大數據的視頻智能分析系統的運用探究

閆志揚　張陽　曾志攀

摘要：緊跟中國互聯網信息技術的迅猛發展，重視大數據背景下的智能視頻分析系統的人們也日益增多。最近幾年，視頻智能體系也不斷被運用到很多行業與領域內，并在其中發揮了非常重要的功能作用。在此，作者分析與探討了中國大數據背景下的視頻智能分析體系，并提出有關的看法與建議，以達到大數據環境下的視頻智能分析體系的最佳應用價值，因此推動中國大數據時代視頻智能分析體系的健康發展。

關鍵詞：大數據;視頻智能分析系統;技術應用

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9082（2020）04-000-01

引言

在網絡時代里，移動互聯網、社交網絡和電子商務的出現，進一步擴大了網絡技術應用的空間。近一時期，安防行業已經獲得了很大的發展范疇，監測設施的運用范圍逐步擴大，它已經逐步進入到一般居民家庭里[1]。在科學技術的指導下，監控設施已經從仿真型轉化到數字化，達到遠程視頻動態監控的宗旨。進入大數據時代，不同程度的對社會經濟、政治、文化和個人的生產和生活產生了積極影響，人們也需要逐步加強應用大數據的能力，這樣才能充分展示大數據背景下的視頻智能分析體系的實用功能。

一、大數據的視頻智能分析系統概述

在大數據基礎上的視頻智能分析技術，是專門應用計算機圖像視覺分析技術，接著又運用將場景中的背景和目標二者分離來分析和跟蹤照相機場景中展現的目標，然后通過計算機構建模型識別等技術的協助下，可以有效地提取和整合所展現的目標信息與視頻數據，從而逐步加強視頻分析的智能化和大數據分析的完整性。

二、大數據視頻智能分析系統相關功能

現如今，智能分析技術，可以根據它的作用發揮的形式細化成以下不同的種類：

1. 診斷類智能分析

這種類型的智能分析技術的作用表現在，對視頻畫面中經常看到的相機問題、視頻信號干擾以及視頻質量劣化，諸如雪花、滾動、看不清、偏色、調節失衡、失控、畫面卡頓等開展分析、識別和傳遞預警信號等環節上。

2.辨識類智能分析

這種類型的智能技術一般適用于分析與處理靜態場景方面。具體來說，應用關鍵核心技術，如圖像識別、對比度檢測和模式匹配等，以實現提取和分析個人、車輛等具體對象的相關數據資料[2]。比如對車輛識別過程中，一般使用車牌辨識技術。

3.行為類智能分析

大部分的行為類型的智能分析技術運用于開展分析和處理動態場景。最顯著的作用有下面幾點：①車輛逆行檢測和相關的交通違規檢測;②監視范圍的入侵檢測;③圍欄翻跳檢測;④行程線交叉檢測;⑤盜竊行為檢測;⑥占道操作檢測與客流量統計。

三、基于大數據的視頻智能分析系統運用策略

伴隨中國互聯網信息技術的飛速發展，大數據背景下的視頻智能分析體系，已不斷引入到許多領域與行業里，且在其中起到了非常重要功能。具體運用有下面幾點：

1. 目標行為分析應用

對于目標行為的分析，能夠理解成把視頻信息輸入服務器之后，系統自動提取視頻本身和目標有關的重要數據信息，重塑基于以上此類信息的視頻數據的框架，因此，工作人員能夠在很短的時間內，查看某一時期內所覆蓋的目標，且確定它們所有的行為，實現信息資源的有效篩查的目的。視頻智能分析體系采用智能集成播放作用，它可以根據用戶的主觀意志自動化控制視頻信息的播放進度，慢慢地播放和案件有關的有效證據和線索，把用戶不關心的數據信息使用快進模式播放。以上模式的使用，大幅度降低了有關工作者的工作量，大大提升了查看視頻信息的速度。

2.面部檢測應用

隨著視頻智能分析技術的發展，警方能夠迅速鎖定可疑者的行為模式，這時，偵查干警需要察看嫌疑者的五官特征，并使用面部檢測方法來檢測嫌疑者的五官特征信息，然后結合時間和服裝等特性，來將犯罪者鎖定下來。

3.車輛信息辨識應用

在一個路口配有攝像頭的狀況下，如果有歹徒駕車經過這個路口，可警察沒有辦法掌握車輛通過的具體時間段，這會加大警方破案的難度。為了得到和可疑車輛有關的資料信息，通過分析視頻數據，就能夠順利地獲取所找車輛的信息資料，如車身色澤，車牌號，車型等，在此情況下，警方可結合現有的信息為后續辦案提供有效參考[3]。

4.具體運用案例

在“1·6”搶劫案件的處理過程中，警方為了得到和案件有關的資料信息，則應用了對案發地在特定時間段內往來行人的動作、神情、五官等方面開展分析的方法繼續一一排查，如果存在異常行為，將會采用視頻智能分析技術對他開展解析，比如五官特征;如果是對反常行駛的車輛，將會對其車輛的車牌號、色澤、車輛類型等信息開展分析。可以看出，隨著視頻智能分析技術的快速發展，快速破案的目的將會很快達到。比如，在處理這個案件的過程中，民警通過海康威視視頻檢索體系搜索有關信息，從本質上說，即是根據設定對象的信息資源，如行為特征、個人的五官特征和車輛信息檢測等，快速定位，分析案發點出現的人與車輛等信息，給警方提供跟進辦案的有效證據。實際工作過程能夠概括為：將這個城市中的一萬多個攝像頭獲得的2000T視頻信息，根據自定義的方法存儲在服務器上，并參考嫌疑人行為特征分析、個人五官特征檢測和車輛信息識別等技術對信息資料分類開展分析與處理，最終傳遞到視頻智能分析體系。

通過對“1·6”搶劫案件開展分析的模式發現，在大數據背景下的視頻智能分析體系的運用的緊迫性顯而易見，并且海康威視視頻檢索體系的真正價值得到了認可，在這個體系的幫助下，案件調查人員可以準確、有效地專注于目標上，真正解決了現在視頻數據多、信息量大等實際工作中的問題。采取視頻調查和取證方法，有關干警的工作時間被大量節省，工作效率明顯改善，達到科技強警的目的。

結語

總而言之，中國現處于大數據和信息化的時代中，視頻智能分析體系在大眾日常生活和生產的各個領域均發揮著非常重要的功能。然而，由于現在視頻智能分析體系仍面臨很多因素的制約，從而造成視頻智能分析體系在現實工作和生活中可能存在某些缺陷和不足。所以，相關人員必須針對應用具體情況開展各個方面的探討，并逐步完善和改革視頻智能分析體系，以預防或改善其在具體工作中出現缺陷或不足，從而達到視頻智能分析體系的最佳實用功能，并推動中國視頻智能分析體系的健康良性發展。

參考文獻

[1]鹿守杭，王航，金穎，等.基于透平大數據的智能分析與自動診斷系統開發[J].機電信息，2019（24）.

[2]周永麗.基于大數據技術的視頻監控應用探討[J].現代工業經濟和信息化，2019（5）.

[3]顧友良.AI賦能視頻大數據下數字城市的應用研究[J].中國安防，2019（6）.