視頻監控在挑戰中前行

　　數據采集，又稱(chēng)數據獲取，通常有兩種解釋?zhuān)阂环N是從數據源收集、識別和選取數據的過(guò)程。另一種是數字化、電子掃描系統的記錄過(guò)程以及內容和屬性的編碼過(guò)程。數據采集技術(shù)廣泛引用在各個(gè)領(lǐng)域，比如攝像頭，麥克風(fēng)，都是數據采集工具。

　　“大數據”是指一組數據集非常龐大且復雜，以致于很難利用現有的數據庫管理工具進(jìn)行處理。它有助于統一大型數據集，并能夠從分析中得出其它信息，而不是來(lái)自具有相同數據總量的單獨的較小數據集。大數據時(shí)代的來(lái)臨，帶來(lái)了很多現實(shí)中的難題，為了解決這些難題需要新的技術(shù)變革，需要新一代的數據庫技術(shù)，業(yè)界稱(chēng)之為大數據技術(shù)。IDC這樣定義大數據技術(shù)：大數據技術(shù)將被設計用于在成本可承受(economically)的條件下，通過(guò)非?？焖?velocity)的采集、發(fā)現和分析，從大量化(volumes)、多類(lèi)別(variety)的數據中提取價(jià)值(value)，將是IT領(lǐng)域新一代的技術(shù)與架構的變革。

　　由此看來(lái)，大數據產(chǎn)生的第一步就是大數據采集。那么對于安防行業(yè)來(lái)說(shuō)，大數據產(chǎn)生的一個(gè)最重要的途徑就是視頻監控，監控攝像機也就成為最重要的大數據采集工具。

　　視頻監控數據有兩個(gè)方面的內涵--海量和非結構化。視頻監控數據量規模龐大，并且隨著(zhù)高清化、超高清化的趨勢加強，視頻監控數據規模將以更快的指數級別增長(cháng);與通常講的結構化數據不同，視頻監控業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數據絕大多數以非結構化的數據為主，這給傳統的數據管理和使用機制帶來(lái)了極大的挑戰。

　　“除了上帝，任何人都必須用數據來(lái)說(shuō)話(huà)”，美國著(zhù)名管理學(xué)家、統計學(xué)家愛(ài)德華·戴明將數據提升和上帝平行的高度。視頻監控業(yè)務(wù)正是一個(gè)典型的數據依賴(lài)型業(yè)務(wù)，依靠數據說(shuō)話(huà)?？梢哉f(shuō)，大數據與視頻監控業(yè)務(wù)有著(zhù)天然的結合。綜合來(lái)看，大數據與視頻監控業(yè)務(wù)的結合主要體現在“存”、“看”、“用”上。

　　“閃存”：如果類(lèi)比水庫蓄水的方式，典型的網(wǎng)絡(luò )視頻監控數據存儲模型是一個(gè)由小溪匯聚河流、再匯聚到水庫的蓄水方式。小溪數量增多、水量增大是水庫蓄水量的保證，然而傳統方式下蓄水量增大將提高水庫建造成本和蓄水安全的要求。而采用分布式蓄水模式，在河流中游建立多個(gè)中間蓄水池，不僅可以減少主水庫蓄水壓力和成本，化整為零也提高了就近用水效率。在大數據技術(shù)支撐下，網(wǎng)絡(luò )視頻監控數據存儲模型可轉向分布式的數據存儲體系，提供高效、安全、廉價(jià)的存儲方式。

　　“易看”：在視頻監控業(yè)務(wù)中，錯看漏看、來(lái)不及看等是常見(jiàn)的困擾點(diǎn)。大數據監控圖像的回溯給許多安防監控管理人員帶來(lái)了生理與心理的雙重挑戰。在大量人力投入的公安案件追溯中，都常常耳聞“看到吐”、“看到暈”等無(wú)奈和感嘆?？上攵话懔闶坌袠I(yè)、金融行業(yè)等，對于視頻監控圖像的回溯就更為困難。在視頻監控大數據趨勢已經(jīng)來(lái)臨之際，依靠人眼去檢索、查看所有視頻圖像數據已經(jīng)不太現實(shí)。通過(guò)大數據技術(shù)實(shí)現視頻圖像模糊查詢(xún)、快速檢索、精準定位，讓看變得簡(jiǎn)單迫在眉睫。

　　“善用”：視頻監控業(yè)務(wù)中，看只是信息采集的方式之一，用才是業(yè)務(wù)應用的根本。視頻監控業(yè)務(wù)的效率問(wèn)題已經(jīng)成為阻礙產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。隨著(zhù)視頻監控攝像機覆蓋廣度、密度增大，視頻圖像數據量呈指數級上升，而視頻監控數據的使用效率卻在下降。

　　大數據背景下，視頻監控遭遇幾大困境

　　飛速增長(cháng)的視頻監控數據，使得傳統視頻監控體系架構、數據的管理方式、數據分析應用等面臨新的困境。

　　數據量的急劇擴大和IT投資之間的矛盾

　　按照IT產(chǎn)業(yè)的法則：在滿(mǎn)足客戶(hù)需求的前提之下，往往技術(shù)成本越低，其生命力往往越強。由于數據量的急速擴大，以及隨之而來(lái)的大規模計算的需求越來(lái)越多，一味采用高配硬件，使得硬件投資成為客戶(hù)不可承受之重，客戶(hù)越來(lái)越希望在滿(mǎn)足需求的前提下，用中低端的硬件來(lái)替換高配硬件。

　　海量數據和有效數據之間的矛盾

　　攝像頭7X24小時(shí)工作，如實(shí)記錄鏡頭覆蓋范圍發(fā)生的一切，僅僅記錄信息是不夠的，因為對于客戶(hù)來(lái)講可能大部分信息是無(wú)效，有效信息可能只分布在一個(gè)較短的時(shí)間段內，按照數學(xué)統計的說(shuō)法，信息是呈現冪律分布的，也稱(chēng)之為信息的密度，往往越高密度的信息對客戶(hù)價(jià)值越大。

　　資源利用和效率之間的矛盾，串行計算和并行計算的矛盾

　　視頻監控業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò )化、大聯(lián)網(wǎng)后，網(wǎng)絡(luò )內的設備越來(lái)越多，利用閑置的計算資源，實(shí)現資源的最大化利用，關(guān)乎運算的效率。在視頻監控領(lǐng)域，往往視頻分析的效率決定價(jià)值，更低的延遲、更準確的分析往往是平安城市這類(lèi)客戶(hù)的普遍需求。隨著(zhù)數據量的增加，哪怕對TB級別的數據進(jìn)行對視頻內容的數據分析和檢索，采用串行計算的模式都可能需要花費數小時(shí)的計算，已遠遠不能勝任時(shí)效性的需求。視頻的分析和檢索，不能依賴(lài)于傳統的手段，巨量數據的效率優(yōu)化，并行計算是視頻智能分析的唯一出路。