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施安电子:大数据背景下 视频监控遭遇几大困境
  • 发布日期:2018-03-02      浏览次数:1426
    •   目前,在公安工作中,zui实在的应用就是从海量视频数据里找出具有相同线索特征的图像,其中zui大的技术障碍还在于视频的结构化。站在视频分析、智能视觉的角度来看,我们可以采用一些智能分析手段,以从大量纯视频中先自动化地采集出一些常用的“元数据”信息,并用数据TAG的方式重新对视频信息进行组织、长期存储,以备“战时”急用,完成对犯罪分子行为痕迹的拼凑。
       
        飞速增长的视频监控数据,使得传统视频监控体系架构、数据的管理方式、数据分析应用等面临新的困境。
       
        困境一:数据量的急剧扩大和IT投资之间的矛盾
       
        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,客户越来越希望在满足需求的前提下,用中低端的硬件来替换高配硬件。
       
        困境二:海量数据和有效数据之间的矛盾
       
        摄像头7X24小时工作,如实记录镜头覆盖范围发生的一切,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,按照数学统计的说法,信息是呈现幂律分布的,也称之为信息的密度,往往越高密度的信息对客户价值越大。
       
        困境三:资源利用和效率之间的矛盾,串行计算和并行计算的矛盾
       
        视频监控业务网络化、大联网后,网络内的设备越来越多,利用闲置的计算资源,实现资源的zui大化利用,关乎运算的效率。在视频监控领域,往往视频分析的效率决定价值,更低的延迟、更准确的分析往往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级别的数据进行对视频内容的数据分析和检索,采用串行计算的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。视频的分析和检索,不能依赖于传统的手段,巨量数据的效率优化,并行计算是视频智能分析的*出路。
       
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