监控与大数据结合开辟智能安防新局面

大数据已经成为近几年IT技术发展的新亮点，也成为视频监控应用技术发展的重点之一。杭州海康威视系统技术有限公司解决方案高级经理汤国宝谈到：“充分运用物联网、云计算等技术，利用大数据优势，围绕着智能化、专业化、数据化最大限度发挥视频监控应用效能，构建立体化社会治安防控体系，并将原先的服务专业发展到服务民生。”

视频监控数据有两个方面的内涵——海量和非结构化。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；与通常讲的结构化数据不同，视频监控业务产生的数据绝大多数以非结构化的数据为主，这给传统的数据管理和使用机制带来了极大的挑战。这些挑 战在一定程度上反映出当前视频大数据处理领域存在的主要问题，同时也对视频大数据处理技术提出了更高的要求。小编根据大数据目前在视频监控领域应用的情况 归纳整理了该项技术今后发展应关注的几个问题。

1.视频压缩编解码性能的限制

随着数字视频应用产业链的快速发展，政府、学校、社区、民用以及网络终端所产生的海量视频向传统视频编码标准发出宣战。需要传输与存储的视频数 据不断加大就需要更大程度地提高编解码效率，提高视频压缩率，从而降低传输资源消耗和存储空间。网络化进程的加快也要求编码后的视频在快速、便捷传输的同 时保证解码还原的视频质量。

视频压缩也制约着智能视频领域的发展。很多情况下我们要求降低解码后的视频损耗，比如多媒体视频认证领域，视频的无损还原是提高算法判断准确度 的先决条件，只有控制在一个合理的损耗范围内，它才能提高视频篡改提示的准确度。因此随着视频的网络化、高清化、智能化时代的来临，领先新一代视频编码标 准，超越新的技术框架和编码性能，才能在城市级视频应用领域中取得核心的主导地位。

2.智能视频监控领域中的算法检测识别准确率的问题

目前的视频监控方法只能在非常简单的环境下聚焦少量目标，检测、识别、跟踪性能还无法达到一个较高的水准，多数软件都存在场景、环境的限制，例 如在简单、纯净的场景中，检测目标背景与前景差别较大时，检测结果较为准确；而在一些人流量密度大的复杂场景中，如地铁、车站、商场，监视成千上万个个体 时，准确地识别、跟踪、检测则是一项非常艰巨的任务。

同时算法检测会受到光线、颜色、化妆、摄像机硬件误差及精密度等一系列的问题影响，因此在低端智能与真正的人工智能之间还存在一个较大的鸿沟，它需要计算机处理能力及处理速度的提升。

我们需要的是一种接近人类，甚至高于人类的识别准确率，并且能够检测区分人群行为，预测潜在的群体灾难。这不仅仅在智能视频领域，而且从多领域的交叉融合角度，智能分析的研发与探索对机器人的发展也能够起到积极的推进作用。

3.高清监控摄像机的智能化处理

以往大多数城市级安防监控摄像头录制的视频画面都较为模糊，刑侦破案分析的依据仅仅为模糊画面动作方向，甚至是模糊的像素点，对具体人物细节的描述不清晰导致刑侦难度加大，辅助公安机关研判的力度不强。在智能安防的 监控领域，传统的智能分析方法较多的是在CIF格式下进行算法处理，这样处理速度更易达到实时。当传统视频向高清视频转换过渡时需要多重处理策略相结合进 行算法分析，这需要持续的研发革新。在从标清向高清的门槛跨越过程中，网络带宽的承载力、视频的显示、存储等问题也不断显现。这就要求尽可能在前端的高清 摄像机能实现智能化，这也是智能监控发展的重点之一。

总结：

随着全国各地平安城市项目的大规模推进，视频监控在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，克服前进中面临的众多瓶颈问题。

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