重慶監控安裝公司分享:2014年，百度、騰訊、阿里等大互聯網公司針對自身的平臺用戶提供數據分析業務。國內金融、環保、交通、醫療等行業的數據分析應用也逐漸開始。在安防領域，視頻監控對大數據的依賴性也日益明顯，期待存儲量更大、算法檢測識別準確率更高、視頻畫面更清晰的視頻數據技術。今年是大數據的“落地年“，而在這樣的形勢下，視頻監控將受到怎樣的影響?

　　大數據迎來“落地年”

　　作為時下最火熱的IT行業詞匯之一，大數據近年來成為各界關注的一大熱點。一方面，網民數量不斷增加;另一方面，以物聯網和智能移動終端等為代表的聯網設備數量飛速增長，使得人均網絡接入帶寬和流量也迅速提升。據相關機構預測，全球新產生數據年增40%，即信息總量每兩年就可以翻番。

　　國金證券研報指出，今年將是大數據分析應用的落地年，特別是在企業級領域。百度、騰訊、阿里等大互聯網公司針對自身的平臺用戶提供數據分析業務。國內金融、環保、交通、醫療等行業的數據分析應用也逐漸開始。

　　大數據技術日益為各行各業所倚重。在國內資本市場，許多上市公司也紛紛看中大數據這一新興市場，爭相投資布局。近期，中科云網、東方國信、朗瑪信息等上市企業紛紛宣布進軍大數據領域。

　　中國通信學會副理事長兼秘書長張新生表示，通過這幾年的發展，大數據在國內已經從炒作期進入了積極探索和應用發展初期，初步形成了以數據采集、整合分析等技術為支撐的產業生態。

　　大數據對監控數據處理的價值

　　大數據在對安防數據處理價值上主要體現在以下幾個方面：

　　一、數據應用效率不斷提升。通過智能分析技術、大數據技術，能夠使視頻數據的應用效率不斷提升，解決以往應用效率低下的問題。應用效率的提升能夠使視頻數據產生更大的價值。

　　二、數據深度應用。數據的深度應用能夠體現大數據的真正價值，而這也更能提升安防系統的整體實力，使視頻數據的邊緣地位向核心地位靠攏，使安防行業的競爭力得到提升。

　　三、體制及標準的完善。標準和體制的完善能夠進一步促進大數據的發展，而掌握標準的安防企業將會有更強大的話語權。

　　視頻監控大數據處理仍然面臨三大挑戰

　　目前的視頻系統大數據應用仍然面臨三大技術挑戰，可以概括為“存不下”、“找不到”、“看不清”三個方面。這三大挑戰在一定程度上反映出當前視頻大數據處理領域存在的主要問題，同時也對視頻大數據處理技術提出了更高的要求。

　　1，“存不下”主要體現在視頻壓縮編解碼性能的限制

　　隨著數字視頻應用產業鏈的快速發展，政府、學校、社區、民用以及網絡終端所產生的海量視頻向傳統視頻編碼標準發出宣戰。存儲的視頻數量不斷加大就需要更大程度地提高編解碼效率，提高視頻壓縮率，從而降低存儲空間。網絡化進程的加快也要求編碼后的視頻在快速、便捷傳輸的同時保證解碼還原的視頻質量。視頻壓縮也制約著智能視頻領域的發展。很多情況下我們要求降低解碼后的視頻損耗，比如多媒體視頻認證領域，視頻的無損還原是提高算法判斷準確度的先決條件，只有控制在一個合理的損耗范圍內，它才能提高視頻篡改提示的準確度。因此隨著視頻的網絡化、高清化、智能化時代的來臨，領先新一代視頻編碼標準，超越新的技術框架和編碼性能，才能在城市級視頻應用領域中取得核心的主導地位。

　　2，“找不到”主要體現為智能視頻監控領域中的算法檢測識別準確率的問題

　　目前的視頻監控方法只能在非常簡單的環境下聚焦少量目標，檢測、識別、跟蹤性能還無法達到一個較高的水準，多數軟件都存在場景、環境的限制，例如在簡單、純凈的場景中，檢測目標背景與前景差別較大時，檢測結果較為準確;而在一些人流量密度大的復雜場景中，如地鐵、車站、商場，監視成千上萬個個體時，準確地識別、跟蹤、檢測則是一項非常艱巨的任務。

　　同時算法檢測會受到光線、顏色、化妝、攝像機硬件誤差及精密度等一系列的問題影響，因此在低端智能與真正的人工智能之間還存在一個較大的鴻溝，它需要計算機處理能力及處理速度的提升。我們需要的是一種接近人類，甚至高于人類的識別準確率，并且能夠檢測區分人群行為，預測潛在的群體災難。這不僅僅在智能視頻領域，而且從多領域的交叉融合角度，智能分析的研發與探索對機器人的發展也能夠起到積極的推進作用。

　　3.“看不清”主要體現在高清監控攝像機的智能化處理上

　　以往大多數城市級安防監控攝像頭錄制的視頻畫面都較為模糊，刑偵破案分析的依據僅僅為模糊畫面動作方向，甚至是模糊的像素點，對具體人物細節的描述不清晰導致刑偵難度加大，輔助公安機關研判的力度不強。在智能監控領域，傳統的智能分析方法較多的是在CIF格式下進行算法處理，這樣處理速度更易達到實時。當傳統視頻向高清視頻轉換過渡時需要多重處理策略相結合進行算法分析，這需要持續的研發革新。在從標清向高清的門檻跨越過程中，網絡帶寬的承載力、視頻的顯示、存儲等問題也不斷顯現。

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