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          如何才能將視頻大數據真正應用起來?

          閱覽次數:529 次  發布日期: -0001-11-30

          成都弱電工程訊:

          在這個信息爆炸的時代,天天都有大量各種各樣的信息數據產生,怎么發掘這些海量數據的價值成為所有人關注的重點。因此,上至政府部門,下至平頭百姓,各行各業對大數據的討論越來越激烈,大家都在探尋大數據的奧妙和價值。

          大數據說起來比較玄乎,實際上已經慢慢地滲透到我們生活的方方面面。以現在越來越普及的網絡購物為例,我們在某購物網站中搜索了某些商品,再次登錄該網站,甚至是另外的網站,往往就會看到系統自動推薦的與上次搜索相關的商品信息。這就是購物網站應用大數據分析,摸清了用戶的消費習慣,精準推送用戶可能感興趣的產品,以更有效地促進用戶消費。這是個人購物行為,再更進一步,每年各大購物網站都會發布一些購物指南,得出了一些非常有趣的結論,好比哪個地區男士為女士購買的商品最多;哪個年齡段的網絡消費能力更強;同類產品,哪個品牌在某個區域的銷量更好等等,這些都是通過大數據分析得到。目前,政府、醫療、互聯網等等行業都已經開始了大數據應用。

          大數據與安防

          雖然大數據在不少行業都已經開始得到應用,并取得了非常不錯的效果,但是就安防行業來說,大數據應用之路才剛剛開啟。在安防領域,主要的數據來源是視頻,與另外行業結構化的數據不一樣,視頻是一種非結構化的數據,不能直接被計算機進行處理或分析。因此,安防要進行大數據應用,首先就要采用智能分析技術將非結構化的視頻數據轉換成計算機能夠辨認和處理的結構化信息,即將視頻中包含的各種信息(主要是運動目標及其特征)提取出來轉成文字描述,這樣才能通過計算機來對這些視頻進行搜索、比對、分析等。但是,早期安防行業并沒有有效的技術手段來展開這項工作。

          智能分析技術其實很早就已經應用于安防行業,只不過受限于智能分析算法本身以及攝像機的硬件性能,早期主要是通過智能分析服務器來實現視頻圖像的智能辨認和分析,但這種方式存在一個致命的缺陷——成本過高。一臺刀片式服務器價格在六七萬左右,而一臺服務器只能辨認七、八路1080P高清監控錄像。以一個中等規模的城市為例,整體建設可能有十來萬個監控點,即使只做2000路智能分析,也要兩百多臺服務器,這個成本是相當可觀的。除了服務器的設備成本之外,還有服務器的能耗、所占場地、數據中心的網絡設備、后期維護等成本,這些成本不比購買服務器的成本低。正是服務器這種智能分析模式因為成本過高無法規?;瘧?,所以視頻信息無法大規模轉換成結構化的數據,安防大數據也就一直無法落到實地。

          隨著智能分析算法的逐步成熟,以及攝像機硬件性能的不斷提升,越來越多企業開始考慮將更多智能辨認算法前置到攝像機中,畢竟攝像機本身的成本增加是可以預見的。在安防業內,以科達為代表的感知型攝像機這類智能攝像機的推出,比較經濟有效地解決了視頻數據結構化的問題,為安防大數據應用打下了基礎。

          除了視頻數據的非結構化外,與另外行業相比,安防行業的大數據還有一些典型特征,這些特征對存儲系統提出了更高的要求。好比視頻的數據量特殊大,且還在不斷增多,就要求存儲系統能夠很方便地擴容;視頻的價值密度低,且是實時的,連續的,稍縱即逝的,不容丟失,就要求存儲的可靠性要高;一個PB級的存儲系統硬盤就有幾千甚至幾萬塊,這么多硬盤可能天天都會有損壞,假如一損壞就要更換會非常麻煩,這就對存儲提出了可維護性的要求;既然是大數據視頻,說明會有各種各樣的用戶會去訪問這些視頻數據,所以對并發訪問會有更高要求等等。要滿足上述要求,傳統的存儲方式已經無能為力,只有云存儲才能支撐。

          一段視頻經過智能攝像機的分析提取以后,形成了原始視頻、視頻里面每個運動目標的圖片以及每個運動目標的語義文字描述三類數據,其中圖片和視頻是非結構化數據,一般存于云存儲系統中,而語義的文字描述這類結構化數據存在于后端的大數據數據庫中,每一條文字的描述對應相應的目標圖片和視頻。在完成了視頻的結構化處理,以及三類數據的存儲之后,應用就是接下來的關鍵,否則存儲的數據也沒有價值。

          盡管在分歧的垂直行業,安防大數據的應用會有一定差異,但從目前應用最為成熟的公安、交通等行業來看,大數據應用大致可以歸結為檢索、分析研判、實時布控和調度三大類。

          第一類檢索,在實現視頻結構化之前,查找、檢索視頻只能靠人,而將視頻結構化之后,利用后端的大數據檢索系統,就能很方便地搜出相對應的文字、圖片以及視頻。好比要查找某一時間段經過某個路段一個穿藍色衣服的可疑人員,用戶只需要輸入“藍色衣服”,就能找出該時間段內所有穿藍色衣服的人的圖片,點擊圖片就可以獲取這個人經過這個路段的視頻。

          第二類分析研判,好比通過車輛的多點碰撞,看是否有哪輛車在幾個路口都出現過,從而幫助公安發現嫌疑車輛。

          第三類是實時布控和調度,好比,公安知道一個嫌疑人住在某個小區,并且嫌疑人照片已經存在于系統后臺,就可以通過安裝在門口的感知型攝像機抓拍每個進出小區人員的人臉特征,并馬上送到后臺去比對,一旦發現某個人員的外貌特征與目標嫌疑人比較相似,系統就會馬上報警,公安人員即可指揮調度實施現場抓捕。當然,要結合行業需求實現這三大類應用,需要企業深入研究行業用戶的需求,對行業需求的精準把握是大數據應用的關鍵。

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