智能視頻大數據平臺實踐

張峻峰，劉 鵬

(天津泰達有線電視網絡有限公司 天津 300457)

0 引 言

隨著網絡大數據時代的到來，安防領域的科學技術得到了極大的發展，視頻監控技術也從傳統意義上的人工查看視頻錄像變成現如今的智能視頻分析技術。隨處可見的攝像頭攝錄的海量視頻通過轉碼、壓縮后傳輸匯聚到數據處理平臺，最終由大數據分析得出需要的信息。目前基于大數據的智能視頻分析技術(以下簡稱為視頻大數據)已經在城市管理、公安領域有了非常廣泛的應用，在維持社會秩序及保障居民安全方面起到了舉足輕重的作用。

1 智能視頻分析技術原理

智能視頻分析技術是計算機圖像視覺技術在安防領域應用的一個分支，是一種基于目標行為的智能監控技術。對圖像中的物體進行分析分為 3個步驟實現(見圖1)。

圖1 智能視頻分析步驟Fig.1 Steps of intelligent video analysis

①目標檢測及目標跟蹤：目標檢測指的是從圖像中將運動變化的區域分割提取出來，此時檢測出來的目標不需要識別。一般的檢測方法有背景減除法、時間差分法等方法。

②目標識別：如通過人臉識別技術達到判定目的，將待識別的目標與指定的目標庫中的特征進行比較，以確定是否與該庫中的某一目標相匹配。

③行為識別：系統制定分析規則，通過對目標的識別及跟蹤，由系統自動分析、判斷并預測運動目標的行為信息，最終將行為信息傳輸至系統應用平臺得出分析結論。

2 視頻大數據處理系統

2.1 視頻監控的大數據趨勢

現代社會的信息量正以飛快的速度增長，這些信息里又積累著大量的數據。針對如此大級別的數據量，從前的系統逐漸暴露出數據檢索速度越來越慢，數據統計、分析效率越來越低等問題。視頻大數據處理系統的出現解決了這個難題。

2.2 視頻大數據平臺技術

視頻大數據處理系統，為應對視頻大數據處理中的存儲問題，采用了分布式存儲方式，提高了讀寫速度，并擴大了存儲容量；為應對視頻大數據處理中的計算問題，采用分布式計算系統，提高了數據分析和挖掘能力。視頻大數據處理系統分為資源層、平臺層、應用層(見圖2)3個層次。

圖2 視頻大數據處理系統架構Fig.2 System architecture of video big data processing

①資源層：包括 IT基礎資源、數據資源、視頻資源等。能夠產生、存儲、處理海量數據的資源，如過車數據、人臉數據、案事件數據等。

②平臺層：即視頻大數據平臺，包括數據存儲、數據處理、數據遷移、集群管理等功能，同時為上層應用提供接口。

③應用層：基于視頻大數據平臺提供的高效數據處理服務，行業應用平臺(公安、交通、司法、能源、教育等)能夠提供海量數據的高效存儲、檢索、分析和統計等功能。

3 視頻大數據平臺應用

3.1 視頻大數據分析平臺

建設智能化視頻大數據分析平臺，不僅可以實現智能布防，而且可以針對視頻監控大數據實現智能分析檢索、GIS共享應用、視頻偵查等現代化智能監控管理，為提高城市綜合治理水平提供信息平臺保障。

根據天津市、區公共安全視頻監控建設聯網的需要，開發區智慧視頻監控項目建設完成了視頻大數據分析平臺，在區域內實現了“全域覆蓋、全時監控、全息感知”。

①全域覆蓋：在公共區域、重點行業、領域和住宅小區視頻監控達到全域覆蓋。

②全時監控：在范圍內，實現了 7×24,h無間斷監控，為城市管理和居民安全提供了可靠的保障。

③全息感知：運用互聯網、物聯網、云計算等新一代信息技術，以及視頻監控的圖像清晰化處理、視頻結構化描述、數據挖掘與數據融合等方面的專業技術，實現視頻數據與公安信息化數據的有效關聯和綜合深度智能化應用。

3.2 案例分析

筆者用自己的車輛做了一個應用實例：在大數據分析平臺系統中輸入自己的車牌號并選擇起止時間，最終系統輸出了此時間段內該車輛的拍攝錄像(見圖3)、活動熱點、過車統計(見圖 4)等信息。通過清晰的圖像和詳細的信息，違法犯罪、不文明行為將無所遁形。由此可見，視頻大數據分析平臺已經具備智能、全方位識別物體信息的能力，在城市管理及公安領域上起到了不容忽視的作用。

圖3 車輛錄像截圖Fig.3 A screenshot of automobiles

圖4 車輛統計信息Fig.4 Vehicle driving statistics

4 視頻大數據的現狀及未來

4.1 視頻大數據的現狀

雖然現在的智能視頻分析得到廣泛的應用，但是，視頻分析技術還沒有完全成熟，目前還屬于技術應用的初級階段，存在很多問題，這些問題可能也是限制智能視頻分析應用快速發展主要的因素。

①受環境干擾大：視頻分析技術最大的一個問題就是受環境和視頻質量的干擾太大，會使應用系統無法進行正常工作甚至失效。②安裝調試復雜：智能分析應用產品幾乎都需要按每一個應用場景進行不同的參數調試，而非專業人員無法調試出理想效果。③誤報率和漏報率：尚未達到理想效果。

4.2 視頻大數據未來的發展方向

從目前存在的問題推斷，視頻大數據未來可能會朝著更加準確、智能、高效化的方向發展。①從源頭增加可判斷信息。針對同一目標，采用多種角度的攝像分析計算，通過多維度信息跟進，準確判斷物體之間的距離、深度、高度等信息，能夠提高整體算法的準確性。②能夠根據不同的復雜環境進行自動學習和過濾，能夠將視頻中一些干擾目標進行自動過濾。從而達到提高準確率，降低調試復雜度的目的。

5 結 語

現今視頻大數據在許多領域已經有了較為成熟的應用，在打擊犯罪、治安防范、社會管理、服務民生等方面發揮著越來越積極的作用。雖然目前還存在著環境干擾和準確率等方面的問題，但是隨著視頻大數據技術的發展，進一步提升其智能化及準確率，未來必將得到更加成熟及廣泛的應用。