視頻監控現已不再是曾經(jīng)那樣，幾個(gè)攝像頭連到大樓保安室，只要進(jìn)入這個(gè)神秘的房間才干一窺終究。實(shí)際上，監控攝像頭現已成為了智能終端，有網(wǎng)口、能操控乃至可接雙向音頻，攝像頭的互聯(lián)現已成為趨勢。

視頻大數據的價(jià)值還未發(fā)掘

例如公共視頻，現已從一個(gè)城市內的互聯(lián)，發(fā)展到一個(gè)省的互聯(lián)，逐漸到一個(gè)國家的互聯(lián)，無(wú)論是新的網(wǎng)絡(luò )攝像頭，仍是舊模仿攝像頭+DVS/DVR，都開(kāi)始加速接入一個(gè)無(wú)窮的云渠道，從單純的視頻流媒體數據到云臺操作，每一個(gè)終端都成為了一個(gè)可被長(cháng)途操控的智能化終端。而另一端，這些數據又被包裝成各種公共使用向大眾敞開(kāi)，看看媒體里充滿(mǎn)著(zhù)多少手機可實(shí)時(shí)查看城市道路交通視頻的新聞。

除了公共視頻，很多私有視頻也在構成私有云，分支無(wú)窮的連鎖超市、連鎖酒店、物流公司、金融機構乃至工業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)，很多端點(diǎn)的數據正在向云集合。而不少?lài)乙舱埱笏接幸曨l數據也要定向敞開(kāi)，可被調用和操作。

這正是與互聯(lián)網(wǎng)不一樣的物聯(lián)云網(wǎng)絡(luò )，從感知到互聯(lián)到使用，只不過(guò)這個(gè)感知是用很多的“雙眼”看國際。

通?？磥?lái)，視頻的冗余數據太多，只要發(fā)生了突發(fā)事件才會(huì )回看記載，所以大多數視頻數據的存儲很短，超越一星期的少之又少。而另一方面，因為數據讀寫(xiě)請求高，云端存儲極為昂貴(幾千元1TB)，所以絕大多數數據都是存在前端。

視頻智能剖析的初衷即是要處理冗余數據的疑問(wèn)，把人從單調的監控中解放出來(lái)，幫助人非常好的眼觀(guān)六路。所謂智能的中心即是目標辨認和行動(dòng)剖析，按照使用的請求設定規矩，當視頻中的信息符合規矩時(shí)才進(jìn)行告警和記載，多見(jiàn)的使用包含侵略檢查、周界告警、車(chē)輛辨認、交通違法監控等。

不過(guò)視頻監控數據一定能成為下一個(gè)大數據的寶庫。一方面，它具備了典型的大數據4V特征，數據量無(wú)窮、多元化、表面上無(wú)序、但暗含著(zhù)很多人和物的行動(dòng)。另一方面，它是實(shí)在國際的描寫(xiě)，這與互聯(lián)網(wǎng)取得的大數據有很大不一樣，實(shí)在國際包含了很多難以用格式化文字表達的信息，比方人經(jīng)過(guò)視覺(jué)能夠疾速構成判別，一個(gè)地方是昌盛仍是闌珊，氛圍是嚴重仍是愉快。

當然，條件是，存儲本錢(qián)能降下來(lái)，數據處理能力能升上去。潛力無(wú)窮的使用,比方關(guān)于一個(gè)商場(chǎng)，除了對安防的需求以外，對視頻數據的二次發(fā)掘，能夠收集顧客的性別、年紀、穿戴信息，能夠計算顧客的購物路徑、逗留形式、集合熱門(mén)，乃至能夠二次或許屢次回頭率、到店周期等。這類(lèi)似于網(wǎng)站拜訪(fǎng)剖析，能為商場(chǎng)的優(yōu)化供給根底數據。如果是連鎖型公司，還能聯(lián)系多店的數據，取得區域性乃至全國性的數據。

相同擴大到一個(gè)城市，每個(gè)街道的人流數據、車(chē)流數據都在其中，這些數據全體集合起來(lái)，即是一個(gè)城市的人車(chē)分布圖，靜態(tài)的如不一樣區域人的特征、車(chē)的特征，動(dòng)態(tài)的如人車(chē)的路徑、逗留形式，這對城市的計劃和管理都極有價(jià)值。

如果再聯(lián)系到時(shí)刻線(xiàn)，從很多攝像頭收集到的信息，還能夠看出一個(gè)國家、一個(gè)區域、一個(gè)城市的改變，好像《大數據》里所言，乃至能夠猜測趨勢，比方是不是更多的店鋪在新裝修倒閉仍是更多的歇業(yè)，是更多的飯館仍是更多的服裝店等，這些改變集合起來(lái)咱們能夠看到人員的改變、經(jīng)濟的趨勢、潮流的趨勢、自然環(huán)境的改變乃至人的快樂(lè )和嚴重程度。

這不是天方夜譚，如今的技能現已完全做到。一方面高清攝像機的普及，視頻信息質(zhì)量愈加優(yōu)秀;另一方面，智能剖析的水平現已適當的高，對物品的辨認和別離、對人臉的辨認、對顏色文字數字的辨認、對物體改變的剖析乃至還有暴力行動(dòng)的監測。

但要完成這種意義上的數據發(fā)掘，需求進(jìn)行很多元數據的記載，乃至是與監控意圖無(wú)關(guān)的元數據，要多維度的進(jìn)行剖析，需求海量的數據集合存儲和超大規模的數據處理，最終還需求根據位置和時(shí)刻的進(jìn)行關(guān)聯(lián)性剖析整合，這無(wú)窮的資本和本錢(qián)消耗是打開(kāi)大數據之門(mén)的妨礙。

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