大数据智能分析技术

    我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，根据相关机构的调查显示，全球监控摄像机市场在未来五年内将保持稳步增长，到2017年预计将上升到1亿台。仅视频监控录像而言，每天的数据量就达上千PB，累计的历史数据将更为庞大，由此也可以看出，监控视频在大数据体系中占有极大的位置。如今随着4K时代的全面到来，高清视频监控时代的来临，更高清的应用越来越普及，由此产生的数据将会越来越大，视频监控也将步入更高清的大数据井喷时代。

　　维基百科对大数据的定义将大数据的特点阐释得非常清晰：“海量”和“非结构化”。这两个特点在视频监控行业尤为突出，如何在“海量”和“非结构化”的监控视频数据中快速找到对人们有用的信息变的尤为重要。

　　大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有丰富内容和意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于如何让数据会“说话”。基于视频监控的业务特点，如下大数据技术将发挥至关重要的作用：

　　1、智能分析能力

　　基于图像识别算法，对视频图像内容进行理解和分析，生成图像内容和行为的描述信息，并以结构化或半结构化语言描述，为视频大数据分析与应用提供基础；此技术可通过前端或者后端来完成，前端实现智能分析，可有效降低后端的压力，节省资源。而后端分析在处理性能、速度、处理容量上有着很大的优势。

　　2、大数据处理能力

　　基于大数据并行或分布式处理技术，如Hadoop、Hbase等，形成面向大数据的分布式存储与数据管理框架；实现数据清洗/转换/装载，以形成价值信息汇聚。

　　3、数据挖掘与分析能力

　　对智能分析元数据的检索、数据挖掘与分析能力，即对视频数据的高效利用能力；与非视频数据整合分析，挖掘事件关联及产生模式，提升视频数据价值的能力。

　　4、可视化展现能力

　　对视频内容的高效检索、比对和呈现能力；与地方展现平台整合，提升视频数据实用性的能力。

　　通过大数据技术，进行实时智能分析和数据挖掘，让视频监控从基本的存储、人工抽检，进步到高效事前预警、事后分析，实现智能化的信息分析、预测，进一步挖掘海量视频监控数据背后的价值信息，为视频监控领域业务带来深刻的变革。