智能視頻大數(shù)據(jù)平臺實踐

張峻峰，劉 鵬

(天津泰達有線電視網(wǎng)絡有限公司 天津 300457)

0 引 言

隨著網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)時代的到來，安防領(lǐng)域的科學技術(shù)得到了極大的發(fā)展，視頻監(jiān)控技術(shù)也從傳統(tǒng)意義上的人工查看視頻錄像變成現(xiàn)如今的智能視頻分析技術(shù)。隨處可見的攝像頭攝錄的海量視頻通過轉(zhuǎn)碼、壓縮后傳輸匯聚到數(shù)據(jù)處理平臺，最終由大數(shù)據(jù)分析得出需要的信息。目前基于大數(shù)據(jù)的智能視頻分析技術(shù)(以下簡稱為視頻大數(shù)據(jù))已經(jīng)在城市管理、公安領(lǐng)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(shù)原理

智能視頻分析技術(shù)是計算機圖像視覺技術(shù)在安防領(lǐng)域應用的一個分支，是一種基于目標行為的智能監(jiān)控技術(shù)。對圖像中的物體進行分析分為 3個步驟實現(xiàn)(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(qū)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(shù)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(tǒng)制定分析規(guī)則，通過對目標的識別及跟蹤，由系統(tǒng)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(tǒng)應用平臺得出分析結(jié)論。

2 視頻大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)

2.1 視頻監(jiān)控的大數(shù)據(jù)趨勢

現(xiàn)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(shù)據(jù)。針對如此大級別的數(shù)據(jù)量，從前的系統(tǒng)逐漸暴露出數(shù)據(jù)檢索速度越來越慢，數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析效率越來越低等問題。視頻大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的出現(xiàn)解決了這個難題。

2.2 視頻大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)

視頻大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，為應對視頻大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理中的計算問題，采用分布式計算系統(tǒng)，提高了數(shù)據(jù)分析和挖掘能力。視頻大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分為資源層、平臺層、應用層(見圖2)3個層次。

圖2 視頻大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)架構(gòu)Fig.2 System architecture of video big data processing

①資源層：包括 IT基礎(chǔ)資源、數(shù)據(jù)資源、視頻資源等。能夠產(chǎn)生、存儲、處理海量數(shù)據(jù)的資源，如過車數(shù)據(jù)、人臉數(shù)據(jù)、案事件數(shù)據(jù)等。

②平臺層：即視頻大數(shù)據(jù)平臺，包括數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)平臺提供的高效數(shù)據(jù)處理服務，行業(yè)應用平臺(公安、交通、司法、能源、教育等)能夠提供海量數(shù)據(jù)的高效存儲、檢索、分析和統(tǒng)計等功能。

3 視頻大數(shù)據(jù)平臺應用

3.1 視頻大數(shù)據(jù)分析平臺

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

根據(jù)天津市、區(qū)公共安全視頻監(jiān)控建設聯(lián)網(wǎng)的需要，開發(fā)區(qū)智慧視頻監(jiān)控項目建設完成了視頻大數(shù)據(jù)分析平臺，在區(qū)域內(nèi)實現(xiàn)了“全域覆蓋、全時監(jiān)控、全息感知”。

①全域覆蓋：在公共區(qū)域、重點行業(yè)、領(lǐng)域和住宅小區(qū)視頻監(jiān)控達到全域覆蓋。

②全時監(jiān)控：在范圍內(nèi)，實現(xiàn)了 7×24,h無間斷監(jiān)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(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新一代信息技術(shù)，以及視頻監(jiān)控的圖像清晰化處理、視頻結(jié)構(gòu)化描述、數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)融合等方面的專業(yè)技術(shù)，實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)與公安信息化數(shù)據(jù)的有效關(guān)聯(lián)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(shù)據(jù)分析平臺系統(tǒng)中輸入自己的車牌號并選擇起止時間，最終系統(tǒng)輸出了此時間段內(nèi)該車輛的拍攝錄像(見圖3)、活動熱點、過車統(tǒng)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(shù)據(jù)分析平臺已經(jīng)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(lǐng)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(tǒng)計信息Fig.4 Vehicle driving statistics

4 視頻大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀及未來

4.1 視頻大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀

雖然現(xiàn)在的智能視頻分析得到廣泛的應用，但是，視頻分析技術(shù)還沒有完全成熟，目前還屬于技術(shù)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(fā)展主要的因素。

①受環(huán)境干擾大：視頻分析技術(shù)最大的一個問題就是受環(huán)境和視頻質(zhì)量的干擾太大，會使應用系統(tǒng)無法進行正常工作甚至失效。②安裝調(diào)試復雜：智能分析應用產(chǎn)品幾乎都需要按每一個應用場景進行不同的參數(shù)調(diào)試，而非專業(yè)人員無法調(diào)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(shù)據(jù)未來的發(fā)展方向

從目前存在的問題推斷，視頻大數(shù)據(jù)未來可能會朝著更加準確、智能、高效化的方向發(fā)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(jù)不同的復雜環(huán)境進行自動學習和過濾，能夠?qū)⒁曨l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(diào)試復雜度的目的。

5 結(jié) 語

現(xiàn)今視頻大數(shù)據(jù)在許多領(lǐng)域已經(jīng)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(fā)揮著越來越積極的作用。雖然目前還存在著環(huán)境干擾和準確率等方面的問題，但是隨著視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)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。