智慧城市中視頻監控大數據的應用探討

田 欣

（甘肅省通信產業服務有限公司郵電規劃咨詢設計分公司，甘肅 蘭州 730000）

1 視頻監控大數據在智慧城市中的應用價值

1.1 提高數據應用效率

視頻監控大數據技術的應用，將由大數據系統替代人工完成數據收集、關聯分析、歸檔保存、預測分析、動態模擬等基礎性和復雜性任務，為指揮調度、運營管理等工作開展提供數據支持。

1.2 深度挖掘數據價值

大數據技術的應用，憑借其強大的邏輯推理能力，通過開展交互式分析、邏輯推理運算等任務，向下深入挖掘數據信息的潛在價值。

1.3 創新體系

在視頻監控系統中，對大數據技術的應用，既可以在短時間內顯著提升系統運行效率及綜合管理水平，同時，也將改變傳統的運行方式和管理方法手段，逐漸完善原有模式，最終形成一套與智慧城市相匹配的標準體系，從根源上解決低效管理等實際遇到的問題。

2 視頻監控大數據在智慧城市中的深度應用

2.1 在公共安全領域的應用

在城市公共安全領域，隨著城市化發展進程的加快，城市規模持續擴大，一二線城市涌入大量的流動人口，對公共安全管理水平、城市治理能力提出更高要求。然而，在傳統管理體系中，雖然在城區范圍內布置大量攝像頭等基礎設施，但受到技術水平限制，普遍采取人工實時觀察、回放查看視頻資料的方法，僅做到對人流密集地、卡口、城市主干道等部分重點區域現場情況的有效把控，難以第一時間發現全部的公共安全問題和突發情況。與此同時，在視頻監控系統中，對大數據技術的應用，將替代人工處理龐大數據流，從中篩除無用數據、提取高價值數據進行可視化呈現，幫助管理人員快速發現突發情況與安全事件，為后續工作開展預留充足時間[1]。

視頻監控大數據在公共安全領域的應用場景主要包括事件預警、視頻取證、一體化調度。其中，在事件預警場景，大數據平臺采取智能分析、數據挖掘等方法手段，從實時收集視頻圖像資料中提取有用信息，模擬人類思維方式判斷是否出現異常情況，在發現異常后提交報警信號。在視頻取證場景，預先在系統中輸入相關信息，基于數據間關聯屬性，從龐大數據流中快速提取數據資料，實現視頻取證目的。例如，搭配應用人臉識別技術和大數據技術，由工作人員在系統中上傳嫌疑人面部特征信息，由大數據平臺訪問人臉識別庫和對比分析視頻圖像資料，從中鎖定包含嫌疑人面部特征信息的視頻片段。在一體化調度場景，視頻監控大數據有效整合各級數據資源，用戶訪問大數據平臺可以實時查閱指定信息或是與關鍵詞有關信息，并依托大數據平臺進行協調調度，在其基礎上建立點、線、面相互結合的一體化視頻防控體系[2]。

圖1 數據融合應用示例圖

2.2 在智慧交通領域中的應用

為緩解城市交通壓力，提高地面公共交通、軌道交通系統的運營效率，需要應用視頻監控大數據技術，從視頻圖像資料中提取、分類整理和處理車輛描述信息、車輛營運信息、各路段交通路況等，幫助管理人員掌握城市交通整體情況，為調度與管理計劃的制定提供決策依據。例如，在調度管理方面，從視頻圖像資料中提取信息，統計不同時間段的地面公共交通與軌道交通客流量，在其基礎上判斷公共交通需求，合理安排車輛車次，避免因車次過少而出現客流滯留情況，或是因車次過多而產生不必要的運營成本。在智能運輸組織場景，根據視頻圖像資料結果來預測未來一段時間客流分布情況及客流量，將其作為運輸計劃制定依據，精準匹配軌道交通運力和客流。在智能列車運行場景，系統通過攝像頭與傳感器來拍攝視頻圖像資料與收集現場監測信號，遠程掌握列車運行情況，包括實時運行參數與環境狀態，對比監測結果與視頻內容，為列車安全運行提供雙重保障，如通過視頻資料檢查是否出現異常聲響、明火、冒煙等異常情況。而在智能運維安全場景，通過視頻資料來掌握各區域現場情況，第一時間發現并上報問題，包括乘客昏倒暈厥、行人與車輛是否保持安全間距等。

2.3 在智慧出行領域中的應用

在智慧出行領域中，視頻監控大數據的應用場景包括智慧停車、建立交通狀態感應線圈、三維可視化導航、多模式路徑導航。首先，在智慧停車場景，依托城區內布置的各處攝像頭，掌握各處露天停車場與地下停車場的使用情況，實時統計與更新停車位剩余數量，同時，駕駛員訪問智慧停車系統，上傳車輛實時三維位置，查詢目的地附近或周邊分布的空閑停車位，由系統規劃行駛路線，前往目標車位停車，也可以直接在系統上預定停車位。其次，在交通狀態感應線圈場景，在城市道路沿線布置若干攝像頭，將攝像頭作為終端設備并接入視頻監控大數據系統中，持續向系統后臺上傳所拍攝視頻圖像資料，全面感知各路段交通狀況及環境情況，全過程跟蹤監控車輛行駛過程，記錄車輛行駛軌跡，既可以在出現交通安全事故時由系統第一時間發送報警信號，同時，還可以向車輛駕駛員通報前方路況。再次，在三維可視化導航場景，保持視頻監控大數據系統與導航系統的連接狀態，將所拍攝不具備保密性、不涉及公民個人隱私的視頻圖像資料共享至導航系統，由大數據平臺完成視頻處理、轉碼、傳輸操作。如此，用戶可以訪問導航軟件或是視頻監控系統，以可視化實景方式來觀察沿線路況，如道路兩側建筑物情況、車道寬度、路面狀況、周圍景色等，將視頻圖像中的數據信息經處理后形成可見路面信息[3]。

3 智慧城市中提升視頻監控大數據應用效能的措施

3.1 大數據與云技術深度結合

在視頻監控系統運行期間，會持續產生龐大數據流，數據產生總量呈現逐年穩步增加態勢，如果仍舊采取傳統的數據物理存儲方式，需要配置大量高性能硬件設備，由此產生高昂的前期建設成本和運行成本，缺乏經濟適宜性。例如，現階段，普通型號的高清攝像頭每小時將產生1～2 GB的數據量，而智慧城市普遍配置上萬條監控路數，各條監控路數分布數量不等的攝像頭，攝像頭總體產生的數據量極為龐大。因此，為解決數據資源“存不下”問題，減少視頻監控大數據系統的建設、運行成本，需要搭配應用大數據技術和云技術，由云平臺向視頻監控系統提供數據計算、儲存、處理、共享等方面的服務，將海量數據提交至云平臺數據庫中進行儲存，無須儲存在本地服務器中。在調動、查閱視頻圖像等資料時，用戶訪問云平臺，在通過身份認證后，即可查閱權限范圍內的文件資料，以及執行文件編輯、傳輸、本地下載等操作。同時，云平臺還有著卓越的數據處理能力，采取分布式計算方法，將所接收復雜處理任務分解為若干小程序，將小程序發送至對應服務器進行獨立計算，再將計算結果進行匯總整理，即可在短時間內完成數據處理任務，有利于提高視頻監控系統運行效率[4]。

3.2 構建數據生態系統，實現數據共享

在視頻監控大數據系統運行期間，當前主要面臨著各級監控系統獨立運行、互不關聯統屬的問題，形成信息孤島，單一視頻監控系統難以從有限視頻資料中提取到足夠的高價值信息，且大數據系統強大的數據處理、邏輯運算能力也沒有得到充分發揮，造成性能冗余。針對于此，需要對各級視頻監控系統及配套數據庫加以整合處理。一方面，建立統一的數據處理平臺，由各級視頻監控系統向數據處理平臺提交數據處理、運算分析等任務，以及向數據平臺上傳所拍攝圖像資料，各部門人員直接訪問數據處理平臺，在權限范圍內查閱人、地、物等多維度信息資料，切實滿足視頻監控大數據應用需求，如公安部門在數據處理平臺中查詢特定時間段的圖像視頻，從中查找嫌疑人面部特征信息、穿戴特征信息等細節信息，軌道交通運營部門通過查閱圖像視頻與數據報表來掌握實時路況，檢查是否存在線路堵塞等問題。另一方面，考慮到視頻監控系統所收集數據由多源異構數據組成，以智慧交通、智慧出行為例，收集違章次數、個體駕齡等關系型數據，以及個體地理位置等時序數據，不同類型數據的特征、分布情況、產生量存在明顯差異，如果采取統一處理方法，會削弱視頻監控大數據系統的處理能力，降低數據實際利用率。因此，需要在數據處理平臺中按照數據類型建立多個數據庫，可分為結構化數據庫、半結構化數據庫、非結構化數據庫三大類[5]。

3.3 提高算法檢測識別準確率

現階段，在智慧城市中，對視頻監控大數據技術的應用，雖然有效解決了數據處理低效的問題，可以在短時間內完成龐大數據流的分析處理任務，然而，受限于復雜環境、攝像頭分辨率等因素，所拍攝部分視頻圖像資料存在模糊不清的問題，大數據平臺難以從中提取到足夠且真實的數據信息，導致數據處理結果、向用戶所提決策建議缺乏實際參考價值。例如，在簡單、純凈場景中，大數據平臺可以從中提取真實特征信息和獲取準確檢測結果，而在人流量較大、分布大量設施與障礙物的場景中，算法檢測精度將受到光線、顏色等因素影響，難以獲取準確檢測結果，無法正確區分全部人群行為和有效預測潛在問題。

針對這類問題，應從技術層面著手，采取圖像增強、圖像復原、圖像超分辨率重構三項措施，為大數據平臺提供高質量、高分辨率和細節描述完整的視頻圖像資料。首先，圖像增強是應用圖像去霧、圖像去噪、圖像暗細節增強等全新算法來取代原有的圖像濾波、幾何變換等算法，以此來改善圖像質量與提高清晰度。其次，圖像復原是依托圖像退化知識來構建退化模型，運用維納濾波算法、小波算法等方法，在模型中進行逆過程處理，逐步恢復圖像，消除因運動、散焦等因素造成的圖像模糊，獲取清晰圖像。最后，圖像超分辨率重構是采取信號處理方法，使用估計信號高頻成分來提升圖像分辨率，在低分辨率退化圖像基礎上獲取多幅高分辨率復原圖像[6]。

3.4 推動基礎設施更新迭代

現階段，部分視頻監控系統所配備的攝像機等基礎設施存在型號老化、使用功能單一的問題，以監控攝像頭為例，所錄制視頻畫面較為模糊，細節描述不清晰，仍舊采取CIF格式算法處理的分析方法，雖然可以保證處理速度，滿足實時更新需要，但分析精度和畫面分辨率都有所不足。因此，為發揮出應有的視頻監控大數據功能效用，需要著手推動基礎設施的更新迭代，如配備功能完善、具備較高智能化與自動化水平的智能攝像頭，基礎功能包括異常報警路線、提醒回放、云端存儲、紅外夜視、微光全彩等。

4 結束語

綜上所述，在全新時代背景下，視頻監控大數據技術的應用推廣是十分必要的，這也是建設新型智慧城市的重要舉措。政府部門與工作人員必須對視頻監控大數據予以高度重視，正確認識技術應用價值，了解技術應用現狀，圍繞實際存在的技術問題采納上述措施，實現對視頻監控大數據的深度應用。■