大数据平台使视频更加智能化

摘要:我国智能城市战略已经实施多年,全面提高了城市的管理和服务能力.。从数据的角度来看,,市民对城市最直接的改变是相机密度越来越高。然后,许多城市已经开始实施“天眼工程”,为了实现无死角城市的全方位监控,本文的目的是实现对整个城市无死角的监控。

在智能城市管理中的应用,视频监控发挥着越来越重要的作用。随着视频监控数据的快速增长,在传统的视频分析和检索中,工作人员面临着巨大的挑战。大数据技术可通过重构传统视频数据处理的体系结构,这样人们才能更快、大数据,更智能地分析和应用视频监控。

  我国智能城市战略已经实施多年,全面提高了城市的管理和服务能力.。从数据的角度来看,,市民对城市最直接的改变是相机密度越来越高。然后,许多城市已经开始实施“天眼工程”,为了实现无死角城市的全方位监控,本文的目的是实现对整个城市无死角的监控。密集的分布式摄像机网络构成了城市公共安全视频监控系统,它还改善了一个城市的法律和秩序、联络、消防、城市规划、城市管理和其他部门的总体管理和服务水平。

  海量视频数据带来的挑战

  随着视频监控数据的快速增长,还有摄像机、超高清化的趋势加强,视频监控数据将通过更快的指数增长。进行部署1一个拥有万台相机的中型城市的例子,假设每台摄像机每秒压缩视频数据量,如1Mb(一小块 ),然后它将在一天内生产出来108TB视频和视频,总共约一个月3PB视频和视频。

  现在,有个新问题,照相机 7×24逐小时录影,所通过每个城市都会产生大量的视频监控文件。但是,当公安部门或联络部门想要快速搜索某一特定时间或特定特征的视频片段时,这个看似简单的想法,但就像大海捞针一样。

  与通常的结构化数据不同,视频监控服务产生的绝大多数数据都是基于非结构化数据的,它必须经过复杂而繁重的分析和处理,才能为下一步提取文本的结构化数据。这些都被赋予了传统的视频监控架构、数据管理、数据分析,通过及视频监控数据的传输、存储和计算带宽带来了巨大的挑战。

  挑战一:数据量的迅速扩大IT投资之间的矛盾。按IT工业规律:在满足客户需求的前提下,通常,技术成本越低,技术成本就越低,它的生命力越强,它的生命力就越强。因为数据量的迅速膨胀,通过及由此产生的对大规模计算的需求,盲目采用高端硬件.,使客户无法承受硬件投资,客户越来越想满足他们的需求,中间和低端 硬件取代高端硬件。

  挑战二:海量数据与有效数据的矛盾。照相机 7×24真实地记录镜头覆盖范围内发生的事情的工作时间。但是,大多数视频监控信息无效,有效的信息只能在相对较短的时间内分发,根据数理统计,,信息是按幂律分配的,也称为信息密度,信息密度越高,对客户的价值就越大。

  挑战三:资源利用与效率的矛盾。随着视频监控数据的增加,,即使这是对的TB基于层次数据的视频内容分析与检索,用传统的方法计算可能需要几个小时,这远远不能满足及时性的需要。视频分析与检索,不能依靠传统的手段,视频智能分析必须找到新的突破口。

  如此,希望从如此多的视频监视文件中检索所需的视频信息,你得用特殊的技术来帮忙。

  对传统数据处理体系结构的改造

  大数据理念与开源生态系统Hadoop诞生,激活各行业的思维。IT域开始采用基于Hadoop基于大数据技术框架的视频文件存储与计算,使全市各部门的工作人员能够实现视频的快速检索和智能化分析。

  视频监控的大数据平台一般是通过分布式群 的方式构建的。分布式群 可通过负载平衡的数据处理,全部,在未来一段时间内也很容易扩展。而扩大的过程不需要重新部署该系统,只有增加群 节点才能提高大数据平台的整体性能。

  分布式计算在视频监控大数据平台中的应用,全部,结合记忆加速、负载平衡、局部处理,提供高效的数据分析和挖掘功能。大数据处理过程中的存储,是一种视频监控,采用分布式存储方式,提高读写速度扩大存储容量。在数据存储方面,大数据平台需要考虑通过下3个方面:第一次,哪些数据需要保存到大数据平台?;第二,如何改革原有的制度,如何处理原有系统中的现有数据;第三,如何保证数据的可靠性。

  实际证明,基于大数据框架的传统视频处理系统的体系结构可通过焕发出新的生命力。第一次,该体系结构更加灵活,伸缩弹性较大。一些城市的大中型项目,由于起点的不同,缺乏视频监控体系结构的顶层设计,这使得后期的扩展和升级变得更加困难。在建设之初,IT如果计划者能够基于大数据引入架构,,将为未来的扩张开辟道路。

  下一次,尊龙app可通过用廉价和通用的硬件产品来处理视频监控数据的爆炸性增长。在大数据的体系结构中,IT在稍后阶段,计划者可通过根据视频监控业务的部署需求,设置多个HDFS(Hadoop分布式文件系统)群 ,收集到的流数据将被分成几个部分,并分布在每个数据节点上。更重要的是,,这些数据节点可通过使用廉价的通用硬件,用软件技术保证其高可靠性。该方法避免了传统的高端硬件模式.,大数据平台的后续操作和维护成本大大降低。

  最后,高速并行计算可通过实现智能分析和数据挖掘。对于城市管理者来说,面对大量的视频监控数据,传统的手工和串行数据过滤方法已经不能满足搜索和分析的要求。基于大数据的体系结构是将海量数据分解为更小、更易访问的批处理数据,多服务器上的并行分析与处理,从而大大加快了视频数据的处理过程。



  视频大数据的智能应用

  通过76878456年发生在南京“1・6”通过抢劫为例,在案件调查过程中,,南京警方1超过一万台摄像机已经提取了将近2000TB基于,为了处理这些视频,翻译 1500许多警察检查并搜寻视频线索,花了一个多月。明显,,手动查看模式,通常需要数倍的时间才能对视频进行审查,如此,要求大量工作人员连续加班审查录像,这并不奇怪。

  全部 ,人民海的策略仍将影响公安机关破案的进度和效率,然后,这也使得工作人员花费过多的精力寻找视频线索。如果现在是时候,,利用视频监控平台,大数据平台可通过在短时间内对视频中的运动对象进行检索和排除,从而大大提高公安机关办案的效率。

  直到今天,视频监控大数据平台在智能联络中的应用已经比较成熟,在摄像机覆盖范围内,很容易监控所有车辆的驾驶状况、跑道,快速分析它是否违反了规则。2021-05-01白天早晨,在宁联高速公路上,一辆白色汽车正全速行驶,汽车仪表盘上的速度指针正在接近200千米 /小时。

  全部 ,南京高速公路七旅指挥室,值班交警正在监视通过大屏幕的车辆。白色汽车疾驰而过,路边的测速设备发现汽车的速度已经达到了它的速度180千米 /小时。交警用监视探头锁住了汽车,当汽车接近收费站时,,司机把车停了下来,绕着车尾走,从车牌上撕掉一个蓝色的东西,然后继续到收费站。

  几分钟后,当白色汽车进入收费站时,,已经在这里等着的交警立即上前拦住了那辆车。当交警交出超速照片时,,司机指着车牌,正试图争辩,交警交出了另一张司机撕毁卡片并张贴的照片。突然,司机说不出话来,接受惩罚。

  据了解,南京市联络管理局全面升级公安系统,启用视频检查机制,利用现代高科技手段,把联络管理放在在线视频大数据平台上,城市集散控制道路监控系统的应用,实现日常事务的智能化管理。

  全部,在智能联络领域,视频监控的大数据平台也可通过降落在地面上,许多操作是通过前不可能实现的。相似,实时联络状况分析,基于视频的道路联络流实时分析,然后对整个城市的联络状况进行了综合分析和统计;持有车牌的行为,基于视频的车牌识别,一种按一定规则在整个城市中搜索相同车牌的汽车;追查怀疑犯罪车辆,在所有视频中输入可疑汽车的照片或颜色模型通过及其他相关特征;犯罪嫌疑人追踪,通过输入可疑照片和在所有视频中找到人脸来进行人脸特征识别;人与车目标轨迹分析,根据所有视频中的特征找到指定的人和车,并绘制他们的时间和空间轨迹等。

  明显,视频监控大数据框架是一项革命性的技术,特别是在实时智能分析和数据挖掘方面,将视频监控从人工采样提高到有效的预警和事后分析,实现智能信息分析与预测,给视频监控行业带来深刻变化。

转自:中安网

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