安防大數(shù)據(jù)時代，海量信息處理是關(guān)鍵

　　視頻圖像監(jiān)控系統(tǒng)通過多年的建設(shè)，已成為公安機(jī)關(guān)打防管控的重要手段和感知城市信息的重要途徑。隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)的不斷發(fā)展和壯大，對大量的音視頻信息的分析，需要耗用大量的人力物力和時間。

　　海量的視頻數(shù)據(jù)需要得到有效的處理，使得能夠快速、低成本、精準(zhǔn)的發(fā)現(xiàn)相關(guān)目標(biāo)的特征和活動軌跡。而有限的人力、計算能力，和持續(xù)增長的視頻數(shù)據(jù)之間的矛盾日益突出，成為當(dāng)下系統(tǒng)建設(shè)的重點和難點。為此，行業(yè)中近年來提出了視頻濃縮與檢索技術(shù)，以及視頻圖像信息數(shù)據(jù)庫技術(shù)。

　　大數(shù)據(jù)技術(shù)革新，監(jiān)控架構(gòu)更加靈活

　　視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)的核心就是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)就是業(yè)務(wù)本身，那么基于大數(shù)據(jù)架構(gòu)，可以給中大型的視頻監(jiān)控項目帶來諸多的裨益。

　　第*，架構(gòu)更加靈活，伸縮彈性更大

　　對于一些中大型項目，由于起點的差異，缺乏視頻監(jiān)控架構(gòu)的頂層設(shè)計，后期的擴(kuò)容升級難免尾大不掉，如在建設(shè)初期就引入面向大數(shù)據(jù)的架構(gòu)，為業(yè)務(wù)擴(kuò)張和管理帶來好處。

　　第二，以廉價通用硬件迎合視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)的爆發(fā)性增長

　　在面向大數(shù)據(jù)的架構(gòu)中，可根據(jù)視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)的部署需要，設(shè)立多個HDFS集群組成，采集的流數(shù)據(jù)會被劃分成段，并分布于數(shù)據(jù)節(jié)點，這些數(shù)據(jù)節(jié)點可以采用廉價通用型的硬件，由軟件技術(shù)保證其高可靠性，這種方式避免采用傳統(tǒng)高端硬件的模式，大大降低投資成本。

　　第三，通過高速并行計算實現(xiàn)智能分析和數(shù)據(jù)挖掘

　　對于金礦來講，唯有熠熠發(fā)光的金子才是有價值，視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)就猶如這樣一座金礦，傳統(tǒng)人工和串行的數(shù)據(jù)篩選方式已在大數(shù)據(jù)時代不能滿足要求。面向大數(shù)據(jù)的架構(gòu)原理就是將海量數(shù)據(jù)分解為較小的更易訪問的批量數(shù)據(jù)，在多臺服務(wù)器上并行分析處理，從而大大加快視頻數(shù)據(jù)的處理進(jìn)程。

　　結(jié)合視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)特點，引入Hadoop的架構(gòu)，以頂層設(shè)計的視角來構(gòu)建面向大數(shù)據(jù)視頻監(jiān)控架構(gòu)，將對未來視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)的規(guī)劃設(shè)計產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。下面簡要描述下大數(shù)據(jù)視頻監(jiān)控邏輯架構(gòu)。

　　數(shù)據(jù)源層，包括實時數(shù)據(jù)和非實時數(shù)據(jù)。實時數(shù)據(jù)指IP攝像頭和傳感器產(chǎn)生的實時流媒體數(shù)據(jù)。非實時數(shù)據(jù)指從DVR、編碼器、第三方系統(tǒng)導(dǎo)入的媒體數(shù)據(jù)。

　　大數(shù)據(jù)存儲層，采用了HDFS和HBASE，實現(xiàn)數(shù)據(jù)低成本、高可靠的管理。把采集的視頻流保存在HDFS集群內(nèi)，并通過HBase建立訪問的索引。把傳統(tǒng)NVR和專用存儲進(jìn)行重構(gòu)，納入到整體的分布式文件系統(tǒng)中來。

　　大數(shù)據(jù)計算層，實現(xiàn)智能分析和數(shù)據(jù)挖掘。通過MapReduce把對大視頻的分析進(jìn)行分解，充分利用閑置資源，把計算任務(wù)交由多臺服務(wù)器進(jìn)行并行計算分析，另外一方面，根據(jù)智能分析產(chǎn)生的視頻元數(shù)據(jù)，通過Hive挖掘視頻元數(shù)據(jù)的價值信息。

　　業(yè)務(wù)及管理層，實現(xiàn)設(shè)備和業(yè)務(wù)管理。基于Zookeeper組成的服務(wù)器集群，可以保證業(yè)務(wù)系統(tǒng)的無故障運營，基于Ganglia實現(xiàn)對攝像頭等設(shè)備的監(jiān)管。

　　基于大數(shù)據(jù)的視頻架構(gòu)，本質(zhì)上是把視頻數(shù)據(jù)作為最有價值的資產(chǎn)，以數(shù)據(jù)作為核心來構(gòu)建的技術(shù)架構(gòu)，重點解決了海量的視頻數(shù)據(jù)分散和集中式存儲并存、多級分布問題，極大提升了非結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)讀寫的效率，為視頻監(jiān)控的快速檢索、智能分析提供了端到端的解決方案。

　　大數(shù)據(jù)視頻監(jiān)控構(gòu)架帶來的價值

　　視頻監(jiān)控進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)化時代以后，越來越多融入IT新興技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)在視頻監(jiān)控領(lǐng)域的廣闊發(fā)展路徑已經(jīng)顯現(xiàn)，不少廠家正致力于通過將大數(shù)據(jù)技術(shù)和視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)的完美融合，打造大數(shù)據(jù)時代的視頻監(jiān)控解決方案。

　　視頻處理技術(shù)在安防的應(yīng)用價值

　　視頻濃縮檢索技術(shù)，主要是利用圖像處理（包括視頻濃縮、摘要、復(fù)原等）、模式識別、海量數(shù)據(jù)分類存儲以及搜索等技術(shù)，對海量的存儲錄像等原始信息進(jìn)行分析和挖掘，對于目標(biāo)特征、目標(biāo)行為、目標(biāo)間關(guān)聯(lián)關(guān)系這三大類信息內(nèi)容，形成各種分類的特征信息庫、元數(shù)據(jù)和索引等，并提供統(tǒng)一接口供外部應(yīng)用進(jìn)行搜索，以期通過有限的線索，達(dá)到案件快速關(guān)聯(lián)和定位。

　　視頻圖像信息庫建設(shè)，目前應(yīng)用比較廣泛的是卡口和電警的應(yīng)用。由于車牌識別技術(shù)的日趨成熟，通過車牌、車牌顏色、車身、車身顏色、車輛類型等特征識別，把車輛圖片、車輛信息、車主信息、盜搶車輛庫等結(jié)合起來，可以有效的進(jìn)行車輛的查找、布控和案件線索搜索。而其他如視頻監(jiān)控錄像、案件等信息如何形成統(tǒng)一接口查詢，如何進(jìn)行有效數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，應(yīng)用不是特別廣泛。為此，國內(nèi)很多科研單位和智能產(chǎn)品公司進(jìn)行了多方面探索。如清華大學(xué)、中國科學(xué)院自動化研究所，上海交通大學(xué)、浙江大學(xué)等。

　　視頻圖像信息庫建設(shè)和海量數(shù)據(jù)的處理、分析、檢索，是提高效率的有力手段。通過視頻智能分析技術(shù)，把海量的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行濃縮、提取特征摘要、減少了存儲空間。如1小時的視頻錄像，通過特征值方式的視頻濃縮，可以把錄像壓縮到10分鐘左右。同時，視頻圖像信息庫有別于傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫模型，針對結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)的多個副本分布式保存方式，可以有效節(jié)約存儲空間，關(guān)鍵數(shù)據(jù)的二次備份，使系統(tǒng)架構(gòu)更加穩(wěn)定和可擴(kuò)展，并且提供安全的負(fù)載均衡和容錯機(jī)制。

　　視頻圖像信息庫的建設(shè)，除了減少人力和搜索時間外，還可以通過搜索接口進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)布控，對有針對性的特征圖片進(jìn)行匹配和模式識別，增強事前預(yù)警的功能。同時，這些系統(tǒng)的應(yīng)用，將推動安防產(chǎn)業(yè)技術(shù)的進(jìn)步和推廣。