淺談大數據和視頻檢索技術(shù)

　　近年來(lái)，大數據一詞越來(lái)越多地被提及與使用，其含義是廣泛的，涉及到各行業(yè)，我們正處在一個(gè)數據爆炸性增長(cháng)的 “大數據”時(shí)代，大數據對社會(huì )經(jīng)濟、政治、文化，人們生活等方面產(chǎn)生深遠的影響，大數據對人類(lèi)的數據駕馭能力提出了新的挑戰與機遇。人們用大數據來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數據。這些數據包括：移動(dòng)互聯(lián)、社交網(wǎng)絡(luò )、電子商務(wù)、科學(xué)計算等等。其中視頻又是構成大數據最大的一部分。
　　大數據的產(chǎn)生

　　根據相關(guān)機構的調查顯示，全球監控攝像機市場(chǎng)在未來(lái)五年內將保持穩步增長(cháng)，到2017年預計將上升到1億臺。僅視頻監控錄像而言，每天的數據量就達上千PB，累計的歷史數據將更為龐大，由此也可以看出，監控視頻在大數據體系中占有極大地位置。如今隨著(zhù)4K時(shí)代的到來(lái)，更高清的應用越來(lái)越普及，由此產(chǎn)生的數據將會(huì )越來(lái)越大，視頻監控也將步入更高清的大數據井噴時(shí)代。

　　大數據技術(shù)之視頻檢索

　　“大數據或稱(chēng)巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無(wú)法通過(guò)人工，在合理時(shí)間內達到截取、管理、處理、并整理成為人類(lèi)所能解讀的信息。”維基百科對大數據的定義將大數據的特點(diǎn)闡釋得非常清晰：“海量”和“非結構化”。這兩個(gè)特點(diǎn)在視頻監控行業(yè)尤為突出，如何在“海量”和“非結構化”的監控視頻數據中快速找到對人們有用的信息變的尤為重要。

　　正是基于上述思考，視頻檢索技術(shù)應運而生。視頻檢索主要是依賴(lài)于視頻算法對視頻進(jìn)行預處理，通過(guò)對視頻內容進(jìn)行結構化處理，提取出視頻內容中的有效信息，進(jìn)行標記或者相關(guān)處理后，人后可以通過(guò)各種屬性描述進(jìn)行快速檢索。因此視頻檢索最主要的是利用視頻檢測算法對視頻進(jìn)行結構化描述，目前已經(jīng)在相應的產(chǎn)品中得到應用的算法主要有以下幾種：行為分析算法、車(chē)牌識別算法、車(chē)輛顏色識別算法、車(chē)標識別算法、車(chē)型識別算法、人臉檢測識別算法、人體特征識別算法等。其中人體特征識別又包括人的年齡、性別、身高、衣服顏色、是否戴眼鏡等特征信息的識別。視頻檢索技術(shù)在安防領(lǐng)域的重要作用是毋庸置疑的，其可以快速地從海量的數以萬(wàn)計的監控錄像中，找到有用的關(guān)鍵信息，將為視頻監控帶來(lái)革命性的影響。

　　在視頻檢索技術(shù)出現之前，海量視頻的分析一直是困擾人們的一個(gè)難題。據南方都市報報道，一個(gè)也門(mén)商人在廣州打的丟行李，廣州交通委花了兩天的時(shí)間才從海量的出租車(chē)GPS信息和交通監控視頻找到丟失的行李。面對如此多的監控數據，去尋找到證據和線(xiàn)索，無(wú)異于大海撈針，但目前的現實(shí)情況通常是被迫使用人海戰術(shù)進(jìn)行查看。一個(gè)案件的審看需要更為廣泛的查看相關(guān)的攝像機視頻，所審看的視頻量時(shí)常達到數百上千小時(shí)。在目前的人工查看模式下，傳統的方法需要從頭到尾順序播放，往往需要數倍于原始視頻的時(shí)間才能審看完成，因此需要大量人員審看。為了規避遺漏和誤差，很多刑偵隊采用加大人力投入的方法，但是這種辦法既影響了破案進(jìn)度和效率，又使得工作人員疲憊不堪。如果有視頻檢索技術(shù)對視頻中運動(dòng)的物體等進(jìn)行檢索和排除，就能比較大的提高辦案效率。

　　雖然視頻檢索技術(shù)在實(shí)際應用過(guò)程中，可以快速地從海量監控錄像中找到一些有明顯特征的人或物，但是技術(shù)所限，傳統的檢索方式顯得比較單一，檢索方式不夠“智能”，這已經(jīng)成為大型監控系統視頻資料分析中的一個(gè)瓶頸。隨著(zhù)視頻檢索技術(shù)的不斷發(fā)展，國家、企事業(yè)單位人力物力的大量投入，比如杭州?？低?/a>數字技術(shù)股份有限公司著(zhù)力于此應用的研發(fā)，并開(kāi)發(fā)出視頻檢索系統，系統采用?？低曌灾鞲咝е悄芊治鏊惴夹g(shù)，保證分析信息的全面和準確，同時(shí)系統采用集群化計算方式，可提供幾十上百倍實(shí)時(shí)以上的快速分析能力，并可根據應用需要進(jìn)行線(xiàn)性擴展，提高計算能力。

　　大數據技術(shù)的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有豐富內容和意義的數據進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理。換言之，如果把大數據比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現盈利的關(guān)鍵，在于如何讓數據會(huì )“說(shuō)話(huà)”。如何將海量的數據落地，廣泛的應用于商業(yè)趨勢分析、打擊犯罪或測定實(shí)時(shí)交通路況等，這些貼近民生的應用正是 “大數據”盛行的本質(zhì)。在大數據的發(fā)展趨勢下，對海量視頻監控數據的存儲和管理是當下各大廠(chǎng)商積極探索的命題之一。圍繞大數據的命題，經(jīng)過(guò)采集后的視頻數據通過(guò)創(chuàng )建數據倉庫，結構化處理，進(jìn)行數據的分析和挖掘，最終進(jìn)行可視化的呈現，就是大數據的衍變過(guò)程。雖然基于視頻分析的技術(shù)還有其局限性，但是我們也看得到視頻分析技術(shù)的前景，正是有此期望，企事業(yè)單位加大人員投入，將更多的計算機技術(shù)應用于視頻分析，比如視頻摘要技術(shù)，視頻摘要形成視頻片斷，不同時(shí)刻的目標“穿越時(shí)空”同時(shí)展現播放，使24小時(shí)的視頻被制作成一個(gè)簡(jiǎn)短到幾分鐘摘要視頻成為現實(shí)。視頻摘要不僅濃縮的是事件的精華，也是活動(dòng)事件的全部，沒(méi)有價(jià)值的視頻將被剔除。通過(guò)多分格快照技術(shù)，可以在幾秒中看完所有的活動(dòng)目標成為可能，回溯原始視頻功能，瞬間鎖定目標在原始視頻中的位置。這些智能視頻分析功能的實(shí)現和應用將大大提高海量視頻監控錄像分析的效率。

　　結束語(yǔ)

　　雖然，目前海量搜索視頻信息對相關(guān)工作人員來(lái)說(shuō)是件讓人感覺(jué)苦楚的事情，但是智能視頻檢索技術(shù)的引入可以極大的提升原有海量監控視頻存儲系統的檢索效率和命中率。隨著(zhù)安防高清化、智能化的發(fā)展，智能視頻檢索技術(shù)的運用會(huì )逐漸大眾化。但是限于目前智能視頻分析技術(shù)的現狀，這一方案中還存在一些技術(shù)風(fēng)險。雖然可以借助一些概率方法，引入類(lèi)似“相似度”的概念來(lái)緩解“漏檢”的風(fēng)險，這一方案的離最終的用戶(hù)要求還有一段距離。然而，從另一個(gè)角度看“距離產(chǎn)生美”，技術(shù)之所以引人入勝，很大程度上就是因為“距離”的存在。有理由相信，隨著(zhù)行業(yè)的快速發(fā)展，在海量監控視頻存儲系統上，引入智能視頻檢索技術(shù)將成為一種趨勢。到那時(shí)，再也不會(huì )出現花費許多天的時(shí)間、許多的人力去海量搜尋一輛的士信息的情況了。