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            成都弱電工程相關案例

              當前位置:

            監控與大數據結合開辟智能安防新局面

            閱覽次數:432 次  發布日期: -0001-11-30

            成都弱電公司訊:

            大數據已經成為近幾年IT技術發展的新亮點,也成為成都視頻監控應用技術發展的重點之一。成都??低曄到y技術有限公司解決方案高級經理湯國寶談到:“充分運用物聯網、云計算等技術,利用大數據優勢,圍繞著智能化、專業化、數據化最大限度發揮成都視頻監控應用效能,構建立體化社會治安防控體系,并將原先的服務專業發展到服務民生?!?/p>

            成都視頻監控數據有兩個方面的內涵——海量和非結構化。成都視頻監控數據量規模龐大,并且隨著高清化、超高清化的趨勢加強,成都視頻監控數據規模將以更快的指數級別增長;與通常講的結構化數據分歧,成都視頻監控業務產生的數據絕大多數以非結構化的數據為主,這給傳統的數據經管和使用機制帶來了極大的挑戰。這些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。小編根據大數據目前在成都視頻監控領域應用的情況歸納整理了該項技術今后發展應關注的幾個問題。

            1.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尺度發出宣戰。需要傳輸與存儲的視頻數據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,從而降低傳輸資源消耗和存儲空間。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,好比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尺度,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.智能成都視頻監控領域中的算法檢測辨認準確率的問題

            目前的成都視頻監控方法只能在非常簡樸的環境下聚焦少量目標,檢測、辨認、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,例如在簡樸、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,準確地辨認、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,甚至高于人類的辨認準確率,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.高清監控攝像機的智能化處理

            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。在智能安防的監控領域,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。這就要求盡可能在前端的高清攝像機能實現智能化,這也是智能監控發展的重點之一。

            總結:

            隨著全國各地平安城市項目的大規模推進,成都視頻監控在智能安防領域中發揮著越來越重要的作用?,F在不僅在機場、車站、碼頭等人流集中的公共場所采用成都視頻監控系統,而且在一些辦公場所和住宅小區也安裝了成都視頻監控系統,在一些如監獄等重要場所更是提出成都視頻監控全覆蓋的應用要求。與此同時,成都視頻監控產生的數據將會迅速的增長。在建設智能安防的路上,如何利用大數據發揮成都視頻監控的最大效能與數據本身的應用價值,我們還需進一步探索,克服前進中面臨的眾多瓶頸問題。

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