基于大數據技術的視頻監控應用探討

彭芳

【摘 要】隨著社會經濟的快速發展，現代信息技術發展水平不斷提高，為我國視頻監控水平的提高提供了推動力。大數據概念廣泛應用于各個行業領域，其中作為一種先進信息技術，大數據技術可對大數據進行有效處理，視頻監控形成的數據信息比較多，因而加劇了數據處理難度。視頻監控領域中，大數據技術的應用，使得工作效率得到明顯提高。當前，大數據技術廣泛應用于視頻監控領域，由此對視頻監控帶來了深遠的影響。基于此，文章對視頻監控系統中大數據技術的應用進行了簡單的論述。

【關鍵詞】大數據技術;視頻監控;應用

【中圖分類號】TP311 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2019）11-0114-02

隨著社會的不斷進步，信息技術快速發展，視頻監控技術的應用使得社會治理水平明顯提升，為國家管理能力與社會和諧發展夯實了基礎。此外，視頻網絡建設及維護過程中積累了海量的數據信息，對數據存儲量與分析速度的要求不斷提高，大數據技術創新顯得尤為重要。因此，視頻監控體系要想發展得更加穩定，就要完善大數據系統，這已成為提高視頻監控性能的重中之重。所以，大數據技術應用于視頻監控系統具有深遠意義。

1 相關知識概述

1.1 大數據內涵

大數據技術是利用信息技術方法處理相關數據，傳統數據處理方法無法對數據進行及時處理。當前信息技術中，大數據技術是一種非常便捷的技術，廣泛應用于各個領域，比如信息采集、管理、存儲及信息分析等。大數據能夠快速提取出有用的數據，信息處理效率明顯提高。盡管大數據技術應用具有非常重要的意義，但當前大數據技術在我國應用還不夠成熟，且在視頻監控領域中的應用還存在一些問題，分析這些問題，加強大數據技術的應用投入顯得尤為重要。

1.2 大數據技術應用于視頻監控體系的意義

當前，社會經濟快速發展的同時，大數據技術日益完善，問題是客觀存在的，缺乏統一的理論知識，同時受傳統因素影響，無法及時處理技術，所以相關人員要對復雜的數據進行全面分析。同時，大數據技術在信息采集與管理中也發揮著重要的作用，信息存量大，讀取速度快。

近年來，我國視頻監控系統中，智能與高清化發展趨勢日益明顯，廣泛應用于很多領域。視頻監控系統要有效整合海量數據信息，根據視頻監控體系理論，對于工作與安保人員而言，這些數據價值比較大。實際工作中，要通過人工處理海量數據信息，耗費大量時間但依然無法保障工作質量。當前，視頻監控體系中，很多數據信息處于閑置狀態，使用效率低。因此信息處理時，要重視視頻監控系統的應用。①當今時代，視頻監控技術不斷創新，取得了明顯的進步，視頻數據有較大的存儲需求，視頻監控系統信息存儲空間必須大。②數據種類比較多。監控體系中，數據編碼格式至關重要，應結合編碼的不同類型劃分數據種類。此外，當前物聯網種類也更加豐富，視頻體系數據呈現多元化趨勢。③數據信息有較高的處理效率。隨著時間的推移，視頻監控數據信息發生了很大的變化，數據信息量日益增多，傳統數據計算已無法滿足現代數據信息發展要求。在這種背景下，大數據技術的應用有效提高了數據信息處理速度，保障了工作質量。④數據價值密度低但有很高的效率。近年來，我國視頻監控體系發展中，實時監控是主要模式，這是因為視頻監控具有很大的承載量。

2 我國視頻監控發展現狀

大量實踐表明，視頻監控體系中應用數字化技術，可滿足居民實際使用需求。現階段，我國視頻監控體系呈現高清化發展趨勢。同時，對于高清視頻監控設施，國家加大了資金投入力度，促使相關部門有效開展城市安全工作。此外，數字化高清視頻監控日益增多，與傳統監控設施相比，產生的數據信息量大。規模較大的安保監控工程加快了數據更新速度，形成海量數據，除了視頻監控體系，其他數字化視頻設備產生的數據也比較多。當前，數據處理設備、處理與儲存技術發展日益完善，例如儲存性能、兼容與容量等，更好地滿足了視頻數字化監控需求。

通過提高數字化監控性能及容量，基于大數據技術，逐步優化上述需求，有效處理視頻監控數據信息，可以發現視頻監控領域中，大數據技術的應用具有深遠意義。除了數據儲存，我國視頻監控體系中，數據分析能力亟待提高，面對發生的各類事件，專業管理人員必須注意觀察與發現，提高視頻監控體系的自動化管理水平。

此外，視頻監控缺乏有效的數據支持，無法自動過濾相應的監控信息，由此會形成很多無價值信息。一旦視頻監控中出現了這種無用信息，視頻監控中心工作效率就難以提高，從而直接影響到后期調查取證。同時，城市建設中，監控設備投入量大，攝像頭多，監控人員無法完全見識到監控現實界面，極易錯失很多重要內容，此種情況下，值班人員面臨更大的工作能力考驗。

3 視頻監控中大數據技術的應用建議

3.1 視頻監控中數據發掘技術的應用

近年來，我國視頻監控系統發展中，以計算機與網絡系統應用為主，視頻監控體系只是記錄簡單的圖像，智能化發展目標并未完全實現，技術缺乏創新性，導致很多視頻數據不能被直接應用于實際工作中。應用過程中，新技術創新是十分必要的。近幾年，視頻數據應用過程中還存在一些問題，亟待完善相關視頻數據。眾所周知，數據有一定的多樣化，包含很多信息，所以技術人員創新視頻監控技術時，應采取有效措施解決遇到的問題。

3.2 云儲存技術的具體應用

視頻監控系統中，儲存量大且并發性高，為了有效解決儲存機制完備、標準、時間空間可用性等方面監控業務系統存在的問題，采用基于大容量與高并發的大數據應用架構監控存儲系統。實際工作中，有效融合云儲存核心技術框架及視頻監控行業。錄像過程中，前端攝像機會產生基礎性智能化結構信息，云儲存則用于儲存視頻錄像與智能結構化數據，同時還要從基礎上剝離并提取視頻畫面，通過云計算、云儲存中剝離的畫面與智能化結構數據，為下一步分析計算提供保障。

3.3 加強建設視頻圖像信息庫

除傳統視頻數據庫儲存與點播服務外，視頻圖像信息庫還能自動生成視頻圖像信息索引，模糊查詢關鍵字、摘要，提取視頻、視頻共享的分級分區，安全審計，自動分析視頻數據等，還可無縫對接智能化實戰應用平臺，促使公安系統實現智能化處警目標，其中在智能交通領域中，視頻圖像信息庫技術廣泛應用于交通電子卡口與治安多媒體入口等。

3.4 數據發掘技術具體實現方法

近年來，視頻監控系統發展中，數據挖掘技術的應用主要包含以下2種實現方式：①利用前端設備挖掘數據技術。應用前端設備發掘數據技術前，要先完善視頻監控體系，確保智能化監控設備可對服務體系實現快速而有效地集成，從而有效挖掘視頻信息。②利用后端設備發掘數據技術。旨在利用后端設備對相關視頻數據進行搜集與存儲，發掘更多的數據信息。在此基礎上，對其優勢進行分析。通過前端設備發掘方法對數據信息進行分析，靈活獲得各種信息，例如IP攝像機及網絡球機，不同的前端視頻檢測設備，有效集成數據信息。后端數據發掘技術的應用，優勢在于有很高的數據處理能力，可對各環節視頻信息數據進行有效融合，提高數據處理效果，增強數據發掘價值。后端服務器集群中，發掘更多的視頻數據，靈活與擴展性比較高。同時，該數據挖掘技術要通過計算機設備完成各項工作，為數據發掘功能的實現奠定基礎。數據發掘工作中，要實事求是，合理選用發掘方法，實現預期發掘效率。

3.5 合理選用數據發掘流程

對于數據發掘，視頻數據發掘旨在從底層視頻數據到高層語義信息，設立相關映射關系。該映射管理比較復雜，最為常用的是多層次信息，提取更多的價值信息。現階段，視頻數據挖掘中，要先提取底層視頻圖像特點，而圖像紋理及色塊等信息是主要提取內容，原因在于此類信息是不能直接被人們所理解的。

4 結語

綜上所述，隨著社會經濟的快速發展，大數據時代到來，對人們日常生產與生活帶來了很大的影響，通過了解大數據處理流程，可更好地應用大數據技術對相關問題進行處理。當前，我國視頻監控領域發展還存在一些問題，大數據技術應用有很大的空間。大數據技術的應用，一定程度上使得視頻監控信息處理效率得到了明顯提高，將成為視頻監控行業未來發展的重要方向，這對我國視頻監控水平的提高具有深遠意義。

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