視頻監(jiān)控:還未深入發(fā)掘的大數(shù)據(jù)寶庫

互聯(lián)網(wǎng)IDC圈12月4日報道:

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正在形成的超級視頻監(jiān)控云

視頻監(jiān)控已經(jīng)不再是以前那樣,幾個攝像頭連到大樓保安室,只有進入這個神秘的房間才能一窺究竟。實際上,監(jiān)控攝像頭已經(jīng)成為了智能終端,有網(wǎng)口、能控制甚至可接雙向音頻,攝像頭的互聯(lián)已經(jīng)成為趨勢。

視頻監(jiān)控:還未深入發(fā)掘的大數(shù)據(jù)寶庫例如公共視頻,已經(jīng)從一個城市內的互聯(lián),發(fā)展到一個省的互聯(lián),逐步到一個國家的互聯(lián),無論是新的網(wǎng)絡攝像頭,還是舊模擬攝像頭+DVS/DVR,都開始加速接入一個龐大的云平臺,從單純的視頻流媒體數(shù)據(jù)到云臺操作,每一個終端都成為了一個可被遠程控制的智能化終端。而另一端,這些數(shù)據(jù)又被包裝成各種公共應用向公眾開放,看看媒體里充斥著多少手機可實時查看城市道路交通視頻的新聞。

除了公共視頻,無數(shù)私有視頻也在形成私有云,分支龐大的連鎖超市、連鎖酒店、物流公司、金融機構甚至工業(yè)生產(chǎn)線,無數(shù)端點的數(shù)據(jù)正在向云匯集。而不少國家也要求私有視頻數(shù)據(jù)也要定向開放,可被調用和操作。

這正是與互聯(lián)網(wǎng)不同的物聯(lián)云網(wǎng)絡,從感知到互聯(lián)到應用,只不過這個感知是用無數(shù)的“眼睛”看世界。

視頻大數(shù)據(jù)的價值還未發(fā)掘

一般看來,視頻的冗余數(shù)據(jù)太多,只有發(fā)生了突發(fā)事件才會回看記錄,所以大部分視頻數(shù)據(jù)的存儲很短,超過一周的少之又少。而另一方面,由于數(shù)據(jù)讀寫要求高,云端存儲極為昂貴(幾千元1TB),所以絕大部分數(shù)據(jù)都是存在前端。

視頻智能分析的初衷就是要解決冗余數(shù)據(jù)的問題,把人從枯燥的監(jiān)控中解放出來,幫助人更好的眼觀六路。所謂智能的核心就是目標識別和行為分析,按照應用的要求設定規(guī)則,當視頻中的信息符合規(guī)則時才進行告警和記錄,常見的應用包括入侵檢測、周界告警、車輛識別、交通違法監(jiān)控等。

不過視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)必定能成為下一個大數(shù)據(jù)的寶庫。一方面,它具備了典型的大數(shù)據(jù)4V特征,數(shù)據(jù)量巨大、多樣化、表面上無序、但暗含著無數(shù)人和物的行為。另一方面,它是真實世界的寫照,這與互聯(lián)網(wǎng)獲得的大數(shù)據(jù)有很大不同,真實世界蘊含了無數(shù)難以用格式化文字表達的信息,比如人通過視覺可以快速形成判斷,一個地方是繁榮還是衰退,氣氛是緊張還是歡快。

當然,前提是,存儲成本能降下來,數(shù)據(jù)處理能力能升上去。

視頻監(jiān)控:還未深入發(fā)掘的大數(shù)據(jù)寶庫潛力巨大的應用

比如對于一個商場,除了對安防的需求之外,對視頻數(shù)據(jù)的二次挖掘,可以搜集顧客的性別、年齡、穿著信息,可以統(tǒng)計顧客的購物路徑、停留模式、聚集熱點,甚至可以二次或者多次回頭率、到店周期等。這類似于網(wǎng)站訪問分析,能為商場的優(yōu)化提供基礎數(shù)據(jù)。如果是連鎖型企業(yè),還能結合多店的數(shù)據(jù),獲得區(qū)域性甚至全國性的數(shù)據(jù)。

同樣放大到一個城市,每個街道的人流數(shù)據(jù)、車流數(shù)據(jù)都在其中,這些數(shù)據(jù)整體匯集起來,就是一個城市的人車分布圖,靜態(tài)的如不同區(qū)域人的特征、車的特征,動態(tài)的如人車的路徑、停留模式,這對城市的規(guī)劃和管理都極有價值。

如果再結合到時間線,從無數(shù)攝像頭收集到的信息,還可以看出一個國家、一個區(qū)域、一個城市的變化,如同《大數(shù)據(jù)》里所言,甚至可以預測趨勢,比如是否更多的店鋪在新裝修開張還是更多的歇業(yè),是更多的飯店還是更多的服裝店等,這些變化匯集起來我們可以看到人口的變化、經(jīng)濟的趨勢、潮流的趨勢、自然環(huán)境的變化甚至人的快樂和緊張程度。

這不是天方夜譚,現(xiàn)在的技術已經(jīng)完全做到。一方面高清攝像機的普及,視頻信息質量更加優(yōu)良;另一方面,智能分析的水平已經(jīng)相當?shù)母?,對物品的識別和分離、對人臉的識別、對顏色文字數(shù)字的識別、對物體變化的分析甚至還有暴力行為的監(jiān)測。

但要實現(xiàn)這種意義上的數(shù)據(jù)挖掘,需要進行大量元數(shù)據(jù)的記錄,甚至是與監(jiān)控目的無關的元數(shù)據(jù),要多維度的進行分析,需要海量的數(shù)據(jù)匯集存儲和超大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理,最后還需要基于位置和時間的進行關聯(lián)性分析整合,這巨大的資源和成本耗費是打開大數(shù)據(jù)之門的障礙。

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