远不能胜任时效性的需求。　　第四，价值密度低(V

4、alue)，效率要求高。在视频监控业务中，价值密度的高低与数据总量的大小成反比。一小时的视频监控内容，可能有用的数据仅仅只有一两秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”是目前大数据汹涌背景下亟待解决的难题。　　二、视频监控业务的大数据应用需求　　随着数据量的增加，哪怕对TB级别的视频数据进行对视频内容的数据分析和检索，传统技术模式下可能需要花费数小时的计算，已远远不能胜任时效性的要求。用户希望能够对海量数据进行有效管理和使用，快速辨别有效数据，提高数据利用价值。　　分析大数据产生小数据

5、。摄像头7×24小时工作，如实记录镜头覆盖范围内发生的一切，仅仅记录信息是不够的，因为对于客户来讲可能大部分信息是无效，有效信息可能只分布在一个较短的时间段内，按照数学统计理论，信息是呈现出幂律分布的，或称之为信息密度，往往密度越高的信息对客户价值越大。实时涌入的海量数据容易产生大量的休眠数据，浪费大量存储资源。对海量数据进行智能分析，提取出价值数据片段。建立摘要信息，减少用户需要面对处理的数据量，形成元数据信息库。　　提纯小数据产生价值数据，例如在公安系统中希望能集中分析过去和现在的犯罪数据和视频图

6、片，整合所有信息，能提供对犯罪趋势更全面的看法。这就需要针对海量历史数据实现快速检索，并对貌似非关联的数据进行关联，并在可视化平台otherstaffoftheCentre.Duringthewar,ZhuwastransferredbacktoJiangxi,andDirectorofthenewOfficeinJingdezhen,JiangxiCommitteeSecretary.Startingin1939servedasrecorderoftheWestNorthOrganization,S

7、ecretaryoftheSpecialCommitteeAfterthevictoryofthelongMarch,hehasbeentheNorthwestOfficeoftheFederationofStateenterprisesMinister,ShenmufuguSARmissions,DirectorofNingxiaCountypartyCommitteeSecretaryandrecorderoftheCountypartyCommitteeSecretary,Ministersan

8、d进行呈现，总结出数据规律，为决策者提供参考和预测未来业务走向。　　三、视频监控大数据分析所需的关键能力　　因为视频监控中大体量数据带来了很多现实中的难题，我们需要在视频监控解决方案中引入大数据技术。基于视频监控业务的特点，我们认为四类关键技术发挥至关重要的作用。　　智能分析能力。基于计算机图像识别算法，对视频图像内容进行理解和分析，生成图像内容和行为的描述信息，并以结构化或半结构化语言描述，为视频大数据分析与应用提供基础;　　大数据处理能力。基于大数据