探討公共安全視頻監控大數據融合應用

陳衛曉

隨著經濟的不斷發展，各個行業也都開始趨向于自動化，智能化，而視頻監控也應用在了各個行業中，并且對行業的發展起到了巨大的推動作用。行業在使用視頻監控過程中會產生大量的數據，而這些數據要進行分析和整合，就要依賴于先進的信息技術處理系統。公共安全跟民生息息相關，因此，公共安全的視頻監控也一定要做到科學合理的分析和應用。本文從不同角度詳細闡述了公共安全視頻監控大數據的融合應用，讓更多的人了解公共安全視頻監控帶來的便捷。

公共安全視頻監控多用在城市的建設和發展中，因為通過視頻監控可以有效解決交通、法律、民生等各方面的問題，不僅有效保障了人民群眾的權益，更便捷了人民群眾日常生活，而公共安全視頻監控在安防方面也起到了很好的作用，要想切實保障人民群眾的利益，對數據的存儲及分析整合也要變得科學高效。從這個角度來講，大數據技術在視頻監控中的使用以及發展，對完善視頻監控體系，提高數據分析的效率，具有很深刻的積極意義。

一、 如何理解公共安全視頻監控大數據的相關概念

傳統的數據分析方法無法對大數據進行有效的處理，而使用大數據技術則可以對視頻中所有的數據進行分類整合，必要時候可以快速提取。在現階段的信息處理技術中，大數據融合技術已經成為更快捷、更方便的技術，它包含很多方面，比如信息的采集、信息的管理、信息的存儲以及信息的分析等，通過大數據，人們可以有效的快速的提取出數據，并且數據也是非?？茖W且準確的。

現在幾乎各個行業都在使用視頻監控系統，而要想提取全方位的監控數據，首先要保證安裝的攝像頭數量足夠，但是攝像頭越來越多，會導致數據變得各種各樣。雖然攝像頭傳達回來的數據非常準確，但是有時候沒有參考的意義。這就需要安防人員采用科學的方法處理這些信息，妥善管理并且分析這些信息。如果只依賴于人工，則會降低處理速度，不僅會耗費人力、物力、財力，操作難度也會加大。通過分析，我們可知道在公共安全視頻監控大數據中有著三個特點：第一個特點是數據增長速度快，并且存儲量越來越大。第二個特點是數據的種類越來越多樣化，并且開始出現復雜性。第三個特點是數據的價值密度相對來講較低，但是對數據的處理的確要求較高。從這三個特點來講，如果將大數據應用在視頻監控體系中，再能夠快速提高公共安全視頻監控的質量。

二、公共安全視頻監控中大數據融合應用的積極意義

現階段隨著經濟的不斷發展，大數據技術也開始變得更加完善，但是在完善過程中仍然有一些問題出現。導致這些問題出現的原因來自各個方面，比如缺少基礎的理論支撐，受到傳統因素影響，處理技術無法及時提升，相關人員操作水平較低等，由此可見，使用大數據對公共安全視頻監控數據進行分析意義重大。

在公共安全視頻監控系統中，從傳統的標清發展到現在的高清化、智能化，是科技發展的進步，也為各個領域的視頻數據采集提供了便利之處。安保人員在調取視頻監控數據并且進行處理時，也變得更加容易。在實際工作中，人工需要處理大量的數據信息，雖然耗費大量的時間，但是如果有效使用大數據技術，則更能提升處理速度。但是現階段有很多數據處于閑置狀態，因此各個行業應當重視公共安全視頻監控系統并加以充分利用。

公共安全視頻監控技術不斷的進步，不斷的發展，因此視頻數據對存儲需求也越來越大，這就要求行業在使用視頻監控時準備好足夠的信息存儲空間。另外數據種類越來越多，因此在數據編碼格式中應當使用不同的類型對數據進行劃分，大數據信息處理具有很高的效率，但是隨著時間的推移，公共安全視頻監控數據信息也在不斷改變，傳統的數據計算已經不能滿足現在社會的發展。因此，大數據在這種背景下應運而生。由此可見，在現階段公共安全視頻監控體系的發展過程中，實時監控已經變成了主打模式，因為它有更好的載容量。

三、現階段公共安全視頻監控大數據融合應用發展現狀

通過調查發現，公共安全視頻監控體系若能夠使用大數據信息處理技術，可滿足居民的實際需求。為此國家也在不斷加大這方面的資金投入，并且建立健全相關的法律條文來保障城市安全工作順利開展。除此之外，數字化高清視頻監控也越來越多，與傳統的監控相比，數據信息傳輸量會更大。因此，安保監控工程要提高自己的數據更新速度，這樣才能滿足大數據處理的需求。除了在視頻監控體系中，還有一些其他的數字化視頻設備也會產生大量的數據，因此數據處理設備，處理與儲存設備等都要不斷發展，才能更好的滿足視頻數字化的監控需求。

在大數據處理技術之上，相關企業應當不斷優化上述需求，科學控制數據信息，有效使用大數據技術使利益最大化。除了在數據存儲上有待提高之外，數據分析能力也應當同步提升，這樣才能保證不管出現何種事件，管理人員都能夠輕松應對。另外，如果公共安全視頻監控沒有科學的數據支撐，自然形成不了科學的監控網，如果視頻中出現了沒有用的信息，那么工作人員的效率就會受到影響，間接影響后期的數據取證工作。而現階段城市建設中因為有大量的攝像頭和監控設備，監控人員其實無法實時監控到各個方面，這樣就容易造成數據丟失，因此安防人員工作能力也應當不斷提升。

四、大數據視頻監控架構的具體分析

（一）數據源層

數據源層顧名思義是指數據的來源層。它主要是通過前端的攝像頭獲得數據，通過計算機和網絡傳輸到后臺，另外還包括由編碼器或者第三方平臺轉換的各種信息，但這種信息可能是非實時信息。

（二）數據存儲層

數據存儲層的可靠性和經濟性也在很大程度上影響著大數據的效率?，F階段大數據處理數據的方式主要是用分布式文件系統以及非關系型分布式數據庫這數據進行存儲。分布式文件系統包括一個節點記錄多個數據，或者多個節點記錄多個數據。它可通過IP協議進行通信。而非關系型分布式數據庫則是以分布式文件系統作為基礎，在此基礎上對大量數據進行存儲和處理。

（三）大數據分析層

數據分析層則是指對數據的處理計算能力，也可以理解為應用能力、挖掘能力、智能分析能力。首先，大數據是以最大的規模和數據進行運算，并且通過科學的合理整合進行有效分析。為了能夠提高數據利用效率，可以使用多種計算機共同使用的方式。其次，也可以利用hive技術對數據進行深度挖掘，最大化提升數據的利用率。

五、公共安全視頻監控大數據融合應用的具體措施

（一）在公共安全視頻監控中使用數據挖掘技術

現階段中國使用的視頻監控系統其實是以計算機和網絡系統為主，視頻監控體系只是記錄簡單的圖片，通過傳輸數據由計算機進行實時分析，因此智能化發展其實并沒有全方位覆蓋。在數據處理過程中的技術也缺少新穎性，這也是為什么很多數據不能能直接使用的原因。因此，在公共安全視頻監控中應當有效使用發掘技術，這樣才能保證數據處理的準確性。但盡管這樣，在視頻數據處理過程中仍然有一些問題有待完善，因為數據的多樣性、數據的變化性、數據的多量性等都會造成各種問題。因此，如果能夠使用監控數據發掘技術，則能夠大大提高工作效率。

大數據對視頻的處理流程具體可分為四步，視頻轉碼，智能分析，融合挖掘，信息檢索。視頻轉碼則是指計算機通過對信息數據進行采集并且壓縮，轉換成編碼標準，對數據進行存儲和有效利用，具體來講，一般會通過hadoop的轉碼并且處理，然后通過融合MapReduce框架作為轉碼的主要方式。而智能分析則是指計算機對視頻中的要素進行語義分析，提取出信息特征，形成視頻，方便后期的提取。融合挖掘是指與視頻監控相關聯的其他的數據信息，這樣能夠拓展信息豐富化。而數據檢索則是對數據進行提取的過程，系統可以搭建索引，并提供檢索服務。

（二）在公共安全視頻監控中使用云儲存技術

云儲存技術是隨著科技不斷發展衍生的又一新型技術。云儲存技術具有儲存量大，并發性高，解決問題快速有效性的特點，它可以將儲存機制變得更加完備，打破時間、空間等的限制，方便安防人員隨時隨地檢查數據。云儲存技術主要采用大容量與高并發的大數據應用架構監控存儲系統，因此在儲存方面更加有力。如果在公共安全監控過程中能夠有效融合云儲存核心技術框架，結合視頻監控行業，那么數據處理和提取能力則會更上一層樓。在錄像過程中，前端的攝像頭會產生最基礎的信息，這些信息通過計算機傳輸到后臺，后臺通過云存儲將這些信息比如錄像以及數據等進行保存，云儲存同時還能將數據和畫面分離保存，這樣更方便安防人員針對性的提取。云儲存技術還能更好的通過云計算，云儲存進行進一步分析和整合。

（三）加快建設視頻圖像信息庫

在傳統視頻數據庫儲存與點播服務之外，視頻圖像信息庫能夠自動完成圖像信息的檢索以及查詢等功能，比如通過模糊查詢關鍵字，摘要提取相對應的視頻，這些視頻共享可以分成不同的級別，不同的區域，方便人員進行審計和自動分析。同時，視頻圖像信息庫還可以對接智能化的實戰應用平臺，方便公安系統實時鎖定處警目標。在交通領域中，視頻圖像信息庫也能夠在各大十字路口、治安多媒體、電子卡口等使用。

（四）如何更好的使用數據挖掘系統

數據挖掘系統在視頻監控系統發展中的主要形式一般分為兩種，第一種是利用前端設備挖掘相對應的數據技術。在使用前端設備挖掘數據之前，首先應當保證視頻監控體系的完善，這樣才能確保數據的準確，也才能確保監控設備和服務體系相對應，快速完成數據處理，最終有效挖掘視頻信息。第二種是利用后端設備挖掘數據技術，這種方法主要目的是使用后端設備對視頻傳輸回來的數據進行收集、處理、分析、整合，發現更多的相關信息，在此基礎上，如果對優勢進行分析，我們能夠發現通過前端設備發掘方法對數據信息可以使處理信息變得更加靈活。比如IP攝像機以及網絡球機，它們可以通過不同的攝像頭對視頻進行檢測，進而完成數據集成的任務。而后端數據挖掘系統的使用最大的優勢是數據處理能力會變得更加高效，各個環節的視頻信息，數據整合也會變得更加科學。數據處理速度也會變得更有質量。后端服務器集群中如果能夠挖掘出更多的視頻數據圖像，并且靈活性與擴展性也比前端服務器更加有效。與此同時，該數據挖掘技術也需要計算機設備和網絡的共同結合，這樣才能將數據挖掘工作變得更加實事求是，工作人員也應當使用科學的方法挖掘數據，這樣才能達到預期的效果。

（五）合理選用數據發掘流程

數據發掘流程是指視頻數據發掘從底層視頻數據到高層語義信息之間的關系處理，由于該種關系比較復雜比較多樣，工作人員最常用的方法就是多層次信息處理。這樣才能提取更多的有價值的信息。而現階段視頻數據挖掘過程中，首先應當從底層數據中處理視頻圖像特點，然后對圖像紋理以及色塊進行提取，然后再過度到高層的語義信息處理，因為底層的數據信息一般不會被人理解，若能轉化成高層語義信息，則會清楚的被人們所認識。

五、結語

綜上所述，社會經濟的不斷發展迎來了大數據時代，大數據時代不僅對人們的日常生產和生活起到了推動作用，同時也影響著人們的民生百態。若能夠有效的在公共安全視頻監控中使用大數據處理系統，那么可以更好的使用大數據解決相關的問題。但是現階段大數據的使用仍然在發展過程中，不免會出現各種各樣的問題，但是只要人們善于創新、善于發掘、善于改變，真正將大數據應用在更廣闊的空間，才能讓公共安全視頻監控信息處理效率得到更好的提升，從而為將來的視頻監控行業發展起到巨大的推動作用，更重要的是能夠為中國視頻監控水平的整體提升帶來福音。