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視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)在智慧城市中的應用

來源:數(shù)字音視工程網(wǎng)     作者:崔玉洋    編輯:ann    2014-05-05 10:58:51     加入收藏

作為目前最火熱的詞匯之一,大數(shù)據(jù)在各個領(lǐng)域都已有了較為成熟的應用。在視頻監(jiān)控領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)時代正悄悄來臨。在城市安全、交通管理中將部署大量的視頻監(jiān)控設(shè)備,這些視頻監(jiān)控設(shè)備將產(chǎn)生大量的視頻及其相關(guān)的數(shù)據(jù),如交通卡口數(shù)據(jù)達到十億條甚至更大級別,人臉庫數(shù)據(jù)量達到千萬條甚至更大級別。

  現(xiàn)代社會的信息量正以飛快的速度增長,這些信息里又積累著大量的數(shù)據(jù)。預計到2025年,每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息將會有超過1/3的內(nèi)容駐留在云平臺中或借助云平臺處理。我們需要對這些數(shù)據(jù)進行分析和處理,以獲取更多有價值的信息。在未來的“智慧城市”中,會有越來越大的結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。那么我們?nèi)绾胃咝У卮鎯凸芾磉@些數(shù)據(jù),如何分析這些數(shù)據(jù)呢?答案是,我們需要強有力的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)進行支撐。

  作為目前最火熱的詞匯之一,大數(shù)據(jù)在各個領(lǐng)域都已有了較為成熟的應用。在視頻監(jiān)控領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)時代正悄悄來臨。在城市安全、交通管理中將部署大量的視頻監(jiān)控設(shè)備,這些視頻監(jiān)控設(shè)備將產(chǎn)生大量的視頻及其相關(guān)的數(shù)據(jù),如交通卡口數(shù)據(jù)達到十億條甚至更大級別,人臉庫數(shù)據(jù)量達到千萬條甚至更大級別。針對如此大級別的數(shù)據(jù)量,當前系統(tǒng)會逐漸暴露出數(shù)據(jù)檢索速度越來越慢;數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析效率越來越低等問題,這些問題都需要一個成熟的技術(shù)來解決。

  隨著“智慧城市”中城市安全、智慧交通等的迅速發(fā)展,城市中非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)量越來越大。視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)側(cè)重幫助各類客戶從日趨海量的非結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)中快速發(fā)掘高價值的信息,協(xié)助客戶提升其決策的效率和精準度。因此,視頻大數(shù)據(jù)的處理好壞成了客戶關(guān)注的焦點,視頻大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)也成了廠家能力的體現(xiàn)。針對“智慧城市”建設(shè)中大量視頻數(shù)據(jù)的快速檢索、統(tǒng)計分析的需求,??低?/a>等視頻領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)已有了成熟的視頻大數(shù)據(jù)的解決方案,目前已應用多個“智慧城市”的建設(shè)中。

  一、視頻大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)

  針對結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量特別大的場景,大數(shù)據(jù)平臺作為應用平臺的支撐平臺,提供海量數(shù)據(jù)的高效處理能力。通過大數(shù)據(jù)平臺,應用能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進行高效地存儲、檢索(秒級)、分析和統(tǒng)計,切實地提高效率,提升用戶體驗度。

  視頻大數(shù)據(jù)平臺一般以分布式集群的方式進行建設(shè),集群能夠?qū)?shù)據(jù)處理進行負載均衡,同時,集群能夠方便地進行擴展,能夠通過增加集群節(jié)點來提升平臺整體性能。數(shù)據(jù)存儲需要考慮以下幾個方面:一、哪些數(shù)據(jù)需要保存到視頻大數(shù)據(jù)平臺;二、如果對原有系統(tǒng)進行改造,原有系統(tǒng)中已存在的那些數(shù)據(jù)該如何處理;三、如何保證數(shù)據(jù)的可靠性。視頻大數(shù)據(jù)平臺采用分布式計算,同時結(jié)合內(nèi)存加速、負載均衡、本地處理,提供高效的數(shù)據(jù)計算能力。

  視頻大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),在應對視頻大數(shù)據(jù)處理中的存儲問題,采用了分布式存儲方式,提高了讀寫速度,并擴大了存儲容量;在應對視頻大數(shù)據(jù)處理中的計算問題,采用分布式計算系統(tǒng),提高了數(shù)據(jù)分析和挖掘能力。視頻大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)總體架構(gòu)如下圖所示,包括資源層、平臺層、應用層三個層次。

  視頻大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)總體架構(gòu)

  資源層:包括IT基礎(chǔ)資源、數(shù)據(jù)資源、視頻資源等。能夠產(chǎn)生、存儲、處理海量數(shù)據(jù)的資源如過車數(shù)據(jù)、人臉數(shù)據(jù)、案事件數(shù)據(jù)等。

  平臺層:即視頻大數(shù)據(jù)平臺,包括數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)遷移、集群管理等功能,同時為上層應用提供接口。視頻大數(shù)據(jù)平臺地位類似于數(shù)據(jù)庫,但是它比數(shù)據(jù)庫的處理能力要強大很多,可以對海量數(shù)據(jù)進行處理。

  應用層:基于視頻大數(shù)據(jù)平臺提供的高效數(shù)據(jù)處理服務,行業(yè)應用平臺(公安、交通、司法、能源、教育等)能夠為用戶提供海量數(shù)據(jù)的高效存儲、檢索、分析和統(tǒng)計等功能。

  二、視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)在智慧交通中的應用

  在智慧交通的道路交通應用中,卡口過車數(shù)據(jù)呈爆炸式增長。對于一個城市,每個卡口每天會經(jīng)過成千上萬輛車,假設(shè)一個城市有1000個卡口,每個卡口每天平均過車記錄數(shù)為10000次,需要對一年內(nèi)的數(shù)據(jù)進行處理,則過車記錄總數(shù)為36.5億。當卡口過車數(shù)據(jù)規(guī)模達到十億級別甚至更大后,當前系統(tǒng)的運行速度越來越慢,過車信息檢索、研判和分析的耗時越來越長,用戶體驗越來越差。使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫解決方案會使效率大大降低,或者在保證效率的情況下,會使軟件、硬件投入成本大大增加,如采用小型機等。針對此類場景,可采用大數(shù)據(jù)技術(shù),數(shù)據(jù)量特別大的過車數(shù)據(jù)由視頻大數(shù)據(jù)平臺來處理,視頻大數(shù)據(jù)平臺可提供足夠大的內(nèi)存和本地存儲,同時,采用分布式計算,各節(jié)點并行進行計算,極大地提高數(shù)據(jù)處理的能力。視頻大數(shù)據(jù)平臺具有系統(tǒng)可靠、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)處理能力高效、投入成本低、擴展能力強等特點。

  交通卡口大數(shù)據(jù)應用設(shè)計如下圖所示:

  交通卡口大數(shù)據(jù)應用示意圖

  交通卡口大數(shù)據(jù)應用的不同之處在于后端子系統(tǒng)的設(shè)計。傳統(tǒng)方案中,只有一個智慧交通平臺;而大數(shù)據(jù)方案中,智慧交通平臺之下多了一個視頻大數(shù)據(jù)平臺,海量的過車數(shù)據(jù)存儲于視頻大數(shù)據(jù)平臺中,大數(shù)據(jù)平臺為上層平臺提供海量數(shù)據(jù)的高效處理服務。以10億條數(shù)據(jù)為例,在檢索、研判和統(tǒng)計分析等應用中傳統(tǒng)方案檢索時間是分鐘級,采用大數(shù)據(jù)技術(shù)檢索時間可以達到秒級?;谝曨l大數(shù)據(jù)平臺,智慧交通平臺實現(xiàn)了高效的檢索、分析、統(tǒng)計等功能,能夠為用戶提供更好的服務。以下是目前可實現(xiàn)應用功能主要功能:

  快速檢索

  能夠根據(jù)精確條件/模糊條件快速查詢出過車數(shù)據(jù)記錄。大數(shù)據(jù)方案可以從數(shù)十億條數(shù)據(jù)中快速篩選出目標過車記錄,提高交通管理部門的執(zhí)勤效率。

  研判分析

  研判分析包括頻度研判、特定時間段車輛研判、初次入城、行車軌跡、跟車研判等應用。大數(shù)據(jù)方案可以迅速及時的發(fā)現(xiàn)事件信息,提高交通管理部門的快速響應能力。

  統(tǒng)計分析

  統(tǒng)計分析包括車流量統(tǒng)計、車流量對比、車輛違法統(tǒng)計、特定時段車流量、行車軌跡統(tǒng)計等應用。大數(shù)據(jù)方案可以實現(xiàn)更大范圍的交通流量數(shù)據(jù)統(tǒng)計,可以更加全面完整的反應一個城市的交通狀況,為交通管理部門決策提供數(shù)據(jù)支撐。

  三、視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)在智慧安全中的應用

  在智慧安全的案件偵緝等應用中,經(jīng)常需要進行人員信息的查詢,人員信息庫中的一個重要組成部分是人臉庫,人臉庫包括人員的基本信息、頭像圖片以及根據(jù)頭像建模而得的人臉特征向量。其中案件偵緝中一個重要的應用是人臉檢索,即從視頻圖像中提取人帶人臉的特征向量跟人臉庫中的數(shù)據(jù)進行比對,查詢出來此人的基本信息。當人臉庫數(shù)量達到1000萬級別甚至更大后,目前人臉檢索方式會出現(xiàn)瓶頸。因為在人臉的檢索過程中需要檢索整個人臉庫,需要將整個人臉庫導入到內(nèi)存中以提高檢索效率,對服務器內(nèi)存要求高,而當前大多人臉檢索方案不支持集群架構(gòu),只能增加單服務器的內(nèi)存以滿足需求,容易出現(xiàn)瓶頸。針對此類場景,可采用人臉檢索的大數(shù)據(jù)解決方案,人臉庫保存于視頻大數(shù)據(jù)平臺中,視頻大數(shù)據(jù)平臺采用集群架構(gòu),并且可平滑擴展,可以提供足夠大的內(nèi)存,同時,采用分布式計算,各節(jié)點并行進行計算,極大地提高數(shù)據(jù)處理的能力。

  人臉檢索大數(shù)據(jù)應用設(shè)計如下圖所示:

  人臉檢索大數(shù)據(jù)方案示意圖

  人臉檢索大數(shù)據(jù)應用的不同之處在于后端子系統(tǒng)中加入了視頻大數(shù)據(jù)平臺。智慧安全應用平臺為用戶提供人臉檢索功能;視頻大數(shù)據(jù)平臺存儲人臉庫數(shù)據(jù),進行高效的人臉分析比對,為應用平臺提供人臉檢索服務。以1000萬條數(shù)據(jù)為例。如果傳統(tǒng)的方式數(shù)據(jù)庫需要管理員進行手動的分庫分表操作,隨著數(shù)據(jù)的增長維護工作量會越來越大,同時也很難保證系統(tǒng)的正常運行;采用視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)可以輕松的做到系統(tǒng)的橫向擴展,保證系統(tǒng)高效的運行?;谝曨l大數(shù)據(jù)平臺,智慧安全應用平臺能夠為用戶提供快速的人臉檢索功能。

  四、總結(jié)展望

  視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠解決當前系統(tǒng)處理海量視頻及相關(guān)數(shù)據(jù)能力不足的問題,幫助客戶從海量的視頻數(shù)據(jù)中快速挖掘高價值的信息,協(xié)助客戶提升其決策的效率和精準度??梢灶A見在未來的“智慧城市”建設(shè)中,視頻的數(shù)據(jù)量會爆炸性增長,對海量視頻數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的要求會越來越高,對視頻數(shù)據(jù)挖掘的能力要求越來越強,視頻大數(shù)據(jù)平臺將引入越來越多的機器學習、圖算法等尖端技術(shù)來提高整個系統(tǒng)的智能化水平。

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