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大数据：挖掘改变视频监控领域应用格局

　　目前，在工作中，***实在的应用就是从海量视频数据里找出具有相同线索特征的图像，让警发现新的案件线索。至于“怎么找?”，***的技术障碍还在于视频的结构化。视频除了时间和空间属性外，并没有其它的标签。除了按照时间和地点查找相应的视频外，大多的视频只能靠人慢慢甄别，这离大数据应用还相去甚远。

　　站在视频分析、智能视觉的角度来看，我们其实可以采用一些智能分析手段，以从大量纯视频中先自动化地采集出一些常用的“元数据”信息，并用数据TAG的方式重新对视频信息进行***、长期存储，以备“战时”急用，完成对罪分子行为痕迹的拼凑。这就是一种典型的大数据挖掘应用：大量无效数据中的有效数据挖掘、对以往数据的规律总结和对将来数据的量化和有效预期。

目前，经常有监控成“睁眼瞎”的报道见诸报端，而通过有限的人力去巡查庞大并迅速增长的视频监控点极不具有现实意义，使得视频监控设备在运维保障服务方面产生以下各种问题：故障排除延迟严重，事件无法及时响应，有限警力很难支撑;设备模式标准多样，维保模式效率低下，维保服务相当困难;现行维保技术落后，工程人员信息不畅。

　　我们视频监控运行保障系统的目标是，帮您节省视频设备的日常巡检成本，有效提高巡检结果的有效性和及时性，规范运维管理流程，提供运维质量考核依据。系统极大提高了视频监控故障分析与诊断的效率、加强了业务管理的效率和精细化，保障了城市视频监控系统长期的稳定运行，为社会安定繁荣提供了有效的支撑。

其次，安防视频监控是一个系统工程，人工智能技术在视频监控的应用挑战，同样贯穿于前端、传输、存储、应用等等每个环节。例如，在海量视频数据中寻找目标，“天网”视频监控系统每天产生的大量图像视频，对于寻找目标人与车辆犹如大海捞针。

　　此外，传输受限制预警不实时。尤其是高清、超高清摄像机的大量应用，采集的数据量非常大，传输成本非常高，监控品牌，而且很难在较快时间汇集到数据总平台，监控品牌代理，造成全局预警与搜索的困难。此外，针对交通拥堵情况，当前的交通大数据主要还是以导航地图、共享出行软件等为主，视频智能分析数据应用还是比较少等等。

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