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視頻監控:還未深入發掘的大數據寶庫

發布時間:2015-12-05

正在形成的超級視頻監控云

  視頻監控已經不再是以前那樣,幾個攝像頭連到大樓保安室,只有進入這個神秘的房間才能一窺究竟。實際上,監控攝像頭已經成為了智能終端,有網口、能控制甚至可接雙向音頻,攝像頭的互聯已經成為趨勢。

  例如公共視頻,已經從一個城市內的互聯,發展到一個省的互聯,逐步到一個國家的互聯,無論是新的網絡攝像機,還是舊模擬攝像頭+DVS/DVR,都開始加速接入一個龐大的云平臺,從單純的視頻流媒體數據到云臺操作,每一個終端都成為了一個可被遠程控制的智能化終端。而另一端,這些數據又被包裝成各種公共應用向公眾開放,看看媒體里充斥著多少手機可實時查看城市道路交通視頻的新聞。

  除了公共視頻,無數私有視頻也在形成私有云,分支龐大的連鎖超市、連鎖酒店、物流公司、金融機構甚至工業生產線,無數端點的數據正在向云匯集。而不少國家也要求私有視頻數據也要定向開放,可被調用和操作,這正是與互聯網不同的物聯云網絡,從感知到互聯到應用,只不過這個感知是用無數的“眼睛”看世界。

視頻大數據的價值還未發掘

  一般看來,視頻的冗余數據太多,只有發生了突發事件才會回看記錄,所以大部分視頻數據的存儲很短,超過一周的少之又少。而另一方面,由于數據讀寫要求高,云端存儲極為昂貴(幾千元1TB),所以絕大部分數據都是存在前端。

  視頻智能分析的初衷就是要解決冗余數據的問題,把人從枯燥的監控中解放出來,幫助人更好的眼觀六路。所謂智能的核心就是目標識別和行為分析,按照應用的要求設定規則,當視頻中的信息符合規則時才進行告警和記錄,常見的應用包括入侵檢測、周界告警、車輛識別、交通違法監控等。

  不過視頻監控數據必定能成為下一個大數據的寶庫。一方面,它具備了典型的大數據4V特征,數據量巨大、多樣化、表面上無序、但暗含著無數人和物的行為。另一方面,它是真實世界的寫照,這與互聯網獲得的大數據有很大不同,真實世界蘊含了無數難以用格式化文字表達的信息,比如人通過視覺可以快速形成判斷,一個地方是繁榮還是衰退,氣氛是緊張還是歡快,當然,前提是,存儲成本能降下來,數據處理能力能升上去。

潛力巨大的應用

  比如對于一個商場,除了對安防的需求之外,對視頻數據的二次挖掘,可以搜集顧客的性別、年齡、穿著信息,可以統計顧客的購物路徑、停留模式、聚集熱點,甚至可以二次或者多次回頭率、到店周期等。這類似于網站訪問分析,能為商場的優化提供基礎數據。如果是連鎖型企業,還能結合多店的數據,獲得區域性甚至全國性的數據。

  同樣放大到一個城市,每個街道的人流數據、車流數據都在其中,這些數據整體匯集起來,就是一個城市的人車分布圖,靜態的如不同區域人的特征、車的特征,動態的如人車的路徑、停留模式,這對城市的規劃和管理都極有價值。

   如果再結合到時間線,從無數攝像頭收集到的信息,還可以看出一個國家、一個區域、一個城市的變化,如同《大數據》里所言,甚至可以預測趨勢,比如是否更多的店鋪在新裝修開張還是更多的歇業,是更多的飯店還是更多的服裝店等,這些變化匯集起來我們可以看到人口的變化、經濟的趨勢、潮流的趨勢、自然環境的變化甚至人的快樂和緊張程度。

    這不是天方夜譚,現在的技術已經完全做到。一方面高清攝像機的普及,視頻信息質量更加優良;另一方面,智能分析的水平已經相當的高,對物品的識別和分離、對人臉的識別、對顏色文字數字的識別、對物體變化的分析甚至還有暴力行為的監測。

  但要實現這種意義上的數據挖掘,需要進行大量元數據的記錄,甚至是與監控目的無關的元數據,要多維度的進行分析,需要海量的數據匯集存儲和超大規模的數據處理,最后還需要基于位置和時間的進行關聯性分析整合,這巨大的資源和成本耗費是打開大數據之門的障礙。 [轉載 CPS中安網  ]


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本文關鍵詞 :

視頻監控 網絡攝像機

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