近幾年，隨著雪亮工程、平安城市、智慧城市項(xiàng)目，以擴(kuò)大視頻監(jiān)控覆蓋面、推動(dòng)全國(guó)聯(lián)網(wǎng)工作并實(shí)現(xiàn)海量視頻信息智能化應(yīng)用。目前項(xiàng)目建設(shè)已卓有成效，監(jiān)控設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也在飛速增長(zhǎng)，全國(guó)各行各業(yè)采用的監(jiān)控?cái)z像頭達(dá)到幾億只，一天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量約50PB，是上千個(gè)國(guó)際級(jí)圖書館的數(shù)據(jù)量級(jí)?？梢韵胍?，這些數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理管理軟件在可接受時(shí)間內(nèi)的處理能力，因此須使用"在數(shù)十、數(shù)百甚至數(shù)千臺(tái)服務(wù)器上同時(shí)平行運(yùn)行的軟件"，大數(shù)據(jù)開始應(yīng)用在安防領(lǐng)域。

　　大數(shù)據(jù)架構(gòu)更加靈活，伸縮彈性更大，可根據(jù)視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)部署需要，設(shè)立多個(gè)集群組成，將海量數(shù)據(jù)分解為較小且更易訪問的批量數(shù)據(jù)，在多臺(tái)服務(wù)器上并行分析處理，從而大大加快視頻數(shù)據(jù)處理進(jìn)程。

　　大數(shù)據(jù)與視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)的關(guān)系主要體現(xiàn)在"存"、"看"、"用"上。理論上說，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)后，在沒有人為干預(yù)的情況下，視頻監(jiān)控設(shè)備可通過自動(dòng)分析對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中的目標(biāo)進(jìn)行定位、識(shí)別和跟蹤，在異常情況發(fā)生時(shí)做出反應(yīng)，進(jìn)行自動(dòng)報(bào)警。警察可以輕松搜索某一時(shí)段某一顏色或某一品牌汽車的視頻并快速識(shí)別違章行為。

　　依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)，安防正在從被動(dòng)防御向主動(dòng)判斷、預(yù)警發(fā)展，行業(yè)也從單一安全領(lǐng)域向多行業(yè)應(yīng)用、提升生產(chǎn)效率、提高生活智能化程度方向發(fā)展。以城市智能交通管理為例，大數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)海量視頻數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)傳輸和快速持久化存儲(chǔ)，同時(shí)將各類多媒體數(shù)據(jù)和車輛數(shù)據(jù)合二為一，對(duì)異常行為智能識(shí)別和自動(dòng)報(bào)警等。

　　大數(shù)據(jù)是真正發(fā)揮大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控價(jià)值的關(guān)鍵技術(shù)，視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)是標(biāo)準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)，而通過大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及分析挖掘，更能發(fā)揮海量視頻的潛在價(jià)值。更需注意的是，大數(shù)據(jù)技術(shù)主要適用于大型及超大型項(xiàng)目，并且與云計(jì)算技術(shù)融合，大數(shù)據(jù)在視頻監(jiān)控的應(yīng)用還在探索階段，具體應(yīng)用模式有所不同，但趨勢(shì)比較明顯。

　　大數(shù)據(jù)是通過非常快速的數(shù)據(jù)采集，發(fā)現(xiàn)和分析，從大量化，多類別的數(shù)據(jù)中提取高價(jià)值信息。

　　而視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)有兩個(gè)典型的特征即還量化和非結(jié)構(gòu)化。視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)規(guī)模龐大，并且隨著高清化，超高清化的趨勢(shì)加強(qiáng)，視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)規(guī)模會(huì)以指數(shù)級(jí)別增長(zhǎng)。因此大數(shù)據(jù)會(huì)與視頻監(jiān)控技術(shù)連接更加緊密，會(huì)更進(jìn)一步發(fā)展。

　　當(dāng)前，大數(shù)據(jù)在視頻監(jiān)控市場(chǎng)的主要有以下應(yīng)用領(lǐng)域總體來說分為兩大類：一是城市基建，平安城市和智能交通大數(shù)據(jù)安防的規(guī)模化應(yīng)用說明了這是大數(shù)據(jù)安防應(yīng)用的主流。二是個(gè)人消費(fèi)領(lǐng)域，如家庭安防設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這一市場(chǎng)目前還在孕育階段，期待厚積薄發(fā)。無論如何，大數(shù)據(jù)帶給安防行業(yè)化應(yīng)用的未來可期，關(guān)鍵在于如何深耕、挖掘，進(jìn)而體現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。

　　大數(shù)據(jù)在公共安全視頻監(jiān)控中的應(yīng)用，根據(jù)采用不同處理方法、挖掘工具及多種數(shù)據(jù)融合，可獲得不同價(jià)值的數(shù)據(jù)應(yīng)用。

　　一、視頻監(jiān)控面臨的數(shù)據(jù)困境

　　(一)數(shù)據(jù)量的急劇擴(kuò)大和IT投資之間的矛盾

　　按照IT產(chǎn)業(yè)的法則：在滿足客戶需求的前提之下，往往技術(shù)成本越低，其生命力越強(qiáng)。由于數(shù)據(jù)量的急速擴(kuò)大，以及隨之而來的大規(guī)模計(jì)算的需求越來越多，一味采用高配硬件，使得硬件投資成為客戶不可承受之重，客戶越來越希望在滿足需求的前提下，用中低端的硬件來替換高配硬件。

　　(二)海量數(shù)據(jù)和有效數(shù)據(jù)之間的矛盾

　　攝像頭7×24小時(shí)工作，如實(shí)記錄鏡頭覆蓋范圍發(fā)生的一切，僅僅記錄信息是不夠的，因?yàn)閷?duì)于客戶來講可能大部分信息是無效，有效信息可能只分布在一個(gè)較短的時(shí)間段內(nèi)，按照數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)的說法，信息是呈現(xiàn)冪律分布的，也稱之為信息的密度，往往越高密度的信息對(duì)客戶價(jià)值越大。

　　(三)資源利用和效率之間的矛盾，串行計(jì)算和并行計(jì)算的矛盾

　　視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)化、大聯(lián)網(wǎng)后，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的設(shè)備越來越多，利用閑置的計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)資源的最大化利用，關(guān)乎運(yùn)算的效率。在視頻監(jiān)控領(lǐng)域，往往視頻分析的效率決定價(jià)值，更低的延遲、更準(zhǔn)確的分析往往是平安城市這類客戶的普遍需求。隨著數(shù)據(jù)量的增加，哪怕對(duì)TB級(jí)別的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)視頻內(nèi)容的數(shù)據(jù)分析和檢索，采用串行計(jì)算的模式都可能需要花費(fèi)數(shù)小時(shí)的計(jì)算，已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能勝任時(shí)效性的需求。視頻的分析和檢索，不能依賴于傳統(tǒng)的手段，巨量數(shù)據(jù)的效率優(yōu)化，并行計(jì)算是視頻智能分析的唯一出路。

　　因?yàn)榇髷?shù)據(jù)帶來了很多現(xiàn)實(shí)中的難題，為了解決這些難題需要新的技術(shù)變革，需要新一代的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，業(yè)界稱之為大數(shù)據(jù)技術(shù)。

　　二、大數(shù)據(jù)與視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)結(jié)合的好處

　　"閃存"：如果類比水庫(kù)蓄水的方式，典型的網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)模型是一個(gè)由小溪匯聚河流、再匯聚到水庫(kù)的蓄水方式。小溪數(shù)量增多、水量增大是水庫(kù)蓄水量的保證，然而傳統(tǒng)方式下蓄水量增大將提高水庫(kù)建造成本和蓄水安全的要求。而采用分布式蓄水模式，在河流中游建立多個(gè)中間蓄水池，不僅可以減少主水庫(kù)蓄水壓力和成本，化整為零也提高了就近用水效率。在大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐下，網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)模型可轉(zhuǎn)向分布式的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)體系，提供高效、安全、廉價(jià)的存儲(chǔ)方式。

　　"易看"：在視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)中，錯(cuò)看漏看、來不及看等是常見的困擾點(diǎn)。大數(shù)據(jù)監(jiān)控圖像的回溯給許多安防監(jiān)控管理人員帶來了生理與心理的雙重挑戰(zhàn)。在大量人力投入的公安案件追溯中，都常常耳聞"看到吐"、"看到暈"等無奈和感嘆?？上攵话懔闶坌袠I(yè)、金融行業(yè)等，對(duì)于視頻監(jiān)控圖像的回溯就更為困難。在視頻監(jiān)控大數(shù)據(jù)趨勢(shì)已經(jīng)來臨之際，依靠人眼去檢索、查看所有視頻圖像數(shù)據(jù)已經(jīng)不太現(xiàn)實(shí)。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)視頻圖像模糊查詢、快速檢索、精準(zhǔn)定位，讓看變得簡(jiǎn)單迫在眉睫。

　　"善用"：視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)中，看只是信息采集的方式之一，用才是業(yè)務(wù)應(yīng)用的根本。視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)的效率問題已經(jīng)成為阻礙產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。

　　隨著視頻監(jiān)控?cái)z像機(jī)覆蓋廣度、密度增大，視頻圖像數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)上升，而視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的使用效率卻在下降。智能交通應(yīng)用、消費(fèi)者行為分析應(yīng)用等綜合視頻監(jiān)控和圖像智能分析的業(yè)務(wù)出現(xiàn)，正努力突破視頻監(jiān)控效率值及商業(yè)價(jià)值低下的瓶頸。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)一步挖掘海量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)背后的價(jià)值信息，快速反饋內(nèi)涵知識(shí)輔助決策判斷是將視頻監(jiān)控用好、用善的金鑰匙。

　　三、大數(shù)據(jù)解決視頻監(jiān)控"痛點(diǎn)"的主要方法

　　1.人流密度分布、變化趨勢(shì)、活動(dòng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，預(yù)測(cè)踩踏指數(shù)，實(shí)現(xiàn)大型活動(dòng)和重要區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)管理。

　　2.空間狀態(tài)分析，車流密度分布、變化趨勢(shì)，道路狀態(tài)及變化監(jiān)測(cè)，主要用于預(yù)測(cè)擁堵指數(shù)，實(shí)現(xiàn)交通信號(hào)的預(yù)測(cè)調(diào)節(jié);

　　3.數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)同號(hào)搜索，人、車軌跡跟蹤等。

　　4.有序過程與隨機(jī)過程分析，成為社會(huì)治安關(guān)鍵因素，進(jìn)行常態(tài)與暫態(tài)分析，實(shí)現(xiàn)社會(huì)治安風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，事件預(yù)警。

　　5.高風(fēng)險(xiǎn)因素監(jiān)控和關(guān)聯(lián)分析，主要應(yīng)用于擴(kuò)大社會(huì)掌控面;制定有效防范措施和反應(yīng)預(yù)案。

　　6.融合定位、通信、網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，提高對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)因素(人、物、事、時(shí)間、地點(diǎn)等)掌控的精度、粒度，建立重大事件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)警機(jī)制，提高防范能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)犯罪高發(fā)分布及分類基礎(chǔ)性研究及綜合治理方案的制定。

　　7.高風(fēng)險(xiǎn)單位、區(qū)域、活動(dòng)安全管理，利用大數(shù)據(jù)，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)和脆弱性分析，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)的回歸統(tǒng)計(jì);成功和不成功案例的分析，建立風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制，指導(dǎo)安防系統(tǒng)建設(shè)。

　　8.各類系統(tǒng)效能分析，主要應(yīng)用公共安全系統(tǒng)建設(shè)、評(píng)價(jià)。

　　9.安防基礎(chǔ)理論研究數(shù)據(jù)庫(kù)，通過數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)及歷史回歸統(tǒng)計(jì)，開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用;建立安全基礎(chǔ)研究和預(yù)警理論研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)?？傊?，大數(shù)據(jù)應(yīng)能解決公共安全的關(guān)鍵問題，支撐公共安全系統(tǒng)建設(shè)。