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海量信息处理，是大数据时代的关键
2018-04-21
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海量信息处理，是大数据时代的关键

海量信息处理，是未来发展关键
    视频图像监控系统通过多年的建设，已成为公安机关打防管控的重要手段和感知城市信息的重要途径。随着视频监控系统建设的不断发展和壮大，对大量的音视频信息的分析，需要耗用大量的人力物力和时间。
    海量的视频数据需要得到有效的处理，使得能够快速、低成本、精准的发现相关目标的特征和活动轨迹。而有限的人力、计算能力，和持续增长的视频数据之间的矛盾日益突出，成为当下系统建设的重点和难点。为此，行业中近年来提出了视频浓缩与检索技术，以及视频图像信息数据库技术。
   视频处理技术在安防的应用价值
    视频浓缩检索技术，主要是利用图像处理（包括视频浓缩、摘要、复原等）、模式识别、海量数据分类存储以及搜索等技术，对海量的存储录像等原始信息进行分析和挖掘，对于目标特征、目标行为、目标间关联关系这三大类信息内容，形成各种分类的特征信息库、元数据和索引等，并提供统一接口供外部应用进行搜索，以期通过有限的线索，达到案件快速关联和定位。
    视频图像信息库建设，目前应用比较广泛的是卡口和电警的应用。由于车牌识别技术的日趋成熟，通过车牌、车牌颜色、车身、车身颜色、车辆类型等特征识别，把车辆图片、车辆信息、车主信息、盗抢车辆库等结合起来，可以有效的进行车辆的查找、布控和案件线索搜索。而其他如视频监控录像、案件等信息如何形成统一接口查询，如何进行有效数据关联，应用不是特别广泛。为此，国内很多科研单位和智能产品公司进行了多方面探索。如清华大学、中国科学院自动化研究所，上海交通大学、浙江大学等。
    视频图像信息库建设和海量数据的处理、分析、检索，是提高效率的有力手段。通过视频智能分析技术，把海量的视频数据进行浓缩、提取特征摘要、减少了存储空间。如1小时的视频录像，通过特征值方式的视频浓缩，可以把录像压缩到10分钟左右。同时，视频图像信息库有别于传统的关系数据库模型，针对结构化，半结构化和非结构化数据，通过数据的多个副本分布式保存方式，可以有效节约存储空间，关键数据的二次备份，使系统架构更加稳定和可扩展，并且提供安全的负载均衡和容错机制。
    视频图像信息库的建设，除了减少人力和搜索时间外，还可以通过搜索接口进行联网布控，对有针对性的特征图片进行匹配和模式识别，增强事前预警的功能。同时，这些系统的应用，将推动安防产业技术的进步和推广。



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