相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，預(yù)計(jì)2020年全球數(shù)據(jù)總量將達(dá)到44ZB，其中超過(guò)80%是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

繁多的數(shù)據(jù)種類(lèi)、PB級(jí)的數(shù)據(jù)量、低價(jià)值密度的視頻數(shù)據(jù)、快速的數(shù)據(jù)更新處理需求等，這些特性都預(yù)示著視圖數(shù)據(jù)市場(chǎng)已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。

近年來(lái)，隨著各地智慧城市的大力建設(shè)，匯聚了海量以視頻為核心的數(shù)據(jù)，催生對(duì)城市視頻、圖像、信息等多元數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用需求。

如何針對(duì)海量監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行多維感知接入、全網(wǎng)匯聚、存儲(chǔ)、智能分析、多維融合碰撞及應(yīng)用挖掘，成為重要的業(yè)務(wù)課題。

就此，雷鋒網(wǎng)AI掘金志采訪到大華股份業(yè)務(wù)專(zhuān)家付文明，他提到，云計(jì)算技術(shù)和智能算法的長(zhǎng)足進(jìn)步，讓針對(duì)海量多維數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析成為可能。

隨著科技的發(fā)展和城市管理者對(duì)視頻應(yīng)用需求的不斷提出，針對(duì)視頻圖像數(shù)據(jù)的多維大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)也在經(jīng)歷革新。

1、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理

安防行業(yè)中，視頻圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占到數(shù)據(jù)總量的95%以上。

長(zhǎng)期以來(lái)，受限于傳統(tǒng)產(chǎn)品的功能和處理能力，客戶只能對(duì)視頻、圖片全量瀏覽查看，耗時(shí)費(fèi)力。

目前，隨著視頻濃縮摘要、圖片二次分析等新技術(shù)日漸成熟，以及各種視圖智能識(shí)別算法的應(yīng)用，已逐步支撐起非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析處理需求。

為了滿足客戶獲取視頻圖像中的高價(jià)值結(jié)構(gòu)化信息的新需求，需要優(yōu)化甚至重新設(shè)計(jì)現(xiàn)有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析工具，提高其在各種新業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的適應(yīng)性。

2、云計(jì)算技術(shù)

進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代以來(lái)，客戶對(duì)于搜索、布控的實(shí)時(shí)性以及吞吐量的要求都在不斷提升。

以卡口系統(tǒng)為例，支持日過(guò)車(chē)500W已經(jīng)成為基本要求，日過(guò)車(chē)2000W的城市也不在少數(shù)，這就使得系統(tǒng)單位時(shí)間內(nèi)需要處理的數(shù)據(jù)量急劇增加。

對(duì)于視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，客戶已經(jīng)不滿足于單純單機(jī)煙囪式建設(shè)的傳統(tǒng)系統(tǒng)，而是要求對(duì)單個(gè)文件也有極致的處理性能，并且能支持Scale-out方式按需提高性能。

對(duì)于過(guò)車(chē)記錄、過(guò)人記錄等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及圖片二次識(shí)別后的特征向量數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析比對(duì)應(yīng)用，同樣需要高性能的計(jì)算能力支撐。

云計(jì)算具有天生的高擴(kuò)展性，同時(shí)Spark、Hadoop等并行計(jì)算框架可以充分利用集群所有服務(wù)器的性能，將多臺(tái)設(shè)備的計(jì)算資源虛擬化，對(duì)外提供統(tǒng)一的強(qiáng)大算力。

云計(jì)算技術(shù)是大數(shù)據(jù)時(shí)代非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，以及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析比對(duì)應(yīng)用的強(qiáng)力支撐。

3、多維大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用

兩年前，只有一些大的廠家才開(kāi)發(fā)了豐富的業(yè)務(wù)平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)多維大數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用，在實(shí)際的大項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)落地部署。

現(xiàn)在業(yè)內(nèi)很多廠家都宣稱(chēng)已經(jīng)有了自己的多維大數(shù)據(jù)平臺(tái)，但是業(yè)務(wù)功能復(fù)雜性相對(duì)來(lái)講差異還是比較大。

下一步要想在項(xiàng)目中取得領(lǐng)先，各廠家就必須要有多維大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)計(jì)算的基礎(chǔ)平臺(tái)和完備的端到端解決方案，體現(xiàn)綜合的解決方案競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力。

多維大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息流通和共享是關(guān)鍵，多維數(shù)據(jù)在被使用的過(guò)程中才能體現(xiàn)出它的價(jià)值。

對(duì)于海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及多種物聯(lián)感知數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，極速的數(shù)據(jù)存取系統(tǒng)和開(kāi)放的結(jié)構(gòu)化處理系統(tǒng)，才能支持后續(xù)多維數(shù)據(jù)碰撞挖掘，保證其價(jià)值的最大化。

AI安防業(yè)務(wù)需求

隨著視頻圖像數(shù)據(jù)資源的規(guī)模越來(lái)越龐大、增速迅猛以及各類(lèi)物聯(lián)感知系統(tǒng)(車(chē)輛卡口、電警、人臉卡口)的接入，為信息資源的管理和應(yīng)用帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。

因此，付文明認(rèn)為，需要進(jìn)一步深化多維數(shù)據(jù)信息應(yīng)用，提升實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用效能，才能夠持續(xù)完善立體化社會(huì)治安防控體系，不斷提升平安城市建設(shè)能力和水平。

1、百萬(wàn)級(jí)視頻接入已成趨勢(shì)

當(dāng)前城市公共安全管理中，尤其是公安、應(yīng)急等政府職能部門(mén)在城市管理和執(zhí)法時(shí)，都需要控制、瀏覽、查詢和調(diào)用相應(yīng)區(qū)域位置的視頻圖像資源。

通過(guò)相應(yīng)的共享機(jī)制，系統(tǒng)需要為全市各政府職能部門(mén)、行業(yè)條線、企業(yè)單位、社會(huì)公眾提供視頻圖像資源的聯(lián)網(wǎng)共享、基礎(chǔ)應(yīng)用和高級(jí)應(yīng)用等支撐，并通過(guò)視頻的管理和運(yùn)維功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類(lèi)共享用戶的統(tǒng)一門(mén)戶登錄和統(tǒng)一授權(quán)管理，建立設(shè)備的類(lèi)型、權(quán)屬和功能的三相關(guān)系模型，建立用戶的組織、角色和權(quán)限的三相關(guān)系模型；建立專(zhuān)業(yè)運(yùn)維隊(duì)伍和運(yùn)維管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)，也可接收下級(jí)平臺(tái)提供的系統(tǒng)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、軟件運(yùn)行狀態(tài)和視頻質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等信息，進(jìn)行量化考核。

2、大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場(chǎng)需求日趨旺盛

市場(chǎng)對(duì)視頻圖像的使用需求已經(jīng)不滿足于簡(jiǎn)單的瀏覽查看，而是希望可以從海量數(shù)據(jù)中挖掘分析得到更高價(jià)值的信息。

例如，可以從景區(qū)實(shí)時(shí)視頻摘要的數(shù)據(jù)中統(tǒng)計(jì)得到各地周末及節(jié)假日的人流量、車(chē)流量，以告知旅客各個(gè)景點(diǎn)的熱度、交通擁堵情況，幫助其安排出行；可以根據(jù)卡口監(jiān)控的視頻數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析交通擁堵實(shí)時(shí)情況及歷史規(guī)律，幫助交警做疏導(dǎo)或管制，有備無(wú)患；可以根據(jù)各種數(shù)據(jù)模型檢測(cè)河流湖泊的水質(zhì)和生態(tài)系統(tǒng)情況，及時(shí)預(yù)警，幫助生態(tài)研究；可以建立面向大學(xué)的教室監(jiān)控系統(tǒng)，智能統(tǒng)計(jì)到課率，幫助學(xué)校改進(jìn)教學(xué)質(zhì)量；可以面向監(jiān)獄，進(jìn)行實(shí)時(shí)行為檢測(cè)，判斷是否有異常人員并及時(shí)報(bào)警等。

基于云計(jì)算的海量非結(jié)構(gòu)化處理技術(shù)在旅游、環(huán)保、教育、安防等各個(gè)行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用得以實(shí)現(xiàn)，會(huì)創(chuàng)造大量全新的細(xì)分市場(chǎng)。

3、多業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)多維智能化應(yīng)用提出更高要求

如何運(yùn)用海量的視頻圖像數(shù)據(jù)為情報(bào)、刑偵、治安、技偵等不同警種提供更加豐富和實(shí)用的視頻應(yīng)用服務(wù)，從“事后被動(dòng)偵查”到“事前主動(dòng)預(yù)警”是業(yè)務(wù)發(fā)展的核心需求。

多維大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用是通過(guò)前端感知設(shè)備采集各類(lèi)時(shí)空數(shù)據(jù)。

此外，還可以利用視頻結(jié)構(gòu)化技術(shù)提取視頻中的人、車(chē)等信息，把這些信息與安防業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的警務(wù)數(shù)據(jù)相結(jié)合，不斷深入挖掘數(shù)據(jù)深層次價(jià)值，構(gòu)建一張“多維智能感知防控網(wǎng)絡(luò)”，打通數(shù)據(jù)壁壘，服務(wù)全警應(yīng)用。

　　AI安防跨入大數(shù)據(jù)時(shí)代

多維大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用是基于云存儲(chǔ)、云計(jì)算技術(shù)，結(jié)合安防行業(yè)特點(diǎn)和需求，整合新一代非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)智能化處理技術(shù)，通過(guò)自主創(chuàng)新方式研發(fā)制定的。

其優(yōu)秀的創(chuàng)新特性可以提升安防監(jiān)控行業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，也是為行業(yè)發(fā)展做了一次有益的探索，從而加快安防新技術(shù)的發(fā)展。

對(duì)很多行業(yè)來(lái)說(shuō)，多維大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用都會(huì)使業(yè)務(wù)模式發(fā)生徹底變革和性能規(guī)模出現(xiàn)巨大飛躍。

然而，每個(gè)行業(yè)對(duì)于海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、計(jì)算、碰撞、挖掘都有不同的需求，當(dāng)多維數(shù)據(jù)深入每個(gè)行業(yè)進(jìn)化融合，才體現(xiàn)出它真正的價(jià)值。

安防行業(yè)涉及大量人、車(chē)信息記錄，在實(shí)時(shí)錄入數(shù)據(jù)的情況下要求極速分析搜索，等等。這些要求都促使我們深入研究多維大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用與安防業(yè)務(wù)的結(jié)合點(diǎn)，從而為后續(xù)深度智能化應(yīng)用提供更多價(jià)值數(shù)據(jù)。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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