论视频监控与大数据如何结合
论视频监控与大数据如何结合？
作者：海康威视高级解决方案工程师谢凌华
海康威视系统技术有限公司高级解决方案工程师谢凌华
对于如今的视智能安防市场来说，视频监控与大数据结合无疑是一条切实可行的道路。在产品趋同、竞争激烈的当下，如果可以在某一行业深耕下去，研发出有自己特色的产品与解决方案就可以在行业里占有一席之地，同时也可以避开与大企业的正面交锋。
随着全国各地平安城市项目的大规模推进，视频监控成为智能安防领域中发挥着越来越重要的作用。现在不仅在机场、车站、码头等人流集中的公共场所采用视频监控系统，而且在一些办公场所和住宅小区也安装了视频监控系统，在一些如监狱等重要场所更是提出视频监控全覆盖的应用要求。与此同时，视频监控产生的数据将会迅速的增长。在建设智能安防的路上，如何利用大数据发挥视频监控的最大效能与数据本身的应用价值，我们还需进一步探索。
Q：当前安防市场中，视频大数据领域发展现状如何？
A：在当前安防市场中，随着视频监控系统的不断完善和扩建，视频已经成为数据量最大的一类数据。如何从海量的视频数据中挖掘出有价值的信息，已经成为视频应用的一个瓶颈，SDT（视频大数据技术）就是解决这个瓶颈的关键。目前，SDT（视频大数据技术）作为价值挖掘的前沿技术，正处于起步和发展的阶段，各个安防厂商都投入了大量的研发和资金不遗余力地研发视频大数据相关的产品。并且，在某些领域取得了阶段性的成果，例如基于车牌的车辆大数据，已经在公安行业开始应用了。针对视频的大数据，需要将非结构化的视频转换成计算机能读懂的结构化数据。所以，视频结构化又是视频大数据的基础。目前各个安防企业最主要的精力都集中在视频结构化上。相信不久的将来，视频大数据的产品将会为安防行业的视频应用添姿添彩。
Q：海康威视在视频监控行业都有哪些代表产品或是成功的解决方案应用，这些产品或方案有什么独特的优势？
A：海康威视通过十几年的发展和沉淀，积累了丰富的技术和经验。针对视频大数据这块，有基于车牌的云眼车辆大数据研判系统，基于视频的解决方案有视频解析中心解决方案等等。云眼车辆大数据研判系统作为海康威视车辆大数据主推产品，在前端建设上，充分考虑已建资源的兼容与利旧，提供基于原有卡口、微卡口资源，以及原有卡口平台的多种对接模式，采用统一的技术标准规划联网架构，实现车辆大数据的分级汇聚、全网共用。
系统侧，提供基于GPU+CPU混合计算模式的云端解析，采用专业的图像处理器GPU，结合车型识别算法，依托分布式计算、计算资源虚拟化等技术，深度挖掘过车图片中有价值车辆信息，建立车辆比对模型，破解传统技术单纯依赖车牌、车型识别车辆的难题；
在存储上，提供基于云架构的分布式集群和虚拟化设计的大数据存储计算，只需合理优化网络配置和存储计算设备，利用现有的视频专网和公安信息网进行数据传输，即可实现跨区域的资源共享、统查；同时，采用分布式技术，能将存储计算指令分配到各个节点，避免由单个处理节点进行超负荷运算，大大提升数据存储、计算、检索速度。
在实战应用上，将大数据技术、云计算技术、公安实战经验与犯罪心理、犯罪行为等理论研究相结合，依托车辆特征描述信息、车辆模型、高危区域、重点管控人员、公安业务资源等多维度数据，建立大数据分析模型，从海量驳杂无序的数据中，筛选出符合犯罪行为的高价值数据，能在线索极度缺乏的情况下，快速找到案件侦破的关键信息和嫌疑对象，提高破案效率。
目前云眼车辆大数据研判系统已经在公安行业大规模应用。
Q：目前安防产品和解决方案在视频监控行业的应用中还有哪些不足？如何去完善？
A：大数据技术在视频监控行业的应用中已经开始扮演主角的角色。由于还处于起步和发展阶段，在视频监控行业中，基于车牌的大数据应用已经成熟，基于视频的大数据的处理，主要集中在视频数据的生产和视频数据的清洗，主要目的是为将来的视频大数据业务应用提供数据支撑。但是，如何利用这些庞大的数据，为公安的不同警种提供业务支撑，解决不同警种的业务难题，还在探索。相信不久的将来，利用大数据技术和视频监控数据资源，汇聚公安非视频数据资源，结合不同警种的业务流程和业务特性，提供上层应用，将是未来的方向之一。
Q：视频监控行业的应用里面，视频监控数据量规模庞大，并且随着高清化、超高清化的趋势加强，视频监控数据规模将以更快的指数级别增长，那么如何处理持续增长的大数据与视频监控的关系，如何利用大数据发挥视频监控的最大效能与数据本身的应用价值。在这些问题上贵公司是如何处理的？
A：随着技术的发展，用户的需求也在不断的强化。高清化、超高清化肯定是未来的需求方向，视频监控数据规模指数级的增长不可避免。正因为有数据爆发性的增长与视频应用不能处理海量数据的矛盾，才需要应用大数据技术去处理海量的视频数据。当然在处理视频数据的时候，需要做一些数字化的工作，将非结构化的视频数据转换为计算机识别的结构化信息，也就是我们常讲的视频解析。结构化后，利用大数据技术对结构化数据进行处理，处理结果在与相关视频相关联，从而从视频中挖掘出对业务应用具有宝贵价值的信息。完成非结构化视频→结构化数据→视频应用的目的。具有海康威视自主知识产权的云存储、云计算、云解析及视频大数据应用等技术都是围绕着这个核心点展开的，同时也是为了更好地响应未来用户的需求。
Q：大数据在视频监控行业中的发展趋势是什么？
A：大数据在视频监控行业中的发展趋势分为两个阶段，第一阶段基于大数据技术，对海量的数据进行数据管理、查询、关联，后续将根据大数据算法、业务模型，数据挖掘技术结合各个行业业务流程和属性提供上层业务应用，也是目前各个安防厂家正在或准备做的工作。第二阶段，随着技术的发展，用户更高层次的需求不断完善，利用业务模型、行为分析，机器学习等技术结合海量数据对视频内的信息进行智能分析和识别，从而感知视频内的人、车、物的行为是未来应用的重点。海康威视在这方面已经开始了相关研究。
大数据技术的交通视频监控分析
大数据技术的交通视频监控分析 发表时间：2019-07-22T14:09:30.717Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：金志敏[导读] 摘要：交通视频监控将计算机技术、智能监控技术、远程控制技术以及大数据技术等应用在视频监控系统中，使得交通视频实现了智能监控的功能。 身份证号码：36062219750529XXXX 摘要：交通视频监控将计算机技术、智能监控技术、远程控制技术以及大数据技术等应用在视频监控系统中，使得交通视频实现了智能监控的功能。智能交通监控系统就是在此基础上发展并应用的。大数据技术在交通视频监控中的应用促使交通管理的综合指挥和综合调配功能更加强大，交警人员在交通指挥中心即可灵活的切换各条交通线管理界面，了解实时的交通信息，为综合调配和控制管理交通提供了基础。本文就来分析大数据在交通施工监控中的应用。 关键词：大数据技术；交通管理；视频监控；控制中心 引言：随着汽车制造技术的发展，汽车在当代社会的发展展现出汹涌澎湃的一面。与日俱增的各类汽车为不同地区的交通管理带来的更大的难题，频发的交通事故和日益严重的交通事故阻碍着城市经济的发展。大数据在交通管理系统中的应用为高难度的交通管理提供了良好的技术，加上智能监控系统的应用，智能交通监控系统在现代交通监控与管理中发挥了重要的作用。 一、大数据与智能交通监控系统 智能交通监控系统具有对交通信息实施监控的功能，在监控范围上尽可能保证了交通信息监控的完整性。该系统为交通参与者、交通管理者、交通工具、道路管理设施之间的细信息交换提供方便，极大的提高了交通监控与管理的效率。大数据在智能交通监控系统中的应用为智能交通监控的信息获取、信息处理、信息传递提供了先进的技术，使得海量的交通监控视频能够得到迅速而又高效的处理，丰富了智能交通监控软件的管理的功能，极大的提升了智能交通监控软件的管理效率。 如下图1所述，智能场外监控设备自动抓拍道路信息，场外监控的所有数据汇总到光端机，再由光端机传输给视频分配器，最终传输到客户终端及交通控制中心。客户终端与交通控制中心，这整个过程都属于智能交通监控系统。大数据处理技术主要应用与指挥中心的系统软件。指挥中心的系统软件应用大数据技术获取各客户终端的数据，并将海量的数据进行分析处理，从而提高交通视频的管理能力。在这个过程中，大数据处理技术能够实现对交通监控视频的获取、存储、管理和分析，所有功能集合与一体，使得海量的监控信息得到高效的处理与应用。 图1 基于大数据的智能交通监控系统 二、大数据技术在交通视频监控中的作用 （一）储存、处理海量监控视频的作用 交通视频在现代交通管理中的应用范围非常广，几乎城市的各个路口都应用了交通视频监控路况信息，高速公路中也采用了交通视频监控交通状况，因此同一时间产生的交通监控视频的数量非常庞大。大数据技术具有获取、存储、管理、分析、处理海量信息的作用，因此在交通监控视频的存储与处理中发挥了重要的作用。 （二）信息综合处理的作用 随着智能交通监控系统的应用，海量的交通信息为交通管理提供了条件，而大数据技术具有综合分析、处理信息的功能，在交通信息综合管理方面发挥着重要的作用。 （三）降低交通管理成本的作用 由于交通管理的覆盖面较广，传统的交通管理需要的人员较多，增加了交通管理的成本。基于大数据的交通视频监控具有自动化、智能化获取信息、存储信息和处理信息的功能，不仅提高了交通信息管理的效率，还优化了管理方式，减少了管理人员，极大的降低了交通管理的成本。 （四）管理方式更加灵活的作用 基于大数据技术的交通视频监控可以通系统软件实现对交通信息的管理与控制，系统软件界面（如图2所示）具有丰富的功能菜单，能够满足更多的交通管理需要。交通管理人员通过切换软件平台阶段菜单就能实现功能的转化，使得管理方式更加的灵活。 图2 系统软件界面图 三、大数据技术在交通视频监控中的应用 （一）监控视频数据库的建设 智能交通监控系统能够实现综合处理的关键在于综合信息的处理与应用，而实现这一功能的前提是建立海量的数据库。为海量的交通监控视频建立数据库，将所有的监控视频统一存储，有助于交通信息的综合分析和处理。监控视频数据库能够为智能交通系统提供基础信息，这有助于控制中心各具实时监控的路况统一管理交通情况。
智慧城市中视频监控大数据应用研究与探索
智慧城市中视频监控大数据应用研究与探索 发表时间：2018-10-01T14:03:30.950Z 来源：《基层建设》2018年第23期作者：林长榜 [导读] 摘要：在大数据状态下，智慧城市的发展倾向于城市管理的规范性和信息畅通性，安防视频摘要系统的作用有机的结合使得智慧城市发展越来越符合人们的需求。 浙江九洲网络工程有限公司浙江省温州市 325000 摘要：在大数据状态下，智慧城市的发展倾向于城市管理的规范性和信息畅通性，安防视频摘要系统的作用有机的结合使得智慧城市发展越来越符合人们的需求。伴随智慧城市及大数据建设的狂飙突进势头，智慧城市中视频大数据建设将渐入佳境。 关键词：智慧城市；视频监控；大数据；应用 一、大数据及视频监控数据概述 1、大数据 如今，我们国家的专家学者针对大数据并未形成相对统一的认知理论，绝大部分人将其定义为传统数据处理技术不能够处理的一种复杂的数据系统。它能够很好的完成信息收集以及存储等活动，同时还可以以极快的速率分析数据，能够在复杂的系统中以极快的速度获知我们所需的内容，其实用性非常高。 2、视频监控数据分析 最近几年，科技高速发展，与此同时我国的视频监控体系也开始朝着新的方向发展，比如其更加的智能，画面更为清晰，而且此时系统的安装数量持续增加，这就在无形之中使得数据信息总量不断变大。站在相应的理论层面上来看，上述数据的存在对于管理工作以及安保等工作的开展有着非常关键的存在意义。不过，在具体的开展工作的时候，对于如此庞大的数据，假如只是单纯的依据人力来分析，是无法满足我们的需要的。所以，当前的现实情况是绝大多数的监控系统中的数据内容都无法被合理的运用，导致效率非常低。所以，作为相关工作人员，此时要做的就是把大数据合理的应用到视频监控体系中。具体来讲，大数据在运用的过程中有如下的一些特征。第一，数据总量非常大，而且增长速度很快。由于当前的监控技术得到显著发展，监控点也不断增加，这就在无形之中导致数据量以极快的速度增加，特别是电脑技术的運用，使得监控点的总数暴增，此时信息总量是非常庞大的。第二，数据类型非常多。通过分析我们发现，当前的监控系统中的数据编码的格式类型非常多。而且，由于网络技术的发展，使得监控系统呈现出明显的数据多样性特征。第三，数据处理效率非常高。众所周知，监控系统的数据是一直在变化的，而且由于时间在变化，导致数据的总量也在不断增加。因此，我们过去使用的运算措施已经不能够适应目前的发展形势了，其处理信息的速度相对要慢很多。借助大数据系统，我们能够确保信息处理速率得到显著的提升，符合实效性特征。第四，数据价值密度低，效率要求高。如今，我们国家的视频监控系统多是以实时模式为主，数据总量庞大，不过有用信息相对较少。 二、智慧城市中视频监控大数据的应用 1、视频监控大数据助力安防进入智能时代 拥有安全良好的治安环境是广大民众最基本的要求，但随着城市——特别是一、二线城市流动人口的不断增加，这些群体的不稳定性和复杂性给城市的安防带来了新的问题和提出了新的挑战。现如今的视频监控大数据分析技术的突破与提升，使得其在智慧城市中的应用大放光彩。 视频监控一般在人流密集地、路口、卡口等重点安防区域安装高清摄像头，对人、车辆、各类物体的状态和行为进行实时的监控，并同时将伴随产生的视频数据进行存储。再对这些海量的视频信息进行分类分析和处理，建立视频大数据一体化应用平台和协同调度体系。然后将这个一体化应用平台和协同调度体系与公安系统原始数据库（如人脸图像数据库、车辆基本信息和特征库、其他物体行为特征库等等）建立相应的搜索引擎，深度挖掘所需信息，充分发挥视频监控大数据的作用，实现视频监控信息的网络化、情报化和智慧化，大幅度提高公安部门办案的效率，进一步保障国家的安全与稳定和广大人民群众的生命财产安全。 目前，较为火热和被认可的安防管理模式，是以人脸识别为代表的人工智能技术与视频监控相结合，形成一种全新的“智慧监控”新体系，彻底实现了传统安访向智慧安防的转变。其中较为有名的是北京旷视科技有限公司提供的一款产品face++（Security），将监控摄像拍到的视频数据经过此产品的结构化云服务系统后，能够有效地检测、判断监控视频中物体的各种行为特征，如果是人的话，可以判别出其性别、年龄、衣着，所携物品、行走方向和速度等；如果是物的话，可以判别出其颜色、大小和物体相应行为等，再与目标嫌疑对象信息进行比对，也能从浩如烟海的视频信息中找出蛛丝马迹，为公安部门提供重要线索，让犯罪分子无处遁形。 2、视频监控大数据助力交通大整治 随着越来越多的人口涌向城市，原来的道路很难得到有效地扩大，交通拥堵俨然成为现代化城市发展不可逃避的现实，让人头痛的现象，如何更好更快地疏通减堵，考验着一个城市建设者和管理者的智慧。视频监控大数据的应用在当前乃至未来的智慧交通中将起关键性作用。 交通视频监控大数据主要来源于各交通要道卡口实时采集的视频或图片信息，然后对这些庞大的数据进行存储、分析、筛选和处理，按照需求得到各类有价值的信息，以快速、准确地预测相应路段的交通状况，为交通管理部门提供各种决策支持，如交通控制、交通疏导、紧急事件预处理等。值得一提的是，交通卡口视频大数据联合各类车辆的描述信息、重点监控区域和公安系统资源等多维数据，建立数据分析系统，从海量的复杂无序的数据中，筛选出违法违规的车辆和人员信息，极大程度地利于相关刑事案件的侦察和预警，提高办案的效率。 最近几年，国内一些主流的视频监控解决方案提供商，如杭州海康威视，浙江大华等，陆续推出网络化、智能化的视频监控产品，帮助许多大城市，像北京、上海、广州、深圳等初步建立起完善的交通网络管理系统，可以实现全网的车辆和道路的监控、调度和管理，大大促进了交通整治的智能化和效率化。 3、视频监控大数据助力智慧出行 随着人们生活水平的日益提高，精神需求层面的提升，企业与企业之间经济交往的密切，居民的出行（旅游、出差）需求越来越旺盛。可是，目前城市交通设施的供给与居民出行需求之间的矛盾不断加深，特别节假日，堵、堵、堵??成了出行居民的亲身体验与感受。可见，如何科学合理地运用现代化信息手段，打造顺畅的交通以方便居民的出行，已成为城市可持续发展的不容忽视的问题。
视频监控平台建设方案
视频监控平台建设 设 计 方 案 XXXXXX有限公司 2013年10月
目录 一、概述 (4) 二、现状和建设条件 (9) 三、系统需求分析 (9) 四、系统总体设计 (11) 五、系统设备方案设计 (12) 六、管理结构 (21) 七、实现功能 (21) 八、联网方式 (22) 九、监控平台功能简介 (23) 十、典型工程案例照片 (26) 十一、项目进度安排 (35) 十二、项目验收 (35) 十三、设备清单 (36) 十四、项目概算 (37)
1、概述 1.1项目背景 交通运输是国民经济发展的基础，是社会生产、流通、分配、消费各环节正常运转和协调发展的先决条件，对保障国民经济持续健康快速发展、人民生活的改善和促进国防现代化建设具有十分重要的作用。继续加快交通建设，实现交通跨越式发展是XX市国民经济和社会发展的重要内容。 XX作为中国人口最多的特大城市，交通需求十分旺盛。公路交通、水运基础设施建设与交通需求增长不同步，交通供需矛盾突出，特别是在渡口一旦发生灾害事件，将给城市防灾减灾带来负面影响，甚至造成一定的社会危害。 根据党中央、国务院的部署，各地区、各部门围绕编制突发公共事件应急预案，建立健全突发公共事件的应急机制、体制。XX市交委也建立了众多应对突发公共事件的应急机制，为应对各种突发事件，为维持我市政治稳定和社会安定，保障道路交通安全、畅通、有序，为重大活动提供交通保障，建立了一套覆盖全市的视频监控联网系统（一期）。利用视频 监控技术，及时准确地掌握高速公路运行状况和特殊路段（桥隧）的安全情况；车站、码头等枢纽的客流状况及运营秩序，但是还有很多重要区域和路段，如国省干线公路危险路段、重特大桥梁、隧道、货运站场、港口、航道等重要交通站场的视频信息项目还没有建设或联网。 XX主要负责XX市主城区各公路渡口的管理、建设、维护，科学合理安排运力，确保连接国（省）道断头公路“活桥梁”的安全畅通，保障国家在紧急状态下对交通运输应急应变的需要；加强安全和设备管理，搞好渡运生产，确保渡运安全畅通。
视频监控管理平台
视频监控管理平台 在模拟视频监控时代，系统的核心是视频矩阵，信号采集、传输、显示、存储都是模拟信号，管理控制系统可以通过电路开关独立工作，不依赖于任何软件。随着计算机技术的普及，视频图像数字化、网络化，监控系统的架构不再像矩阵一样集中管理控制，监控的范围也越来越大，设备也原来越分散。小规模的监控局点通过DVR可以完成管理控制，高清网络摄像机的流行，让NVR有了替代DVR的趋势。在大规模的视频监控系统中，主要还是由功能丰富的视频监控管理平台进行管理控制。 6.1视频监控管理平台概述 视频监控系统经历了四个发展阶段，第一代视频监控系统是采用闭路电视系统构建的模拟系统，由摄像机、监视器、磁带录像机等构成，由于不能对前端进行控制且价格昂贵、操作管理复杂、扩展能力差、很难实现较大系统的要求，已经逐渐被淘汰。 第二代视频监控系统是以数字硬盘录像设备为核心的视频监控系统。 第三代视频监控系统是数字网络视频监控系统。 第四代视频监控系统是智能高清网络视频监控系统。由视频监控管理平台的发展历程可以看出，每一代视频监控系统的进化，作为整个系统的核心，视频监控管理平台也随着行业需求的不断变化而丰富功能。管理平台显示的界面是面向最终用户，可用性、可维护性非常重要。 6.2 DVR平台 数字视频录像机（或叫硬盘录像机），简称DVR（Digital Video Recorder），是伴随多媒体技术发展起来的，开始于20世纪90年代末，在本世纪初得到了迅猛发展，DVR是集多画面显示预览、录像、存储、PTZ控制、报警输入等多功能于一体的计算机系统。DVR是视频监控数字及IP时代最早的先行者，首先实现了视频图像的数字化录像。 初期的DVR是“磁带录像机VCR”的替代产品，相比磁带录像机，DVR具
用大数据技术挖掘视频监控数据的价值
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(Value)，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。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
大数据在视频监控存储的应用与挑战
大数据在视频监控存储的应用与挑战 作为云时代海量数据的来源之一，安防视频监控行业随着智慧城市和智能交通的快速发展、移动互联设备的快速激增，产生了海量的非结构化视音频数据，带动了大数据的存储、管理、分析等应用。面向云时代，业界同仁一拥而上、热血沸腾，无论是IT供应商、存储厂商、还是解决方案提供商都不甘落后，雨后春笋般的纷纷提出基于计算、存储、网络等多层次虚拟化的数据中心解决方案，投入大量资源，推出云存储、云计算等系统产品。 面对大数据，视频监控行业面临哪些难题？我们如何应用云计算、大数据相关技术来获取数据背后隐含的信息？未来的挑战和前景如何？我将从以上几方面发表个人观点，意在抛砖引玉、引发业界同仁在产业发展的进一步思考和讨论。 一、视频监控存储及智能分析系统中的难题 根据IDC预测，全球在2010年已正式进入ZB时代，全球数据量大约每两年翻一番，意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。爆炸式增长的数据，正推动人类进入大数据的时代。 大数据包括社交媒体、移动设备、科学计算和城市中部署的各类传感器信息，其中视频是构成数据体量最大的组成部分。据IMS Research统计，2011年全球摄像头的出货量达到2646万台，预计到2015年摄像头出货量达5454万台。一天产生的视频监控数据超过1500PB，而累计历史数据将更为庞大，在视频监控大联网、高清化推动下，视频监控业务将面临海量非结构化数据存储、数据共享、数据安全及数据利用四大难题。 （一）海量非结构化数据存储 安防行业的大数据目前主要来源于智慧城市和智能交通等大型安防项目。例如，2011年全球两天的数据就高达1.8ZB，相当于文明起始到21世纪初全部的数据总和；2013年中国某一线城市一个季度产生的数据总量也在200PB。当前，智慧城市建设已成为地方政府推进城镇化发展的重要途径，而随着智慧城市的发展，对高清摄像机和智能化监控设备的需求会持续增长，智能交通行业将成为十二五政府投资的重点领域，这将使未来几年视频监控行业仍保持高景气度。此外随着智能家居、民用安防的普及，更多的用户会通过移动设备监看视频，于此同时会有更多的移动互联数据产生。2012年全国就拥有3.88亿移动互联网用户，预计2015年互联设备将达到150亿，2020年互联设备将达到2000亿。数据10倍速的增长，在带来巨大机遇的同时，也带来了很大的挑战。 按照IT产业的法则：在满足客户需求的前提之下，往往技术成本越低，其生命力往往越强。由于数据量的急速扩大，以及随之而来的大规模计算的需求越来越多，一味采用高配硬件，使得硬件投资成为客户不可承受之重。如何在满足需求的前提下，删除重复数据、降低硬件成本投资将成为海量非结构化数据存储的一个难题。
视频监控管理平台软件
视频监控管理平台软件 视频监控管理平台应充分考虑用户的应用需求，能在同一系统同时兼容主流高清网络摄像机和视频服务器等，实现基于计算机网络技术的视频监控和管理；基于中间件技术、面向业务的四层体系架构模式，可确保新需求的增加无需改变软件核心模块；系统各接口应满足用户应用开发的要求，无偿提供接口开发包，配合用户调用相关安防视频数据满足应用需求。本系统所提供的产品需具有相当成熟的系统设计，保证产品能与采购人正在运行的视频监控管理系统的连、报警系统等的连接。 本系统承诺产品可在今后使用过程中无条件按采购人的实际应用需求修改；确保产品具备各种类信息标准接口，保证产品在今后使用中能与不同品牌的各种类型硬件设备实现无缝接合。本次安防视频监控系统主要用于安全管理工作，包括周界及各区域的视频监控等。 视频监控系统招标内容主要包括：前端摄像机及其编码器设备、网络系统及设备、后台视频管理和存储设备、视频数字解码设备、显示设备、室内外摄像机安装平台、实现视频监控功能的其他相关设备以及配套的线缆敷设等安装工作。 所有监控点在网络接入上采用M-JPEG、MPEG-4、H.264等压缩方式压缩传输，视频质量达到CIF、2CIF、4CIF或D1、720P、1080i及其以上高清效果，实现实时预览、按需录像；室外安装智能高速球，具有自动定位、自动巡航、设置预置位、设置巡航轨迹等功能，具有低照度功能，借助灯光或附近的辅助照明，实现24小时监控、高速巡航。 采用基于IP网络的数字化编码设备，可以兼容硬盘录像机模式兼容目前市场上主流数字压缩卡,主流嵌入式DVR，DVS，网络摄像机等设备，考虑到未来系统扩容和设备更换等因素，为了有效的保护长期投资，系统平台的选择必须可以同时支持10个以上国际和国内知名厂商的产品（），以便于业主可以不受某一单一厂商的控制，能够根据性价比最优的原则采购硬件设备；这样可以满足以后的系统扩容和其他厂家产品的接入。 利用单位之间的IP网络平台构建数字化视频监控系统；系统能够将摄像机根据监管需要任意分配给领导或者其它相关用户，这些用户可以共享或者独立拥有某个摄像机的监视和控制权。系统能够将同一个摄像机的图像保存在多个录像服务器上，需要独立保存录像资源，因此系统需要支持对同一摄像机进行多重录像的能力。 为了确保系统稳定可靠，视频编码器及网络摄像机等设备应该采用国际知名品牌产品，选用的产品必须在环境大致相同有过成功应用，能够经受住恶劣环境的考验；考虑到模拟摄像机大多在国内设有学校，用户可以选择国内生产的国际知名品牌产品； 系统应该支持目前市场上各种存储系统，包括DAS、NAS、IP-SAN、FC-SAN等，以便为用户在建设项目时可以不受限制地选择最优的存储设备； 为了使系统的日常操作灵活方便，系统应该支持用户使用模拟监视器或者数字显示器显示图像，支持采用鼠标、计算机键盘及模拟CCTV键盘等多种操作终端进行摄像机控制和切换显示操作； 功能介绍： A. 基本功能： 通过采用数字化编码设备，对监控现场等进行实时、有效的监控、显示和记录。采用先进的编解码、存储和网络传输技术，实现远程监控、图像传输、联网报警、智能调控、设备巡检、历史资料查询等功能。
视频监控大数据的关键技术和应用.pdf
视频监控大数据的关键技术和应用 随着全国各地平安城市、行业安防等项目的大规模建设，视频监控在安防领域中发 挥着越来越重要的作用，成为技术防范的最有力手段。而在新的技术条件和应用需求的 推动下，视频监控将迎来系统融合和大数据的新时代，其产生的数据将会迅速地增长， 如何从这些数据中获得有效的信息和服务，是我们必须要面对的重要问题。笔者认为， 大数据处理技术的应用，将成为下一代视频监控的发展关键。 视频监控的大数据趋势 视频监控从最早的模拟闭路监控系统开始，经历过模拟监控、数字监控、网络监控等重要发展阶段，如今进入了大数据的时代，并面临着一系列的挑战。 视频监控产生的数据正迅速增长 视频监控数据的增长有三个主要的因素。首先，视频监控不再是一个独立割裂的系统，系统的融合将催生更丰富的数据。GB/T28181-2011标准的发布和实施，在很大程度上改善了各大平台厂家各自为战、互不兼容的乱象，在“大联网”的背景下，所有的视频监 控数据将能实现深度共享和统一处理。此外，安防监控的发展趋势是融合化，视频监控 平台与其它多种系统之间如警综、消防、卡口、门禁等，将实现资源和数据的无缝整合，统一协作，形成社会化的大系统。 其次，高清视频的编解码能力不断提高，导致数据生成的厚度和精度不断提升，高分辨率和高帧率已成为视频监控主流需求。 再次，数据生成点的规模在不断扩大，视频监控的覆盖范围和监控点、卡口的数量都以30%以上的增长率在快速增加。我国安装的监控摄像头目前已超过3000万个，每年产生数万PB的数据量。 视频监控数据的管理存在瓶颈 数据的爆炸式增长，意味着需要投入更多的资源以及付出更多的努力，才能在这些体量庞大的数据中寻找到有价值的信息。目前对视频监控数据的管理能力较弱，其发展没 能跟上数据增长的速度，体现在以下几个方面: 1.数据的存储和管理
大数据与视频监控结合：闪存易看善用
大数据与视频监控结合：闪存易看善用 英特尔公司在2012年7月正式宣布，将支持海康威视开发和推广基于至强平台和英特尔ApacheHadoop发行版软件的大数据处理方案。同年10月，IBM 发布了专为大数据处理打造的专家集成系统PureData，并和南京有关部门达成建设;;智慧南京;;的战略合作。 一直以来，由于安防行业的自身业务特点以及国内厂商受研发方向所限，大数据技术在安防领域并不如在IT、互联网行业那样得以深入应用。随着科技巨头的入驻，这一市场格局正在发生巨变。 什么是;;大数据;; 大数据（bigdata）又称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。这里的;;大;;有几层含义，它可以形容组织的大小，而更重要的是它界定了企业中IT基础设施的规模，业内对大数据应用寄予了无限的期望，商业信息积累的越多价值也越大。 因此大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的;;加工能力;;，通过;;加工;;实现数据的;;增值;;。 对于安防行业来讲，在平安城市、智能交通管理、环境保护、危化品运输监控、食品安全监控，或是政府机构、大企业工作场所等的与网络连接的设备系统将最有可能成为最大的数据资源。随着平安城市、智慧城市等工程的推进，监控摄像头已经遍布大街小巷，安防监控对高清化、智能化、网络化、数字化的要求越来越高，数据量自然也不断地迅速增加。
大数据为安防行业带来崭新未来 Gartner的报告预计，2013年全球各大企业用于大数据业务的投资总额将增至340亿美元，同比增长8倍；IDC曾在2013年年初做出预测，大数据技术与服务市场将从2010年的32亿美元攀升至2015年的169亿美元，实现高达40%的年增长率，并将是整个IT与通信产业增长率的7倍。 数据越发庞大，积累的商业信息越多，价值也就越大。以海量、多样、快速为显着特征的大数据，不像传统数据库的数据那么易于管理和分析，在为整个IT及通信行业带来机会的同时，也提出了更高的要求。 驱动大数据发展的重要因素主要来自两个方面：一是消费领域，如网购及社交媒体应用产生的大量数据；另一方面来自城市基础设施建设，安防便是其中之一。建设平安城市的过程伴随大量数据的产生，尤其是以视频监控为主要特征的数字安全监控。 我们所居住的城市中有无数的高清摄像头，涉及治安监控、指挥通信、侦查破案、规范执法、社会服务等，视频接入规模从几千到几十万，随着安防监控对高清、智能、联网的要求越来越高，每天产生的数据规模正以惊人的速度不断增长。 大数据技术与视频监控业务融合 ;;除了上帝，任何人都必须用数据来说话;;，美国着名管理学家、统计学家爱德华.戴明将数据提升到了和上帝平行的高度。视频监控业务正是一个典型的数据依赖型业务，依靠数据说话。可以说，大数据与视频监控业务有着天然的结合。综合来看，大数据与数据监控业务的结合主要体现在;;存;;、;;看;;、;;
视频监控管理平台的功能指标
视频监控管理平台必须的功能 1. 系统大容量。系统具备足够大的容量，满足长期业务发展、升级和扩容需要。采用平台分布部署架构，能够满足构建大型监控网络的需要; 2. 系统高质量。监控系统业务质量满足用户需求，提供清晰的视频。为了保证视频质量，平台要能根据网络变化有一些应对措施，即要有较强的网络适应性。例如，在编码端可以依据网络带宽的变化，对编码的速率作适当调整;而在监控中心，可以采取流畅优先和实时优先两种策略供客户去选择; 3. 系统可靠性。视频监控已经被引入到很多领域的业务中，用户对视频监控的依赖性越来越强，所以对系统的可靠性要求也越来越高。平台供应商应该在网络方面满足这个要求，例如，如果一条路由器的链路中断，那么要事先采取路由备分措施，保证整体链路的畅通;另外，在中心管理单元、媒体管理单元可能要做一些负载均衡的考虑; 4. 系统安全性。用户对安全性的要求比较高。安全性主要包括两个方面：一个是网络安全，一个是应用安全。应用安全，比如用户登陆方式的管理。传统的可能是用户名和密码，这种方式的安全级别比较低，中兴力维开发了USB-KEY的方式，除了用户名和密码的匹配之外，还要通过USB-KEY，用户才能够登陆系统。此外，对于安全性要求特别高的业务，系统能够指定每个用户的操作终端，只能在规定的终端看图像信息。通过这样的处理，为用户提供安全的监控业务和良好的管理接口，保证系统正常运营; 5. 专业化管理。以前监控系统都比较小，不需要专业的管理软件，有问题派人到现场就可以解决问题。但大型网络监控系统不可能采取这样的办法，而是需要一个专业的管理终端和一个专门的管理业务台，实现对监控业务的监控与管理，当摄像机出现问题或者网络中断，监控中心要能产生告警，及时处理系统故障，保证系统正常运行。 视频监控管理平台发展迈向新的应用需求 随着网络视频监控的普及，而针对中小企业不同细分市场也将使中心管理平台呈现系列化趋势。很多业内人士认为，在运营商市场，由于运营商本身的策略、需求以及运营商本身对服 务器架构的开放性和可移植性考虑，软件平台仍将占据主导地位;而在行业和企业级市场，出于客户对稳定性、安全性、简单性、易维护性的考虑，硬件平台逐渐被行业和企业级用户认可，未来会成为行业应用的主流。NVR作为一个小型的、高度集成化的管理平台，作为硬件平台的代表，相信在以后将会得到更多的关注和更广泛的部署，不管是带网络功能的DVR，还是混合型DVR。 网络视频管理平台这一市场在目前来讲，还没有形成统一的产品定义和标准，什么样的产品或系统才是真正的网络视频管理平台，各家有自己的看法，各家的解决方案也不一样。同时，也意味着这是一个蕴藏着巨大商机的市场，近几年来，监控厂商、网络设备厂商、通
基于大数据技术的视频监控应用研究与探索
基于大数据技术的视频监控应用研究与探索在当前的社会生产中，大数据的使用已经十分广泛，数据来源众多，主要的数据来源包 括政府管理收集的数据、企业单位当中产生的数据、居民消费、生活等方面产生的数据等， 而视频监控正是数据可以得到收集的一个重要方式。因此，下文对基于大数据技术的视频监 控应用进行了相应的讨论。 2 大数据技术概述 2.1 大数据技术的概念 我们常说的大数据技术依托近年来的高速发展，现已展现出其巨大潜能，但针对其具体 概念，在公认其海量"数据"形态的基础上，仍存在较多不同的观点。第一种观点，即强调大 数据的"大"的特征，以及依托大数据所产生的技术能力和相应的资产，大数据或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和 多样化的信息资产。第二则是指那些大小已经超过了传统意义上的尺度，一般的软件工具难 以捕捉、存储、管理和分析的数据。第二种观点，以"大数据之父"舍恩伯格为代表的"规律" 的探寻及整体数据观，对大数据的挖掘及分析不再借助随机抽样技术，而是着眼于对整体数 据的深入研判。第三种观念，对大数据进行整体的界定，并对与其相关的技术等衍生物予以 概括。对于大数据的概念，所谓仁者见仁，且不论各位学者所持概念有何相左之处，单是在 纷繁复杂中立足各自的角度对大数据予以系统且完整的予以表述，已是对大数据基础理论的 总结与发展。基于上述三种观点，可以总结出对大数据的概念的界定，即大数据应是立足存 在于各类媒介中的海量数据，通过全体性、混杂性、相关性的指导，以数据挖掘、数据碰撞、数据分析等技术对海量数据分析研判，得到的依特定算法且具有一定针对性分析的数据结果。 2.2 大数据的特征 通常来说，学界认为大数据有以下几种特征。 （1）大数据的"大容量"。该特征可以是已有数据库中所储存的具有统一格式的数据集，也可以是散落于互联网中不限于文本格式或单一格式的数据集，其之广既可局限于多个已有 数据库间的互联互通，又可超越已有数据库间的交流而依托高速便捷的互联网交互行为，正如"得数据者得天下"，大数据能在个人决定、企业决策甚至国家宏观行为提供参考，正得益 于其对数据的萃娶转移、下载的低门槛要求，真正的实现了"样本=整体"的数据思维。 （2）大数据的"高速性"和"多样性"。这两个特征伴随着大数据技术从数据收集、挖掘、 分析阶段的始终，正是高速性保证了数据的实时性，避免滞后的分析结果不仅不能发挥必要 效果，且延误"战机"，多样性则是保证数据的整体分析结果中存在不可避免的混杂性，及时 发现异常数据，从而更加贴近真实情况，避免为了追求精确性而产生脱离实际的分析结果。 （3）"低价值密度"和"真实性"。这一特征使大数据的独特魅力得以彰显，即于低价值中 寻求精确的难点与关键。随着互联网的高速发展，各类数据的数量井喷式增长。于此三维度 发展下的数据中能为特定目的所利用的可能仅仅为沧海一粟，但要形成分析结果则必须建立 在混杂性与价值密度低的海量数据上，数据间相关性所揭示的潜在规律需要得到无关数据的 印证与支持，故在"真实性"的保证下，尽管最终结果可能看似匪夷所思，但其中所借揭露的 关系则正是大数据的魅力所在。 故综上所述，大数据的特征应以大容量、高速性、多样性为主，低价值密度、真实性为辅。其中，大量、高速、多样是大数据技术发挥其独有魅力的基础，而价值密度低、真实性 则是实现这一魅力的关键。依托大数据的这些独有特征，其结合现下的高速信息处理网络， 基于大数据技术的视频监控应用方向至少有"智慧城市"和"视频侦查"两方面。 3 基于大数据技术的视频监控应用
视频监控平台建设方案
视频监控平台建设 方案
视频监控平台建设 设 计 方 案 XXXXXX有限公司 10月 目录
一、概述 (2) 二、现状和建设条件 ................................................... 错误!未定义书签。 三、系统需求分析 (8) 四、系统总体设计 (9) 五、系统设备方案设计 (11) 六、管理结构............................................................... 错误!未定义书签。 七、实现功能 (17) 八、联网方式 (18) 九、监控平台功能简介 (18) 十、典型工程案例照片 .............................................. 错误!未定义书签。十一、项目进度安排 .................................................. 错误!未定义书签。十二、项目验收 .......................................................... 错误!未定义书签。十三、设备清单 (24) 十四、项目概算 (26) 1、概述 1.1项目背景 交通运输是国民经济发展的基础，是社会生产、流通、分配、消
费各环节正常运转和协调发展的先决条件，对保障国民经济持续健康快速发展、人民生活的改进和促进国防现代化建设具有十分重要的作用。继续加快交通建设，实现交通跨越式发展是XX市国民经济和社会发展的重要内容。 XX作为中国人口最多的特大城市，交通需求十分旺盛。公路交通、水运基础设施建设与交通需求增长不同步，交通供需矛盾突出，特别是在渡口一旦发生灾害事件，将给城市防灾减灾带来负面影响，甚至造成一定的社会危害。 根据党中央、国务院的部署，各地区、各部门围绕编制突发公共事件应急预案，建立健全突发公共事件的应急机制、体制。XX市交委也建立了众多应对突发公共事件的应急机制，为应对各种突发事件，为维持我市政治稳定和社会安定，保障道路交通安全、畅通、有序，为重大活动提供交通保障，建立了一套覆盖全市的视频监控联网系统（一期）。利用视频监控技术，及时准确地掌握高速公路运行状况和特殊路段（桥隧）的安全情况；车站、码头等枢纽的客流状况及运营秩序，可是还有很多重要区域和路段，如国省干线公路危险路段、重特大桥梁、隧道、货运站场、港口、航道等重要交通站场的视频信息项目还没有建设或联网。 XX主要负责XX市主城区各公路渡口的管理、建设、维护，科学合理安排运力，确保连接国（省）道断头公路“活桥梁”的安全畅通，保障国家在紧急状态下对交通运输应急应变的需要；加强安全和设备管理，搞好渡运生产，确保渡运安全畅通。
公安视频大数据与图侦应用结合现状分析
视频大数据与图侦应用结合现状分析 近年来，中国大规模推进平安城市级视频监控系统的发展，使得视频图像侦查（以下简称图侦）在公安刑侦业务中发挥越来越大的作用，取得的社会效益很高，进而又促进了监控系统的建设规模进一步扩大，加上高清化技术的发展和推广，直接的结果是导致相关的数据量急剧增长，价值密度越来越低。于是，监控领域也主动和被动的跨入了“大数据”的时代。 大数据并不新鲜，早已经在不少领域得到成熟的应用。与日常生活最相关的就是电商，电商通过大规模的商业数据统计、分析，可以得出潜在的商业规律，为下一步的商业行动提供依据。 “大数据”不等同于“大数据应用”，不同行业中的数据要形成大数据应用，并非用“拿来主义”就可以解决的，要做好视频监控的大数据应用，首先要确定应用的模式和目标。大数据的应用说到底还是“有目的”的应用，没有一定明确的应用目的和方法，就没有设计大数据处理系统的依据，说白了就是“不知道要什么，那何谈怎么做？”从其他行业只能借鉴到处理系统搭建的技术，但是不能借鉴处理系统搭建的目的与输出。 如此说来，视频大数据系统的发展在哪里？由此看来，视频大数据的应用必然首先产生在公安业务中的图侦应用，有以下几点理由： 1.公安掌握了最多的视频数据来源。也是对视频大数据发展最直接的需求者和受益者。视频大数据的发展必然首先为公安下辖的业务服务。 2.相比于其他公安业务，图侦的应用模式多样，思维活跃，围绕着“发现线索”的目的可衍生出多种的技战法，只有从这些具体的技战法中才能提炼出需求，真正告诉系统的设计者“我们要什么”。 图侦里的大数据应用需要哪些？像商业大数据那样找规律的应用似乎还远了点，目前最实在的就是从海量视频数据里把有相同线索特征的图像给找出来，让干警发现出新的案件线
视频网络监控中的综合平台的重要性
视频监控平台一体机的重要性 视频综合平台一体机是集视频接入、存储、转发、管理于一体的软硬件设备，采用高性能硬件平台，内嵌视频监控系统软件，可直接实现视频监控的前端接入、媒体调度、视频存储、业务管理、存储管理、设备管理、系统管理等功能。 对于前端设备较多的场合，使用上述模式联网已经不能满足用户方的需求，对于多类型设备联网后功能要求包括设备管理、参数设置、报警分发处理、分布式存储以及后期的分析处理都需要专门的平台软件配合相应硬件服务器群组备完成。一些增值服务需要在中心管理软件来实现，所以中心管理平台软件相应模块在整个系统中非常重要。 管理平台软件在应用中的特点 1、系统负载能力 系统负载能力是指平台管理软件能够支持的最大负荷稳定运行的视频监控点数和客户访问数。这项指标决定了平台软件系统的建设规模。当前，随着平安城市、金融联网等大型联网项目的实施以及跨地域性联网项目的建设，系统链接的设备越来越多，分控规模也不断扩大，因此整套系统的负载能力决定着联网项目的规模。为了满足上述需求，在平台软件系统中越来越多的引进了多级目录架构、多服务群组处理功能，以适应大规模联网需求。 2、人性化用户界面 以往的一些安防系统软件专业术语较多，影响了一部分普通用户的使用。所以一个成熟的平台监控系统需要简化用户操作，通过简便的图形化操作使功能菜单更直观，即使是从未接触过的用户都能快速上手。例如采用web方式访问，通过页面快捷方式进入分级菜单以及充分利用鼠标功能等等，软件系统操作简繁与否在很大程序上影响系统的友好度。 3、简便的调试工具 在施工的过程中，往往需要预先对大批量的前端设备进行分配地址和参数设定，如果针对每个设备都要进行单独配置会是一件分厂繁琐的工作，通过使用平台软件中的配置功能，就可以实现对前端设备的批量设置修改，一方面可以大量节省调试时间，另一方面可以确保设定的一致性，提高前端产品的调试成功率。 4、功能模块化组合 由于前端设备在选用上比较灵活，分为PC式数字硬盘录像机、嵌入式DVR、视频服务器、网络摄像机等产品，因此在功能模块上可以根据需求配备不同的模块，例如客户端的基础上增加用户验证服务器、数字矩阵服务器、流媒体转发服务器等组件即可组成总和管理平台系统。另外，可以同时支持QCIF到D1的不同分辩率的前端设备，同时支持双码流压缩传输，满足不同行业对不同画质的需求。
论视频监控与大数据如何结合
论视频监控与大数据如何结合？ 作者：海康威视高级解决方案工程师谢凌华 海康威视系统技术有限公司高级解决方案工程师谢凌华 对于如今的视智能安防市场来说，视频监控与大数据结合无疑是一条切实可行的道路。在产品趋同、竞争激烈的当下，如果可以在某一行业深耕下去，研发出有自己特色的产品与解决方案就可以在行业里占有一席之地，同时也可以避开与大企业的正面交锋。 随着全国各地平安城市项目的大规模推进，视频监控成为智能安防领域中发挥着越来越重要的作用。现在不仅在机场、车站、码头等人流集中的公共场所采用视频监控系统，而且在一些办公场所和住宅小区也安装了视频监控系统，在一些如监狱等重要场所更是提出视频监控全覆盖的应用要求。与此同时，视频监控产生的数据将会迅速的增长。在建设智能安防的路上，如何利用大数据发挥视频监控的最大效能与数据本身的应用价值，我们还需进一步探索。
Q：当前安防市场中，视频大数据领域发展现状如何？ A：在当前安防市场中，随着视频监控系统的不断完善和扩建，视频已经成为数据量最大的一类数据。如何从海量的视频数据中挖掘出有价值的信息，已经成为视频应用的一个瓶颈，SDT（视频大数据技术）就是解决这个瓶颈的关键。目前，SDT（视频大数据技术）作为价值挖掘的前沿技术，正处于起步和发展的阶段，各个安防厂商都投入了大量的研发和资金不遗余力地研发视频大数据相关的产品。并且，在某些领域取得了阶段性的成果，例如基于车牌的车辆大数据，已经在公安行业开始应用了。针对视频的大数据，需要将非结构化的视频转换成计算机能读懂的结构化数据。所以，视频结构化又是视频大数据的基础。目前各个安防企业最主要的精力都集中在视频结构化上。相信不久的将来，视频大数据的产品将会为安防行业的视频应用添姿添彩。 Q：海康威视在视频监控行业都有哪些代表产品或是成功的解决方案应用，这些产品或方案有什么独特的优势？ A：海康威视通过十几年的发展和沉淀，积累了丰富的技术和经验。针对视频大数据这块，有基于车牌的云眼车辆大数据研判系统，基于视频的解决方案有视频解析中心解决方案等等。云眼车辆大数据研判系统作为海康威视车辆大数据主推产品，在前端建设上，充分考虑已建资源的兼容与利旧，提供基于原有卡口、微卡口资源，以及原有卡口平台的多种对接模式，采用统一的技术标准规划联网架构，实现车辆大数据的分级汇聚、全网共用。 系统侧，提供基于GPU+CPU混合计算模式的云端解析，采用专业的图像处理器GPU，结合车型识别算法，依托分布式计算、计算资源虚拟化等技术，深度挖掘过车图片中有价值车辆信息，建立车辆比对模型，破解传统技术单纯依赖车牌、车型识别车辆的难题；