
视频大数据对智慧城市建设有何作用
一、什么是视频大数据?
基于这个问题,我们可以从几个方面来理解。首先,大家都知道,大数据有“4V”特征:Volume(数据规模)、Variety(数据类型)、Velocity(处理速度)、Value(数据价值)。一、数据规模,视频数据基本是PB级别以上,体量足够大;二、数据类型,视频中有各种各样的内容信息,有人、车、物等信息,有各种行为信息,同时,视频可以有多种来源,可来自城市管理、公共安全、企业、家庭等多种领域;三、处理速度,当前,以Hadoop为代表的大数据处理技术发展非常迅速,能够针对海量的结构化、半结构化、非结构化数据提供非常高的处理效率;四、数据价值,视频大数据能够真正体现价值的地方,就是将视频数据全面利用起来,为城市的建设、管理、安全做出贡献。
其次,在《大数据时代》一书中,指出大数据的精髓在于我们分析数据时的三个转变,同样的,视频大数据也吻合这三个转变:一、分析数据的全集而非数据的采样;二、不追求精确性,由于数据非常多,即使出现一些不精确的数据,也不会影响分析结果;三、更加关心相关关系,而非因果关系,大数据的优势就在于数据的关联分析,在关联分析中能够得到很多有用的结果。再次,从整个大数据的生态来看,数据是基础,技术是关键,服务是核心。
综上所述,视频大数据并不只是拥有海量的视频数据,它需要提取海量的视频内容信息,基于专业的技术工具,挖掘出价值信息,并为用户提供更好的服务。
二、视频大数据发展现状及面临的问题
在互联网及IT领域,大数据的发展已相当成熟。然而,在视频监控领域,大数据还处于起步阶段。当然,随着智慧城市的发展,视频大数据会逐渐发展成熟并发挥越来越重要的作用。
首先,随着智慧城市建设的不断深入,视频大数据的需求越来越强烈。同时,越来越多的用户对业务提出了更高的要求,比如公安业务,要求能够从事后分析向事前预测转变。面对这些问题及需求,必须采用大数据来解决。所以,在智慧城市建设中,大数据已被推到了风口浪尖上。其次,越来越多的视频监控企业正在接触大数据,并有了初步的探索和应用。当前的一些大数据产品及应用主要有:视频云存储、云分析、数据应用。
在互联网行业中,大数据的分析对象主要是日志、用户行为信息、网页索引等数据,是计算机可以识别的结构化数据;而视频监控行业中,大数据需要分析的对象主要是视频、图片、音频等非结构化数据。所以,相比互联网大数据,视频大数据有诸多不同的地方,当然也有诸多可参考借鉴的地方,毕竟技术是相通的。纵观视频大数据,其主要包含以下核心技术:视频结构化、大数据处理技术和数据分析模型。
随着大数据的发展,许多问题逐渐暴露出来,主要表现在:智能分析技术不够成熟、数据应用不够深入、数据共享不够广泛和标准化建设不够全面。
三、视频大数据对智慧城市的作用
视频大数据的建设对智慧城市的作用主要体现在以下几个方面:
1、民生服务。在我们城市的大街小巷、商场、饭店等地方,布满了大大小小的摄像头,基于这么多监控点位产生的海量数据,可以选择性的开放一些数据给公众,为城市公民提供更好的“衣食住行”相关的服务,比如实时的交通路网信息、商场的实时人流状况以及“透明厨房”等等。
2、城市安全。视频监控系统是平安城市建设的重要组成部分,视频大数据使平安城市向“智慧型”转变。随着视频大数据的逐渐发展,在治安防控、刑侦办案中出现了更多创新型的应用。首先,办案效率极大提升。当前,我们更多的是通过人工查看的方式在视频中寻找线索,效率低,人力消耗大;而通过视频大数据,我们可以像“百度”等搜索引擎一样快速搜索线索,可基于视频图像中的人员信息、车辆信息、物体信息、行为信息,或者基于以图搜图的方式快速搜索嫌疑目标。所以,在智慧型平安城市的视频监控系统建设中,已经从原先高清系统的“看得清、看得明”向基于大数据的“找得快、找得准”转变。其次,事后取证向事前预防转变。我们当前拥有了大量的视频,但都是用于事后取证,显然无法对犯罪预防起到积极的作用。而基于视频大数据,可以对城市的犯罪做出趋势研判、预测分析,基于这些分析结果,可以有目的的部署警力,这样可以在有限的人力下有效降低城市的犯罪率。
3、可视化管理。视频监控系统发展到今天,可视化管理变得愈发重要。在交通、金融、电力、能源、校园、医疗等等领域,可视化管理都变成了不可或缺的一部分。当然,当前的可视化管理更多地还是靠人工在后台实时监看,效率并不高。基于视频大数据,可以将可视化管理提升一个高度,使前端的那些“眼睛”变得更加智慧,实现自动监看,释放人力。同时,区域内的监控点位可实现智慧联动,提升管理效率。
总之,在智慧城市建设中,视频大数据的数据共享更加广泛、深度应用更加丰富。
四、结语
视频大数据能够为用户构建更加智慧的系统,提供更具价值的服务。在智慧城市中,快速增长的视频图像数据、不断涌现的用户需求,预示着对视频大数据的诉求越来越强烈。在未来的发展中,需要不断解决视频大数据面临的问题并加以完善,包括技术创新、业务创新、体制改善、标准完善。只有更加成熟的视频大数据,才能体现出更多的优势,发挥更大的价值。随着视频大数据的不断发展成熟,它必将给智慧城市发展建设带来质的提升。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08