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用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的價(jià)值

2014年06月17日 13:39  來(lái)源:中國(guó)數(shù)字視聽(tīng)網(wǎng)  字體【   

【中國(guó)數(shù)字視聽(tīng)網(wǎng)訊】得益于IT信息技術(shù)的快速進(jìn)步,人類可以隨時(shí)隨地記錄下產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù),同時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的成本也正以前所未有的速度下降,大數(shù)據(jù)時(shí)代正悄然來(lái)臨。在視頻監(jiān)控領(lǐng)域,高清化,大聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)匯聚推動(dòng)視頻大數(shù)據(jù)形成,業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)化推動(dòng)大數(shù)據(jù)分析需求。

視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)的大數(shù)據(jù)特征

在視頻監(jiān)控領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)的特點(diǎn),可用Volume、Variety、Velocity、Value這4個(gè)V來(lái)概括(如圖1)。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)包括以下幾點(diǎn):

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

第一,數(shù)據(jù)體量巨大(Volume)。高清化帶來(lái)單個(gè)監(jiān)控點(diǎn)數(shù)據(jù)量即以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),例如單個(gè)1080PIPC30天就會(huì)產(chǎn)生2T數(shù)據(jù);IP化大聯(lián)網(wǎng)后,各平臺(tái)實(shí)現(xiàn)互聯(lián),平安城市網(wǎng)內(nèi)攝像頭數(shù)量達(dá)數(shù)萬(wàn)數(shù)十萬(wàn)級(jí)別,其數(shù)據(jù)量之巨大可想而知。

第二,數(shù)據(jù)類型繁多(Variety)。視頻監(jiān)控領(lǐng)域的視頻編碼格式包括:H.264、MPEG-4、MJPEG等多樣化的編碼方式。而同時(shí)隨著各類物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的融入到視頻監(jiān)控業(yè)務(wù),匯聚了包括各種傳感器、IT、CT系統(tǒng)產(chǎn)生的多樣的數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)系統(tǒng)需要把結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相互關(guān)聯(lián),統(tǒng)一存儲(chǔ)。

第三,處理速度快(Velocity)。視頻數(shù)據(jù)隨時(shí)間快速增長(zhǎng),并以持續(xù)順序到達(dá)。在視頻監(jiān)控領(lǐng)域,視頻分析的效率決定價(jià)值,更低的延遲、更準(zhǔn)確的分析是平安城市這類客戶的普遍需求。隨著數(shù)據(jù)量的增加,哪怕對(duì)TB級(jí)別的數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻內(nèi)容的數(shù)據(jù)分析和檢索,采用串行計(jì)算模式都可能需要花費(fèi)數(shù)小時(shí)的計(jì)算,已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能勝任時(shí)效性的需求。

第四,價(jià)值密度低(Value),效率要求高。在視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)中,價(jià)值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。一小時(shí)的視頻監(jiān)控內(nèi)容,可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。如何通過(guò)強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”是目前大數(shù)據(jù)洶涌背景下亟待解決的難題。

視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求

隨著數(shù)據(jù)量的增加,哪怕對(duì)TB級(jí)別的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)視頻內(nèi)容的數(shù)據(jù)分析和檢索,傳統(tǒng)技術(shù)模式下可能需要花費(fèi)數(shù)小時(shí)的計(jì)算,已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能勝任時(shí)效性的要求。用戶希望能夠?qū)A繑?shù)據(jù)進(jìn)行有效管理和使用,快速辨別有效數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)利用價(jià)值。

分析大數(shù)據(jù)產(chǎn)生小數(shù)據(jù)。攝像頭7×24小時(shí)工作,如實(shí)記錄鏡頭覆蓋范圍內(nèi)發(fā)生的一切,僅僅記錄信息是不夠的,因?yàn)閷?duì)于客戶來(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(nèi),按照數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)理論,信息是呈現(xiàn)出冪律分布的,或稱之為信息密度,往往密度越高的信息對(duì)客戶價(jià)值越大。實(shí)時(shí)涌入的海量數(shù)據(jù)容易產(chǎn)生大量的休眠數(shù)據(jù),浪費(fèi)大量存儲(chǔ)資源。對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析,提取出價(jià)值數(shù)據(jù)片段。建立摘要信息,減少用戶需要面對(duì)處理的數(shù)據(jù)量,形成元數(shù)據(jù)信息庫(kù)。

提純小數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值數(shù)據(jù),例如在公安系統(tǒng)中希望能集中分析過(guò)去和現(xiàn)在的犯罪數(shù)據(jù)和視頻圖片,整合所有信息,能提供對(duì)犯罪趨勢(shì)更全面的看法。這就需要針對(duì)海量歷史數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)快速檢索,并對(duì)貌似非關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián),并在可視化平臺(tái)進(jìn)行呈現(xiàn),總結(jié)出數(shù)據(jù)規(guī)律,為決策者提供參考和預(yù)測(cè)未來(lái)業(yè)務(wù)走向。

視頻監(jiān)控大數(shù)據(jù)分析所需的關(guān)鍵能力

因?yàn)橐曨l監(jiān)控中大體量數(shù)據(jù)帶來(lái)了很多現(xiàn)實(shí)中的難題,我們需要在視頻監(jiān)控解決方案中引入大數(shù)據(jù)技術(shù)。基于視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)的特點(diǎn),我們認(rèn)為四類關(guān)鍵技術(shù)發(fā)揮至關(guān)重要的作用。

智能分析能力;谟(jì)算機(jī)圖像識(shí)別算法,對(duì)視頻圖像內(nèi)容進(jìn)行理解和分析,生成圖像內(nèi)容和行為的描述信息,并以結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化語(yǔ)言描述,為視頻大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用提供基礎(chǔ);

大數(shù)據(jù)處理能力;诖髷(shù)據(jù)并行或分布式處理技術(shù),如Hadoop,Hbase等,形成面向大數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)管理框架;提供實(shí)時(shí)和批處理ETL,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗/轉(zhuǎn)換/裝載,以形成價(jià)值信息匯聚;

數(shù)據(jù)挖掘與分析能力。對(duì)智能分析元數(shù)據(jù)的檢索、數(shù)據(jù)挖掘與分析能力,即對(duì)視頻數(shù)據(jù)的高效利用能力;與非視頻數(shù)據(jù)整合分析,挖掘事件關(guān)聯(lián)及產(chǎn)生模式,提升視頻數(shù)據(jù)價(jià)值的能力;

可視化展現(xiàn)能力。對(duì)視頻內(nèi)容的高效檢索、比對(duì)和呈現(xiàn)能力;與GIS平臺(tái)、情報(bào)分析平臺(tái)、應(yīng)急處理平臺(tái)等地方平臺(tái)視圖整合展現(xiàn),提升視頻數(shù)據(jù)實(shí)用性的能力。

通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù),進(jìn)一步挖掘海量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)背后的價(jià)值信息,快速反饋內(nèi)涵知識(shí)輔助決策判斷將是未來(lái)視頻監(jiān)控應(yīng)用的發(fā)展方向。

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