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视频监控与大数据


    对于如今的视智能安防市场来说,视频监控与大数据结合无疑是一条切实可行的道路。在产品趋同、竞争激烈的当下,如果可以在某一行业深耕下去,研发出有自己特色的产品与解决方案就可以在行业里占有一席之地,同时也可以避开与大企业的正面交锋。


  随着全国各地平安城市项目的大规模推进,视频监控成为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。


    其一,随着技术的发展,用户的需求也在不断的强化。高清化、超高清化肯定是未来的需求方向,视频监控数据规模指数级的增长不可避免。正因为有数据爆发性的增长与视频应用不能处理海量数据的矛盾,才需要应用大数据技术去处理海量的视频数据。当然在处理视频数据的时候,需要做一些数字化的工作,将非结构化的视频数据转换为计算机识别的结构化信息,也就是我们常讲的视频解析。结构化后,利用大数据技术对结构化数据进行处理,处理结果在与相关视频相关联,从而从视频中挖掘出对业务应用具有宝贵价值的信息。完成非结构化视频→结构化数据→视频应用的目的。具有北京明景科技自主知识产权的云存储、云计算、云解析及视频大数据应用等技术都是围绕着这个核心点展开的,同时也是为了更好地响应未来用户的需求。


    其二,大数据在视频监控行业中的发展趋势分为两个阶段,第一阶段基于大数据技术,对海量的数据进行数据管理、查询、关联,后续将根据大数据算法、业务模型,数据挖掘技术结合各个行业业务流程和属性提供上层业务应用,也是目前各个安防厂家正在或准备做的工作。第二阶段,随着技术的发展,用户更高层次的需求不断完善,利用业务模型、行为分析,机器学习等技术结合海量数据对视频内的信息进行智能分析和识别,从而感知视频内的人、车、物的行为是未来应用的重点。


    明景视频结构化分析服务器采用目标检测、特征提取、对象识别、深度学习等分析手段提取视频图像中的目标对象及运动轨迹;对目标对象进行分类为人、车、物、行为、事件等不同类别;根据目标轨迹信息可生成浓缩视频;进一步提取目标的高层特征包括目标颜色特征,分类特征,速度特征等,并把目标的轨迹信息以及高层特征形成高效的索引数据。