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大數(shù)據(jù)穩(wěn)步起航 視頻監(jiān)控大受裨益
編輯 :重慶監(jiān)控安裝    時間: 2017-12-27 15:31:48

重慶監(jiān)控安裝公司分享:2014年,百度、騰訊、阿里等大互聯(lián)網(wǎng)公司針對自身的平臺用戶提供數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)。國內(nèi)金融、環(huán)保、交通、醫(yī)療等行業(yè)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用也逐漸開始。在安防領(lǐng)域,視頻監(jiān)控對大數(shù)據(jù)的依賴性也日益明顯,期待存儲量更大、算法檢測識別準(zhǔn)確率更高、視頻畫面更清晰的視頻數(shù)據(jù)技術(shù)。今年是大數(shù)據(jù)的“落地年“,而在這樣的形勢下,視頻監(jiān)控將受到怎樣的影響?

  


  大數(shù)據(jù)迎來“落地年”

  作為時下最火熱的IT行業(yè)詞匯之一,大數(shù)據(jù)近年來成為各界關(guān)注的一大熱點(diǎn)。一方面,網(wǎng)民數(shù)量不斷增加;另一方面,以物聯(lián)網(wǎng)和智能移動終端等為代表的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量飛速增長,使得人均網(wǎng)絡(luò)接入帶寬和流量也迅速提升。據(jù)相關(guān)機(jī)構(gòu)預(yù)測,全球新產(chǎn)生數(shù)據(jù)年增40%,即信息總量每兩年就可以翻番。

  國金證券研報指出,今年將是大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的落地年,特別是在企業(yè)級領(lǐng)域。百度、騰訊、阿里等大互聯(lián)網(wǎng)公司針對自身的平臺用戶提供數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)。國內(nèi)金融、環(huán)保、交通、醫(yī)療等行業(yè)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用也逐漸開始。

  大數(shù)據(jù)技術(shù)日益為各行各業(yè)所倚重。在國內(nèi)資本市場,許多上市公司也紛紛看中大數(shù)據(jù)這一新興市場,爭相投資布局。近期,中科云網(wǎng)、東方國信、朗瑪信息等上市企業(yè)紛紛宣布進(jìn)軍大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。

  中國通信學(xué)會副理事長兼秘書長張新生表示,通過這幾年的發(fā)展,大數(shù)據(jù)在國內(nèi)已經(jīng)從炒作期進(jìn)入了積極探索和應(yīng)用發(fā)展初期,初步形成了以數(shù)據(jù)采集、整合分析等技術(shù)為支撐的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

  大數(shù)據(jù)對監(jiān)控數(shù)據(jù)處理的價值

  大數(shù)據(jù)在對安防數(shù)據(jù)處理價值上主要體現(xiàn)在以下幾個方面:

  一、數(shù)據(jù)應(yīng)用效率不斷提升。通過智能分析技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù),能夠使視頻數(shù)據(jù)的應(yīng)用效率不斷提升,解決以往應(yīng)用效率低下的問題。應(yīng)用效率的提升能夠使視頻數(shù)據(jù)產(chǎn)生更大的價值。

  二、數(shù)據(jù)深度應(yīng)用。數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用能夠體現(xiàn)大數(shù)據(jù)的真正價值,而這也更能提升安防系統(tǒng)的整體實(shí)力,使視頻數(shù)據(jù)的邊緣地位向核心地位靠攏,使安防行業(yè)的競爭力得到提升。

  三、體制及標(biāo)準(zhǔn)的完善。標(biāo)準(zhǔn)和體制的完善能夠進(jìn)一步促進(jìn)大數(shù)據(jù)的發(fā)展,而掌握標(biāo)準(zhǔn)的安防企業(yè)將會有更強(qiáng)大的話語權(quán)。

  視頻監(jiān)控大數(shù)據(jù)處理仍然面臨三大挑戰(zhàn)

  目前的視頻系統(tǒng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用仍然面臨三大技術(shù)挑戰(zhàn),可以概括為“存不下”、“找不到”、“看不清”三個方面。這三大挑戰(zhàn)在一定程度上反映出當(dāng)前視頻大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域存在的主要問題,同時也對視頻大數(shù)據(jù)處理技術(shù)提出了更高的要求。

  1,“存不下”主要體現(xiàn)在視頻壓縮編解碼性能的限制

  隨著數(shù)字視頻應(yīng)用產(chǎn)業(yè)鏈的快速發(fā)展,政府、學(xué)校、社區(qū)、民用以及網(wǎng)絡(luò)終端所產(chǎn)生的海量視頻向傳統(tǒng)視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)發(fā)出宣戰(zhàn)。存儲的視頻數(shù)量不斷加大就需要更大程度地提高編解碼效率,提高視頻壓縮率,從而降低存儲空間。網(wǎng)絡(luò)化進(jìn)程的加快也要求編碼后的視頻在快速、便捷傳輸?shù)耐瑫r保證解碼還原的視頻質(zhì)量。視頻壓縮也制約著智能視頻領(lǐng)域的發(fā)展。很多情況下我們要求降低解碼后的視頻損耗,比如多媒體視頻認(rèn)證領(lǐng)域,視頻的無損還原是提高算法判斷準(zhǔn)確度的先決條件,只有控制在一個合理的損耗范圍內(nèi),它才能提高視頻篡改提示的準(zhǔn)確度。因此隨著視頻的網(wǎng)絡(luò)化、高清化、智能化時代的來臨,領(lǐng)先新一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn),超越新的技術(shù)框架和編碼性能,才能在城市級視頻應(yīng)用領(lǐng)域中取得核心的主導(dǎo)地位。

  2,“找不到”主要體現(xiàn)為智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域中的算法檢測識別準(zhǔn)確率的問題

  目前的視頻監(jiān)控方法只能在非常簡單的環(huán)境下聚焦少量目標(biāo),檢測、識別、跟蹤性能還無法達(dá)到一個較高的水準(zhǔn),多數(shù)軟件都存在場景、環(huán)境的限制,例如在簡單、純凈的場景中,檢測目標(biāo)背景與前景差別較大時,檢測結(jié)果較為準(zhǔn)確;而在一些人流量密度大的復(fù)雜場景中,如地鐵、車站、商場,監(jiān)視成千上萬個個體時,準(zhǔn)確地識別、跟蹤、檢測則是一項(xiàng)非常艱巨的任務(wù)。

  同時算法檢測會受到光線、顏色、化妝、攝像機(jī)硬件誤差及精密度等一系列的問題影響,因此在低端智能與真正的人工智能之間還存在一個較大的鴻溝,它需要計算機(jī)處理能力及處理速度的提升。我們需要的是一種接近人類,甚至高于人類的識別準(zhǔn)確率,并且能夠檢測區(qū)分人群行為,預(yù)測潛在的群體災(zāi)難。這不僅僅在智能視頻領(lǐng)域,而且從多領(lǐng)域的交叉融合角度,智能分析的研發(fā)與探索對機(jī)器人的發(fā)展也能夠起到積極的推進(jìn)作用。

  3.“看不清”主要體現(xiàn)在高清監(jiān)控攝像機(jī)的智能化處理上

  以往大多數(shù)城市級安防監(jiān)控攝像頭錄制的視頻畫面都較為模糊,刑偵破案分析的依據(jù)僅僅為模糊畫面動作方向,甚至是模糊的像素點(diǎn),對具體人物細(xì)節(jié)的描述不清晰導(dǎo)致刑偵難度加大,輔助公安機(jī)關(guān)研判的力度不強(qiáng)。在智能監(jiān)控領(lǐng)域,傳統(tǒng)的智能分析方法較多的是在CIF格式下進(jìn)行算法處理,這樣處理速度更易達(dá)到實(shí)時。當(dāng)傳統(tǒng)視頻向高清視頻轉(zhuǎn)換過渡時需要多重處理策略相結(jié)合進(jìn)行算法分析,這需要持續(xù)的研發(fā)革新。在從標(biāo)清向高清的門檻跨越過程中,網(wǎng)絡(luò)帶寬的承載力、視頻的顯示、存儲等問題也不斷顯現(xiàn)。

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