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智能监控浅谈大数据和视频检索技能

更新时间:2018-10-10  阅览次数: 253 次

近年来,大数据一词越来越多地被提及与使用,其含义是多数的,涉及到各行业,我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代,大数据对社会经济、政治、文化,人们生活等方面产生深远的影响,大数据对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战与机遇。人们用大数据来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。这些数据包括:移动互联、社交互联网、电子商务、科学计算等等。其中视频又是构成大数据最大的一部分。

大数据的产生

根据相关机构的调查显示,全球监控市场在未来五年内将保持稳步增长,到2018年预计将上升到1亿台。仅视频监控录像而言,每天的数据量就达上千PB,累计的历史数据将更为庞大,由此也允许看出,监控视频在大数据体系中占有极大地位置。如今随着4K时代的到来,更高清的运用越来越普及,由此产生的数据将会越来越大,视频监控也将步入更高清的大数据井喷时代。

大数据技能之视频检索

“大数据或称巨量数据、海量数据、大资料,指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。”维基百科对大数据的定义将大数据的特点阐释得很是清晰:“海量”和“非结构化”。这两个特点在视频监控行业尤为突出,如何在“海量”和“非结构化”的监控视频数据中快速找到对人们有用的信息变的尤为重要。

正是基于上述思考,视频检索技能应运而生。视频检索主要是依赖于视频算法对视频进行预处理,通过对视频实质进行结构化处理,提取出视频实质中的有效信息,进行标记或者相关处理后,人后允许通过各种属性描述进行快速检索。因此视频检索最主要的是利用视频检测算法对视频进行结构化描述,目前已经在相应的产品中得到运用的算法主要有以下几种:行为分析算法、算法、车辆颜色识别算法、车标识别算法、车型识别算法、人脸检测识别算法、人体特征识别算法等。其中人体特征识别又包括人的年龄、性别、身高、衣服颜色、是否戴眼镜等特征信息的识别。视频检索技能在安防领域的重要作用是毋庸置疑的,其允许快速地从海量的数以万计的监控录像中,找到有用的关键信息,将为视频监控带来革命性的影响。

在视频检索技能出现之前,海量视频的分析一直是困扰人们的一个难题。据南方都市报报道,一个也门商人在成都打的丢行李,成都交通委花了两天的时间才从海量的出租车GPS信息和交通监控视频找到丢失的行李。面对如此多的监控数据,去寻找到证据和线索,无异于大海捞针,但目前的现实情况通常是被迫使用人海战术进行查看。一个案件的审看需要更为多数的查看相关的摄像机视频,所审看的视频量时常达到数百上千小时。在目前的人工查看模式下,传统的技巧需要从头到尾顺序播放,往往需要数倍于原始视频的时间才能审看完成,因此需要大量人员审看。为了规避遗漏和误差,很多刑侦队采用加大人力投入的技巧,但是这种办法既影响了破案进度和效率,又使得工作人员疲惫不堪。假如有视频检索技能对视频中运动的物体等进行检索和排除,就能比较大的提高办案效率。

虽然视频检索技能在实际运用过程中,允许快速地从海量监控录像中找到一些有明显特征的人或物,但是技能所限,传统的检索方式显得比较单一,检索方式不够“智能”,这已经成为大型视频资料分析中的一个瓶颈。随着视频检索技能的不断发展,国家、企事业单位人力物力的大量投入,比如成都数字技能股份着力于此运用的研发,并开发出视频检索系统,系统采用海康威视自主高效智能分析算法技能,保证分析信息的全面和准确,同时系统采用集群化计算方式,可提供几十上百倍实时以上的快速分析能力,并可根据运用需要进行线性扩展,提高计算能力。

本系统在视频资料录入的同时,就自动对视频中的目标信息进行手法归一化与智能预处理分析,对视频进行快速处理,提取视频中目标的相关信息作为智能元数据保存至数据库中。之后的相关操作,如智能审看、智能检索等等就不用再做复杂的解码以及智能分析的工作,而是直接从智能元数据中提取,大大的提高了工作效率。根据智能元数据信息,可对目标及目标细化特征等视频实质级别进行筛选,如颜色、人/车分类等。用户还可根据案情的需要自定义设置不同的周界防范规则,通过在数据库中对元数据进行检索提取触发规则的目标信息,达到快速检索的目的,极大地提高了效率。系统允许帮助刑侦人员高效、精准地聚焦到所关注的目标,有效解决目前视频众多、信息量巨大等视频查找的棘手问题,使通过视频调查取证不再费时和繁琐,提高办案民警的工作效率,达到科技强警的目的,符合公安部对于公安信息化建设的条件。