安防業(yè)務(wù)形態(tài)的多樣化應(yīng)用，基礎(chǔ)在于數(shù)據(jù)的獲取。然而安防行業(yè)并不缺少數(shù)據(jù)，以安防行業(yè)的主流市場視頻監(jiān)控為例，一個(gè)大型城市每天經(jīng)卡口、電子警察等監(jiān)控?cái)z像機(jī)入口產(chǎn)生的數(shù)據(jù)就可以達(dá)到1PB，已然成為世界上最大的數(shù)據(jù)生成器。因此如何高清、快速地抓拍、提取、分析、存儲(chǔ)和利用這些視頻數(shù)據(jù)才是業(yè)務(wù)應(yīng)用的關(guān)鍵。
“感”是數(shù)據(jù)獲取的源頭
以物聯(lián)網(wǎng)的角度分析，安防行業(yè)要想獲得最上層的智慧應(yīng)用，“感”是獲取海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，通過遍布各個(gè)角落的攝像機(jī)、門禁、報(bào)警、可視對(duì)講、環(huán)境感應(yīng)器等設(shè)備，將“感”的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)鋪設(shè)開，通過多維的采集設(shè)備形成大數(shù)據(jù)的來源，這些數(shù)據(jù)以視頻數(shù)據(jù)為中心，將圖片、環(huán)境、音頻、方位等信息融合進(jìn)來，形成并輸出可視化的數(shù)據(jù)內(nèi)容。杭州?？低晹?shù)字技術(shù)股份有限公司技術(shù)經(jīng)理朱佩凡舉例說，如把攝像頭和電子羅盤、GPS等傳感器結(jié)合起來，就能在電子地圖上清楚的看到這個(gè)攝像機(jī)所監(jiān)控的區(qū)域，稱作可視域，攝像頭也會(huì)在監(jiān)控畫面上自動(dòng)地顯示出它所在的經(jīng)緯度和街道信息，便于管理和調(diào)動(dòng)。
而當(dāng)前安防大數(shù)據(jù)獲取的困難之處在于當(dāng)監(jiān)控?cái)z像機(jī)抓拍目標(biāo)物體時(shí)，如果物體運(yùn)動(dòng)速度過快，或者由于拍攝清晰度、角度、光照、遮擋等因素的干擾，就有可能會(huì)造成數(shù)據(jù)的模糊和不完整，那么讓計(jì)算機(jī)“看懂”圖像和安防智慧化應(yīng)用就無從談起。所以要解決安防視頻結(jié)構(gòu)化中視頻源的清晰度、形狀、顏色等能夠被語義描述的目標(biāo)信息，就要從數(shù)據(jù)獲取的設(shè)備和技術(shù)方案入手，例如通過槍機(jī)聯(lián)動(dòng)彌補(bǔ)各自的不足，為安防大數(shù)據(jù)提供清晰的視頻源。
而在“感”的數(shù)據(jù)抓取之后，如何存儲(chǔ)也是降低用戶成本的關(guān)鍵。因?yàn)橥ǔＲ砸粋€(gè)安防項(xiàng)目的預(yù)算分析，存儲(chǔ)介質(zhì)成本最高可占項(xiàng)目成本的40%左右。因此，視頻壓縮編解碼方式非常關(guān)鍵，目前許多設(shè)備商在H.265編解碼方式的基礎(chǔ)上，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)傳輸碼流減半左右的功效。這也證明，在全球范圍內(nèi)國內(nèi)設(shè)備商安防技術(shù)的先進(jìn)性和實(shí)用性，它們所帶來的市場競爭力和商業(yè)機(jī)會(huì)也是顯而易見。
“知”是數(shù)據(jù)處理的技術(shù)
安防大數(shù)據(jù)和商業(yè)/互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)最大的區(qū)別在于95%以上的安防數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的視頻數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)便是無用的，因?yàn)樗鼈儫o法被快速檢索、查詢、無實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)研判、無歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、無法快速共享、無法長期保存……簡單地說，行業(yè)還沒有找到一種廣泛、高效、低價(jià)的方法，將這些海量的視頻數(shù)據(jù)與具體業(yè)務(wù)有效結(jié)合起來，并使其效益最大化。
因此安防大數(shù)據(jù)走向深度應(yīng)用的一個(gè)關(guān)鍵步驟就是視頻結(jié)構(gòu)化，即通過屬性特征用語義描述的方式拆分目標(biāo)物體，經(jīng)過特征信息提取進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的存儲(chǔ)，然后通過服務(wù)器針對(duì)海量的視頻結(jié)構(gòu)化信息進(jìn)行有效應(yīng)用，提供高效的檢索、分析、挖掘、統(tǒng)計(jì)等大數(shù)據(jù)服務(wù)。蘇州科達(dá)科技股份有限公司策劃推廣部周宇杰以公安卡口應(yīng)用舉例，對(duì)于卡口過車圖片這樣的海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而言，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的檢索，必須通過智能分析技術(shù)對(duì)其進(jìn)行結(jié)構(gòu)化并入庫，從卡口圖片中提取出車牌顏色、車身顏色、車標(biāo)、細(xì)分車型等傳統(tǒng)卡口前端不能提供的結(jié)構(gòu)化信息并存儲(chǔ)在相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中。
在當(dāng)前市場的產(chǎn)品應(yīng)用中，大數(shù)據(jù)服務(wù)器支持200萬條消息收發(fā)、千億條數(shù)據(jù)秒級(jí)檢索、十億級(jí)圖片秒級(jí)以圖搜圖等功能已經(jīng)產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值，也是主流設(shè)備商競爭的焦點(diǎn)。例如以圖搜圖技術(shù)，在輸入人、車等圖片后，系統(tǒng)可以快速地在視頻庫里搜索出所有具有相似特征的人和車，從而定位出人和車的軌跡。在海量視頻圖片中尋找人員、車輛的軌跡，可以節(jié)省75%的人力和時(shí)間成本。
然而，除了主流的設(shè)備商提供的系統(tǒng)平臺(tái)外，很多傳統(tǒng)監(jiān)控平臺(tái)系統(tǒng)并沒有這樣的能力去實(shí)現(xiàn)。例如在交通應(yīng)用領(lǐng)域，浙江宇視科技有限公司智能交通拓展部副部長王敬陸指出，在面對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)，很多傳統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)暴露了在海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理上的瓶頸，如系統(tǒng)存儲(chǔ)無法彈性擴(kuò)容；查詢速度緩慢，無法快速響應(yīng)突發(fā)事件；應(yīng)急指揮系統(tǒng)操作復(fù)雜；各種類型數(shù)據(jù)資源分散，無法做到整合并進(jìn)行綜合分析。從這個(gè)角度分析，監(jiān)控系統(tǒng)平臺(tái)的存量市場潛力也相當(dāng)?shù)木薮蟆?
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作者：黃亮
