淺談大數據在視頻監控中的應用

張小軍

摘 要：經濟的高速發展帶動了科學技術的進步，如今很多行業和領域的發展都在朝著智能化以及自動化方向發展，比如視頻監控。最近幾年，視頻監控技術開始被大量的運用到很多場合之中，特別是對于安防工作來講其發揮的意義更是顯著，已然成為了目前效果最好的防范措施。由于該系統涵蓋的信息量非常大，需要不斷儲存和分析各種數據內容，原有的信息處理方式已經無法和當前的時代發展步調保持一致了，問題不斷出現。此時大數據的出現就成為了其新的發展方向，它是時代發展的必然趨勢。作者在這個前提之下，具體闡述了視頻監控系統的數據特征，重點分析了大數據對于視頻監控系統的重要性所在。

關鍵詞：大數據；視頻監控；應用

中圖分類號：TN948.6 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2017）22-0153-02

引言

當今社會經濟高速發展，此時科技也在不斷進步，對于廣大群眾來講，不論是生活亦或是生產活動都離不開各種各樣的數據。由于數據的儲存量不斷增加，加之人們對數據分析速度的要求不斷提升，此時大數據就開始出現在人們的視野之中。它是時代發展的必然產物。目前視頻監控系統被大范圍運用，數據信息量持續增加，而數據的存儲以及傳遞和分析等工作都要依靠大數據來完成。所以，要想確保視頻監控系統得到良好的發展，首先就要積極發展大數據，確保系統有強大的運作基礎。

1 大數據及視頻監控數據概述

1.1 大數據

如今，我們國家的專家學者針對大數據并未形成相對統一的認知理論，絕大部分人將其定義為傳統數據處理技術不能夠處理的一種復雜的數據系統。它能夠很好的完成信息收集以及存儲等活動，同時還可以以極快的速率分析數據，能夠在復雜的系統中以極快的速度獲知我們所需的內容，其實用性非常高。

1.2 視頻監控數據分析

最近幾年，科技高速發展，與此同時我國的視頻監控體系也開始朝著新的方向發展，比如其更加的智能，畫面更為清晰，而且此時系統的安裝數量持續增加，這就在無形之中使得數據信息總量不斷變大。站在相應的理論層面上來看，上述數據的存在對于管理工作以及安保等工作的開展有著非常關鍵的存在意義。不過，在具體的開展工作的時候，對于如此龐大的數據，假如只是單純的依據人力來分析，是無法滿足我們的需要的。所以，當前的現實情況是絕大多數的監控系統中的數據內容都無法被合理的運用，導致效率非常低。所以，作為相關工作人員，此時要做的就是把大數據合理的應用到視頻監控體系中。具體來講，大數據在運用的過程中有如下的一些特征。第一，數據總量非常大，而且增長速度很快。由于當前的監控技術得到顯著發展，監控點也不斷增加，這就在無形之中導致數據量以極快的速度增加，特別是電腦技術的運用，使得監控點的總數暴增，此時信息總量是非常龐大的。第二，數據類型非常多。通過分析我們發現，當前的監控系統中的數據編碼的格式類型非常多。而且，由于網絡技術的發展，使得監控系統呈現出明顯的數據多樣性特征。第三，數據處理效率非常高。眾所周知，監控系統的數據是一直在變化的，而且由于時間在變化，導致數據的總量也在不斷增加。因此，我們過去使用的運算措施已經不能夠適應目前的發展形勢了，其處理信息的速度相對要慢很多。借助大數據系統，我們能夠確保信息處理速率得到顯著的提升，符合實效性特征。第四，數據價值密度低，效率要求高。如今，我們國家的視頻監控系統多是以實時模式為主，數據總量龐大，不過有用信息相對較少。

2 大數據視頻監控架構分析

要想將大數據合理的納入視頻監控系統之中，就要結合當前的業務規定以及Hadoop，創建架構。通過分析可知，目前我國的大數據監控構架包含數據源層、數據存儲層、數據分析層以及業務和管理層等內容，接下來具體闡述。

2.1 數據源層

如今，我們國家的視頻監控系統的數據形式有兩種，分別是實時以及非實時數據。對于前者來講，它指的是攝像頭經由實時監控獲取的內容。對于后者來講，它指的是借助其他系統或是編碼設備等導入的數據內容。

2.2 數據存儲層

當我們開展數據存儲活動的時候，大數據通常是利用HDFS以及Hbase，以此來提升信息存儲的穩定性。此時的監控系統能夠變革之前的NVR以及專門的存儲系統，借助先進的HDFS存儲，并且利用Hbase系統創建索引，此時信息存儲變得更為合理，其應用性變得更高。

2.3 大數據分析層

我們可將大數據分析層看成是數據計算層，對視頻監控系統數據實現智能分析和數據挖掘。首先大數據利用MapReduce來分解數據，然后借助電腦計算數據，以此來提升它的使用率。同時還可以借助Hive技術，深層次挖掘數據，提取其中有價值的內容。

2.4 業務及管理層

視頻監控系統是依托眾多的管理設備實現的，能夠在第一時間消除設備運作過程中產生的問題，而且設有專門的管理系統負責管理攝像頭。將大數據運用到監控體系中，從特定的層面上來看，我們可以將視頻信息當成是一類資產來看待，把數據看成是基礎要素，創建高效率的系統，切實提升信息的使用率，提升數據處理水平。

3 大數據在視頻監控中的應用分析

3.1 視頻監控數據挖掘技術

對于我們國家來講，視頻監控體系的運作離不開電腦以及網絡技術，該系統僅是單純的記載表面圖形，并非真正意義上的智能化，和人類的思維還是有一定的差別的。因此很多數據在原始狀態之下是無法被我們所使用的，只可以借助數據挖掘才可以發揮出它們的存在價值。視頻數據技術在我們國家還處在發展的初始時期，在發展的時候面對許多的干擾要素。通過上文的論述我們得知數據本身有著多樣性特征，規律性較低，總量較大，和常見的文本信息還是有一定的不同之處的，由此可知數據挖掘技術的難度并非一般。如今，該技術被運用到很多方面，比如用來識別車牌等。

3.2 視頻監控數據挖掘技術實現方式

通過分析可知，當前時期我們使用的視頻監控系統數據挖掘技術主要有兩種實現方式。第一，借助前端設備完成。借助系統中的一線智能監控裝置，確保視頻以較快的速率集成，以實時模式挖掘信息。第二，借助后端設備完成。借助設備的服務群挖掘收集到的視頻內容。上述兩種方式有各自的優點。對于第一種來講，它能夠實時的挖掘視頻內容，其非常靈活，可以按照視頻運算方法的規定控制系統的前端監測裝置，進而搜集算法需要的信息內容。對于第二種來講，它的優點主要體現為它有著強大的信息處理水平，能夠融合各種不一樣的數據內容，同時它處理信息的效果也非常好，具有更加明顯的數據挖掘價值。視頻數據挖掘技術在后端服務器集群中實現，其靈活性非常高，而且有著強大的擴展能力。這種挖掘方式的實現離不開電腦。當我們具體的開展數據挖掘工作的時候，必須要結合使用人的需要正確的選擇我們所需要的挖掘類型。

3.3 數據挖掘流程

視頻數據挖掘的目的是建立底層視頻數據到高層語義信息之間的映射關系，因為其中的映射關系非常復雜，一般采用多層次的信息提取及映射技術來最終實現數據挖掘過程。在視頻數據挖掘過程中，從底層的視頻數據中首先提取底層圖像特征信息，包括圖像紋理、圖像色塊、運動矢量、灰度直方圖等信息，這類信息無法為我們所直接理解，它們是提取原語義信息的基礎。然后利用目標檢測、目標跟蹤、特征比對等手段從圖像特征中提取原語義信息，包括運動目標、人臉圖片等，目前此類信息已可以被人們理解，不過距離人們內心真正期望的目標還有一些差距。最后把當前的語義信息轉變為以高層語義描繪的信息，例如融合運動目標軌跡信息及用戶設計的禁區信息所生成的描述內容為“發現有人闖入禁區”的語義級報警信息，再例如融合目標行人目標檢測信息及運動軌跡信息可以生成客流量統計報表等，隨著提取信息的層次越高，它涵蓋的信息量越少，信息的抽象性越高，相應的更加便于我們理解和使用。

4 結束語

經濟的高速發展帶動了技術的進步，比如信息技術以及電腦技術等的出現就是一個顯著的代表。在這種背景之下，我們國家的視頻監控水平得到了明顯的提升，開始朝著智能化以及高清化等方向發展，此時相關的需求也在無形之中變化著。所以，把大數據融入到該系統之中是時代發展的必然趨勢，有著非常關鍵的存在意義和價值。

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