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视频监控:还未深入发掘的大数据宝库
行业资讯 2016-01-23 14:18:30

视频监控:还未深入发掘的大数据宝库

正在形成的超级视频监控云

  视频监控已经不再是以前那样,几个摄像头连到大楼保安室,只有进入这个神秘的房间才能一窥究竟。实际上,监控摄像头已经成为了智能终端,有网口、能控制甚至可接双向音频,摄像头的互联已经成为趋势。

  例如公共视频,已经从一个城市内的互联,发展到一个省的互联,逐步到一个国家的互联,无论是新的监控摄像头,还是旧模拟摄像头+DVS/DVR,都开始加速接入一个庞大的云平台,从单纯的视频流媒体数据到云台操作,每一个终端都成为了一个可被远程控制的智能化终端。而另一端,这些数据又被包装成各种公共应用向公众开放,看看媒体里充斥着多少手机可实时查看城市道路交通视频的新闻。

  除了公共视频,无数私有视频也在形成私有云,分支庞大的连锁超市、连锁酒店、物流公司、金融机构甚至工业生产线,无数端点的数据正在向云汇集。而不少国家也要求私有视频数据也要定向开放,可被调用和操作。

  这正是与互联网不同的物联云网络,从感知到互联到应用,只不过这个感知是用无数的“眼睛”看世界。

  视频大数据的价值还未发掘

  一般看来,视频的冗余数据太多,只有发生了突发事件才会回看记录,所以大部分视频数据的存储很短,超过一周的少之又少。而另一方面,由于数据读写要求高,云端存储极为昂贵(几千元1TB),所以绝大部分数据都是存在前端。

  视频智能分析的初衷就是要解决冗余数据的问题,把人从枯燥的监控中解放出来,帮助人更好的眼观六路。所谓智能的核心就是目标识别和行为分析,按照应用的要求设定规则,当视频中的信息符合规则时才进行告警和记录,常见的应用包括入侵检测、周界告警、车辆识别、交通违法监控等。

  不过视频监控数据必定能成为下一个大数据的宝库。一方面,它具备了典型的大数据4V特征,数据量巨大、多样化、表面上无序、但暗含着无数人和物的行为。另一方面,它是真实世界的写照,这与互联网获得的大数据有很大不同,真实世界蕴含了无数难以用格式化文字表达的信息,比如人通过视觉可以快速形成判断,一个地方是繁荣还是衰退,气氛是紧张还是欢快。

  当然,前提是,存储成本能降下来,数据处理能力能升上去。


   潜力巨大的应用

  比如对于一个商场,除了对安防的需求之外,对视频数据的二次挖掘,可以搜集顾客的性别、年龄、穿着信息,可以统计顾客的购物路径、停留模式、聚集热点,甚至可以二次或者多次回头率、到店周期等。这类似于网站访问分析,能为商场的优化提供基础数据。如果是连锁型企业,还能结合多店的数据,获得区域性甚至全国性的数据。

  同样放大到一个城市,每个街道的人流数据、车流数据都在其中,这些数据整体汇集起来,就是一个城市的人车分布图,静态的如不同区域人的特征、车的特征,动态的如人车的路径、停留模式,这对城市的规划和管理都极有价值。

  如果再结合到时间线,从无数摄像头收集到的信息,还可以看出一个国家、一个区域、一个城市的变化,如同《大数据》里所言,甚至可以预测趋势,比如是否更多的店铺在新装修开张还是更多的歇业,是更多的饭店还是更多的服装店等,这些变化汇集起来我们可以看到人口的变化、经济的趋势、潮流的趋势、自然环境的变化甚至人的快乐和紧张程度。

  这不是天方夜谭,现在的技术已经完全做到。一方面高清网络摄像机的普及,视频信息质量更加优良;另一方面,智能分析的水平已经相当的高,对物品的识别和分离、对人脸的识别、对颜色文字数字的识别、对物体变化的分析甚至还有暴力行为的监测。

  但要实现这种意义上的数据挖掘,需要进行大量元数据的记录,甚至是与监控目的无关的元数据,要多维度的进行分析,需要海量的数据汇集存储和超大规模的数据处理,最后还需要基于位置和时间的进行关联性分析整合,这巨大的资源和成本耗费是打开大数据之门的障碍。

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