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智慧城市三大应用场景 开启视频监控大数据时代

发布日期:2018年06月20日 来源:安防网 作者:CPS中安网 阅读:

摘要:随着智能化产业的不断发展,视频监控以其直观、准确、及时和信息内容丰富而广泛应用于许多场合,尤其在安防系统中的重要性日益突出,成为技术安全防范最有力的手段。如今安防监控对高清化、智能化、网络化、数字化的要求也越来越高,数据呈现出爆发性的增长。安防领域由过去单一的系统布防逐渐转变为大数据应用分析的综合智能系统,不得不承认安防大数据时代已经到来。

【CPS中安网 cps.com.cn】随着智能化产业的不断发展,视频监控以其直观、准确、及时和信息内容丰富而广泛应用于许多场合,尤其在安防系统中的重要性日益突出,成为技术安全防范最有力的手段。如今安防监控对高清化、智能化、网络化、数字化的要求也越来越高,数据呈现出爆发性的增长。安防领域由过去单一的系统布防逐渐转变为大数据应用分析的综合智能系统,不得不承认安防大数据时代已经到来。

  智慧城市三大应用场景开启视频监控大数据时代

  视频监控业务正是一个典型的数据依赖型业务,依靠数据说话。可以说,大数据与视频监控业务有着天然的结合。通过大数据技术,进一步挖掘海量视频监控数据背后的价值信息,快速反馈内涵知识辅助决策判断是将视频监控用好、用善的金钥匙。

  视频大数据改变智慧城市三大应用场景管理方式

  随着“智慧城市”中智慧交通、公共安全、可视化管理等的迅速发展,城市中视频监控数据越来越多。大数据技术和视频监控的结合,把孤立的视频内容通过大数据技术的加工,形成可视化结果呈现,这种转变可为视频监控业务创造更加智能高效的使用方式,让用户从繁重的观看视频监控劳动中解脱出来,能轻松自如地通过视频监控进行高效准确的决策。

  1、智慧交通:在智能交通行业,视频大数据技术可以帮助管理者轻松监控摄像覆盖范围内的所有车辆的行驶状态、运行轨迹,快速分析出其是否违章,通过对海量交通数据的比对、分析和研判,实现指定车辆行驶路径、道路拥堵研判等功能。

  智慧交通大数据应用的不同之处在于后端子系统的设计。传统方案中,只有一个智慧交通平台;而大数据方案中,智慧交通平台之下多了一个视频大数据平台,海量的过车数据存储于视频大数据平台中,大数据平台为上层平台提供海量数据的高效处理服务。以10亿条数据为例,在检索、研判和统计分析等应用中传统方案检索时间是分钟级,采用大数据技术检索时间可以达到秒级。基于视频大数据平台,智慧交通平台实现了高效的检索、分析、统计等功能,能够为用户提供更好的服务。

  2、公共安全:实时汇总并综合分析各种公共安全数据和资料,为执法人员快速准确应对提供科学依据:如实时调阅现场视频录像、嫌疑人记录、同一地区的相似案件资料;进行地理、时间和空间的比较分析,揭示其违法模式和行为模式;追踪嫌疑人与其车辆的位置等。指挥人员也可以参照各种数据对不同来源的资料进行综合分析,制作指挥图。

  公共安全应用的不同之处在于后端子系统中加入了视频大数据平台。公共安全应用平台为用户提供人脸检索功能;视频大数据平台存储人脸库数据,进行高效的人脸分析比对,为应用平台提供人脸检索服务。以1000万条数据为例。如果传统的方式数据库需要管理员进行手动的分库分表操作,随着数据的增长维护工作量会越来越大,同时也很难保证系统的正常运行;采用视频大数据技术可以轻松的做到系统的横向扩展,保证系统高效的运行。基于视频大数据平台,公共安全应用平台能够为用户提供快速的人脸检索功能。

  3、可视化管理:视频监控系统发展到今天,可视化管理变得愈发重要。基于视频大数据,可以将可视化管理提升一个高度,使前端的那些“眼睛”变得更加智慧,实现自动监看,释放人力。同时,区域内的监控点位可实现智慧联动,提升管理效率。

  可视化管理应用的不同之处在于后端云平台中加入了视频数据监控。以建筑领域为例,视频大数据的可视化监管已经得到了很大程度的应用。面对国内建筑行业与公共服务信息化建设的发展趋势,“智慧工地”应运而生,它围绕施工过程管理,建立互联协同、安全监控、智能化生产等项目信息化生态圈,并将此数据在虚拟环境下与物联网采集到的工程信息进行数据挖掘分析,提供过程趋势预测及专家预案,实现工程可视化智能管理。并且它实现了各级联网、分级监管等功能,通过云平台数据监控中心LED大屏幕、台式电脑、智能手机、平板电脑等设备都可远程查看工地现场画面,满足各级监管部门、建筑开发商、施工单位和监理单位的不同需求。

  结语

  视频监控进入网络化时代以后,越来越多IT新兴技术融入其中,大数据技术在视频监控领域的广阔发展路径已经显现。视频大数据技术能够解决当前系统处理海量视频及相关数据能力不足的问题,帮助客户从海量的视频数据中快速挖掘高价值的信息,协助客户提升其决策的效率和精准度。可以预见在未来的“智慧城市”建设中,视频的数据量会爆发性增长,对海量视频数据处理系统的要求会越来越高,对视频数据挖掘的能力要求也会越来越强。