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发布日期:2019-03-19
信息来源:济南日报 字体:

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本安防网讯多年以来,平安城市的大型项目在运营和公安实践中,通常会遇到以下情况的发生:缺少视频信息情报的标准化生成方法,进而缺少利用视频信息情报指导侦查、破案的新型警务工作模式。现在视频监控的应用已融入民警的日常办案工作当中,但采用的仍然是人工的方式去浏览、排查,费时费力。如何通过计算机替代人力来挖掘视频数据价值正成为数据所有者非常关心的问题。

但是,视频数据除了具备一般大数据的典型特征,还具有数据维度更多、数据量更大、非结构化等问题,视频大数据分析技术的难度显而易见。尽管如此,无论是IT巨头公司,还是具有一定研发能力的创业团队,在三大因素驱动下开始在计算机视觉、深度学习领域进行布局。

驱动因素之一:累积的视频数据价值量巨大

从量的角度看,视频监控数据和互联网视频内容数据近年来有了大幅增加,为数据挖掘提供了丰富资源。据IDC的《TheDigitalUniversein2020》,2012年全球有分析价值的数据中有一半是监控视频数据,这个比例在2015年上升到65%,速度是每两年翻一番。在国内,我们大约有3000万台监控摄像机,每月将生成60EB的视频数据,中国已经成为世界最主要的视频监控市场。

而在互联网上,随着移动互联网的快速发展,多媒体视频与图像应用越来越广泛。这些视频应用每时每刻产生海量的视频数据,目前已约占人们通讯数据量的80%。

从质的角度看,随着监控技术往高清化、网络化、智能化发展,高分辨率和高帧率已成为视频监控主流需求。视频数据的质量越高,其分析价值越大。

驱动因素之二:技术的成熟

以深度学习算法为基础的计算机视觉技术的进步,为视频大数据分析提供了强大的计算和分析工具。反过来,巨量的视频数据也为机器训练提供了丰富的素材,“大数据是人工智能的燃料”。

驱动因素之三:政策的推动

近年来,在“平安城市”的建设框架下,摄像头等硬件设备的普及率明显上升,后台监控平台软件也得到了一定程度的应用。政府希望能够使用视频数据降低人工投入,提高社会管理的能力。公安部、发改委等部委先后发布一系列政策,大力推进“大联网”战略。深化视频图像信息预测预警、实时监控、轨迹追踪、快速检索等应用。

同时,随着硬件和基础软件平台渗透率的不断提升,用户对视频监控系统的关注点已经从单纯的系统建设,向运营、管理、应用,尤其是实战应用方面发展,要从现在的“看得见”进步到“看得懂”。从客户类型结构看,原来平安城市更多是来源于交警部门和公安部门的建设需求,未来政府的其他部门如刑侦、交通运输部门、司法等行业在视频监控管理与应用上的需求也会涌现。

目前,视频大数据分析技术逐渐在政府、金融、商业等领域得到应用,甚至成为了无人机、无人驾驶汽车、VR、机器人等新兴领域的关键技术。

责任编辑:钟娟娟

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责任编辑:华晓夏

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