面向智能監(jiān)控攝像頭的監(jiān)控視頻大數(shù)據(jù)分析處理

韓樂

面向智能監(jiān)控攝像頭的監(jiān)控視頻大數(shù)據(jù)分析處理

韓樂

中國電信股份有限公司上海嘉定電信局，上海 201800

當今智能化信息時代，視頻監(jiān)控無處不在，而且也越來越智能化，這是安防中必不可少的部分。智能監(jiān)控攝像頭的廣泛應(yīng)用增強了公共場所的安全，具有豐富的異常行為識別功能，讓不安全因素無處遁形。但是智能化監(jiān)控攝像頭在數(shù)據(jù)處理分析方面存在巨大阻礙。因此，基于大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)對智能攝像頭拍攝的監(jiān)控視頻進行分析處理，首先介紹了智能監(jiān)控攝像頭以及大數(shù)據(jù)在視頻監(jiān)控中應(yīng)用的研究背景；其次研究了大數(shù)據(jù)在視頻監(jiān)控中的分析情況；最后通過實例利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析了處理現(xiàn)實情況。通過研究，能更深刻地理解大數(shù)據(jù)技術(shù)在視頻監(jiān)控的應(yīng)用范圍和方式，為視頻監(jiān)控分析提供理論基礎(chǔ)。

智能監(jiān)控攝像頭；大數(shù)據(jù)分析；智能搜索

1 智能監(jiān)控攝像頭及監(jiān)控視頻大數(shù)據(jù)分析的研究背景

1.1 智能監(jiān)控攝像頭的研究背景

當今社會任何一座城市，都隨處可見攝像頭，這也是建設(shè)平安和諧城市的需要。例如在交通行業(yè)中，如果出現(xiàn)交通事故可以通過記錄事故發(fā)生過程的攝像頭拍攝下的視頻進行追責；在公安系統(tǒng)中，可以通過攝像頭拍攝的視頻預(yù)防恐怖襲擊，打擊犯罪行為，維護社會穩(wěn)定，保障人民權(quán)益不受侵犯，這也是建設(shè)和諧社會的需要。

傳統(tǒng)攝像頭存在許多局限，例如視頻中拍攝的目標很難識別出來，像素較低、視頻上沒有信息提示很難甚至不能對所拍的視頻進行智能分析，這給那些查看視頻的工作人員對視頻進行分析帶來難度，特別是如果公安機關(guān)部門的重要視頻信息不能夠準確地分析出來，則會給人民和國家造成很大損失[1]。于是，為了滿足人們的需求，一大批專家學(xué)者結(jié)合視頻智能分析技術(shù)，增加監(jiān)控視頻的功能，使視頻中目標更具有可讀性，例如標記視頻中的建筑、人、車等信息，將視頻標簽技術(shù)、人臉識別、車輛識別等技術(shù)結(jié)合在一起，使得攝像頭拍攝的視頻更加讓人覺得有一種現(xiàn)實感。以上各種技術(shù)的結(jié)合使得查看攝像頭視頻人員的工作負擔大大降低，難度減小，并且查看人員直接可以對要查看的目標進行操作。

1.2 基于監(jiān)控視頻大數(shù)據(jù)的研究背景

隨著視頻數(shù)據(jù)量的逐漸增加，這時候大數(shù)據(jù)技術(shù)映入人們眼簾。Guo、Shavachko、Kim以及Chen等人設(shè)計出了大數(shù)據(jù)存儲方式，并提出各自的算法。這些算法也存在缺點，只注重于單方面的視頻分析，對時空關(guān)系的監(jiān)控視頻并沒有用，相繼許多智能視頻監(jiān)控攝像頭被研究出來，主要應(yīng)用在戰(zhàn)場、公共區(qū)域、地鐵等場所。這些智能監(jiān)控攝像頭存在許多缺點，例如不能同時檢測和告警兩個以上的事件。另外，隨著存儲數(shù)據(jù)的逐漸增加，智能攝像頭的成本增加。為了解決以上諸多難題，本文提出了基于大數(shù)據(jù)的方法來分析處理監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)。本文提出的辦法不是簡單地處理單個智能攝像頭信息，而是處理多點攝像頭信息，從而發(fā)現(xiàn)視頻中目標的異常行為發(fā)生的規(guī)律，挖掘各種行為之間的聯(lián)系，盡可能地為發(fā)生的事件通過預(yù)警做出防范措施。如果事件發(fā)生了，那么可以從監(jiān)控視頻中快速取證，找出線索，查出引起事件的人或者事。

2 基于大數(shù)據(jù)視頻監(jiān)控的分析

2.1 架構(gòu)分析

要想研究基于大數(shù)據(jù)視頻監(jiān)控的架構(gòu)，這就不得不提一項技術(shù)——Hadoop。它可以和業(yè)務(wù)結(jié)合起來創(chuàng)建架構(gòu)。架構(gòu)大體包含五項內(nèi)容，分別為數(shù)據(jù)源層、存儲層、分析層、業(yè)務(wù)及管理層。我國視頻監(jiān)控中的數(shù)據(jù)源主要來自兩種：第一種來自實時監(jiān)控，第二種來自從其他設(shè)備導(dǎo)入的數(shù)據(jù)。對于數(shù)據(jù)存儲層來說，存儲的方式多種多樣。我們常見的NVR存儲系統(tǒng)，如果想要應(yīng)用性更高，則可以用Hbase；如果想要存儲的數(shù)據(jù)更加穩(wěn)定，則可以采用HDFS或者Hbase。在分析層中主要是對視頻信息進行分析和挖掘，主要步驟首先是分解數(shù)據(jù)，然后深度挖掘數(shù)據(jù)找出有用信息。業(yè)務(wù)和管理主要是對視頻設(shè)備進行管理，另外利用軟件對管理系統(tǒng)進行管理。

2.2 應(yīng)用分析

電腦和相關(guān)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在視頻監(jiān)控中是必不可少的。只包含這兩類構(gòu)成的監(jiān)控系統(tǒng)只能簡單記載圖形和視頻，這并不是真正的智能化。很多數(shù)據(jù)在沒有經(jīng)過處理并不能被人們使用，所以可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來對原始信號進行分析處理，而大數(shù)據(jù)處理在很多方面應(yīng)用受到限制，如今主要用來識別車牌。基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要實現(xiàn)方式是利用前端、后端設(shè)備。這兩種方式都具有各自的優(yōu)勢，第一種能夠更靈活地挖掘視頻中的信息；第二種方法主要是處理信息能力較強，能夠融合來自不同的數(shù)據(jù)，且效果較好。當然在數(shù)據(jù)挖掘時候也要遵循使用人的意志。數(shù)據(jù)挖掘主要包括三個步驟：（1）提取基礎(chǔ)的圖像信息；（2）利用目標進行檢測、跟蹤，最后對比提取相關(guān)信息；（3）把提取的相關(guān)信息的語義轉(zhuǎn)變?yōu)楦邔诱Z言，能讓相關(guān)人員看懂。

2.3 云端視頻分析

云端視頻主要是采用流媒體服務(wù)器進行的，通過一定的算法送到流媒體，然后進行分析，將分析出來的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)包里，終端對視頻進行渲染。如果將云端視頻分析轉(zhuǎn)移到分析服務(wù)器上，要使用專用的服務(wù)器最終傳送到終端，通過各種視頻處理算法將視頻合并到視頻包里，最后進行渲染和畫面增強處理。

3 案例分析處理

3.1 異常行為分析

犯罪分子每次進行犯罪都有自己的特征，例如要進行周密的踩點，踩點過程中的一些行為特征都是有規(guī)律的，每次都沒有什么差別，例如徘徊、逗留等這些異常行為。異常行為快速檢索方法是有一定的流程的，首先智能攝像頭發(fā)出預(yù)警信息，于是就到異常行為庫中進行查詢。這種查詢是通過復(fù)雜的映射進行查詢的，然后再進行保存。當有人員要查詢監(jiān)控視頻時，就可以瀏覽相關(guān)快照，逐個排查。每次犯罪人員犯罪前必然經(jīng)過細致的踩點，他們踩點的行為就是預(yù)警信息的依據(jù)[2]。

3.2 視頻智能保存

這個實驗的研究目標是3個ATM機。這些機子分布在武漢大學(xué)旁邊，在ATM機旁邊的攝像頭拍攝下來的數(shù)據(jù)都全部保存下來，且保留3個月，當然這種存儲極有可能保存一些無意義的視頻，浪費存儲空間，所以必須想辦法減少存儲空間的浪費。可以基于大數(shù)據(jù)進行風(fēng)險排查，對有異常行為、可疑人員利用計算機計算風(fēng)險，然后排查出來。如果檢測出來了異常人物，就可以對這段視頻進行上報保存；如果該范圍內(nèi)出現(xiàn)很多相似情況，那么這段視頻就要長期保存甚至永久保存，以供公安機關(guān)查證，以防沒有證據(jù)證明犯罪行為發(fā)生[3]。

3.3 異常行為關(guān)聯(lián)分析

當警察已經(jīng)確定犯罪行為發(fā)生的時候，警察必定要建立專案組，耗費大量的警力進行全城搜索，最終人力、財力、物力都消耗完了還不一定能查到犯罪人員。如果公安機關(guān)使用關(guān)聯(lián)分析方法應(yīng)用到破案中，對相關(guān)嫌疑人的行為進行異常行為分析例如快速移動等，快速鎖定范圍、鎖定犯罪人員，最后得到快速定位。

4 結(jié)語

隨著我國技術(shù)高速發(fā)展，智能攝像頭也相繼取代了傳統(tǒng)的攝像頭，相比傳統(tǒng)的攝像頭的優(yōu)點在于性能更高，風(fēng)險預(yù)警能力更強，節(jié)省了攝像頭的存儲空間。大數(shù)據(jù)應(yīng)用在智能攝像頭中，使攝像頭具有分析能力，使監(jiān)控視頻更加智能化，滿足人們對美好生活的需求，特別是在公安系統(tǒng)以及建設(shè)和諧城市方面體現(xiàn)得更明顯，如公安機關(guān)辦案、破案效率提高等等。本文探究的監(jiān)控視頻大數(shù)據(jù)分析處理方法提高了視頻公安機關(guān)辦事效率，具有很大的實際應(yīng)用價值。

[1]夏榮，吳彬，袁文勤. 監(jiān)控視頻恢復(fù)技術(shù)研究[J]. 網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用，2017（2）：126-127.

[2]馬元元，李向偉，劉艷飛. 海量監(jiān)控視頻分級摘要生成系統(tǒng)研究[J]. 現(xiàn)代電子技術(shù)，2017，40（13）：34-37.

[3]王嘉陳，周瑞，凌啟尉，等. 不同監(jiān)控視頻角度同一姿態(tài)的同一性研究[J]. 科技視界，2016（12）：83-84.

Monitoring Video Big Data Analysis and Processing for Intelligent Surveillance Cameras

Han Le

China Telecom Corporation Limited Shanghai Jiading Telecom Bureau, Shanghai 201800

In today’s intelligent information age, video surveillance is everywhere and more and more intelligent. This is an essential part of security. The wide application of intelligent surveillance cameras enhances the safety of public places, and it has a wealth of abnormal behavior recognition capabilities, leaving unsafe elements to nowhere. However, intelligent surveillance cameras have a huge obstacle in data processing analysis. Therefore, based on the big data analysis and processing technology to analyze and process the surveillance video captured by the smart camera, the research background of the smart surveillance camera and the application of big data in video surveillance is first introduced. Secondly, the analysis of big data in video surveillance is studied. Finally, big data technology is used to analyze and deal with the real situation. Through research, we can gain a deeper understanding of the application scope and methods of big data technology in video surveillance and provide a theoretical basis for video surveillance analysis.

intelligent surveillance camera; big data analysis; smart search

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