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2014年5月29日 星期四

來源:中關村線上

Big Data與雲端運算在安防領域的應用,從2013年就開始持續加溫,而經歷了一年的鋪墊與技術發展,在未來一年隨著高清網路監控的大範圍普及,隨之帶來的Big Data與海量儲存都需要雲端運算的協助。隨著網路頻寬的提高和網路費用的產品定價下降,基於雲端運算的影像監控解決方案已制定更多的供應商的關注。

影像監控發展潮流:安防大數據技術應用
  
大數據成安防監控發展潮流
最早提出“Big Data時代”已經到來的機構是全球知名諮詢公司麥肯錫。麥肯錫在《Big Data時代到來》報告中指出,Big Data現在已經進入全球經濟的各個部門,就像其他的生產必備要素一樣,許多現代經濟活動離開了它根本不能發生,Big Data將帶來一波生產率增長和消費者盈餘浪潮。而至今,它也將開啟監控資本市場的新一輪的尋寶遊戲。
  
在影像監控領域,伴隨著高清監控時代的大潮,產生了越來越多的海量影像資料。但是,大量的影像資料仍然是獨立的、零散的。影像錄影資料散佈在各個行業、單位獨立的系統中,沒有發揮達到聯網、共用,業界也沒有形成對資料採擷、利用的通用方法,核心技術仍然在研究中,尚沒有實現重大突破。
  
目前大量的影像監控資料運用於安防領域,但主要以人工搜索為主,政府之間跨警種、跨部門、跨區域的聯網共用應用仍然較少,更不用說為老百姓、為社會所用的應用還沒有啟動。如能開放這些視頻資源,為老百姓服務,而不僅僅用於治安、刑事案件,能通過資訊公開、資料共用、資料採擷推動新型的資料服務業的大發展,將是社會的福音。
  
Big Data是未來發展趨勢,很多公司現在都在做Big Data業務,但真正將Big Data的挖掘和應用落到實處,轉變為商業模式的企業還是很少,目前很多Big Data概念都是噱頭。
  
而安防企業需要做的,便是積極加強內功,提高研發能力,加強技術儲備,應對更Big Data量帶來的衝擊。後期安防廠家會進行分化,部分傳統安防廠家更加專注於某固定安防領域繼續深耕,專注於產品和技術,一部分安防廠家會向大安防整合平臺轉變,專注於業務整合和資料分析處理。
  
大數據與儲存技術
這裡所說的Big Data儲存,可以認為是儲存廠商基於現有Big Data應用的特點進行優化的解決方案。利用Big Data分析可以為客戶提供定制化的服務,實現精準行銷。Big Data正在改變企業業務模式,也讓人們的生活變得更加便利和豐富多彩。Big Data儲存是一類單獨的產品嗎?Big Data軟體與儲存進行整合,就稱為Big Data儲存,未免有些牽強。如果非要說出Big Data儲存的特徵,那麼我認為它至少應該能讓Big Data"4V"發揮出應有的效果,滿足Big Data對性能和擴展性的要求。
  
與其說Big Data儲存是一類產品,不如說它是下一代的儲存架構。這種架構可以將傳統的DASSANNAS有效地整合起來,以滿足上層計算平臺的要求。大資料儲存本身的性能與傳統企業級儲存並沒有顯著差異,它主要依賴於上層運算平臺的分散式並行處理能力,但其擴展性一定要強。
  
在許多應用的市場上,大資料應用還沒有真正實現,許多用戶談的還是BI。而從國外的實踐看,BI只是Big Data的一部分,屬於Big Data的起步階段,真正的Big Data應用是近即時或即時的資料分析。運算、儲存、網路等都與Big Data的價值有關。Big Data儲存並不是一類單獨的產品,它也可以通過類似公有雲或私有雲的方式提供給使用者。應用和資料量的增加,對資料的存取提出了更高要求。因此,並行儲存能力的增強對Big Data儲存來說非常重要。
  
Big Data儲存有很多實現方式,不過它應具備以下特性:海量資料儲存能力、全域命名空間、支援標準介面、讀寫性能優異、易於管理維護、基於開放架構、多級資料冗餘、多級儲存備份等。儲存產品並不像網路產品那樣有嚴格的界線,因此很難將Big Data儲存單獨劃分出來。其實,Big Data儲存並不是只有分散式儲存這一種方式,傳統的儲存也可以成為Big Data儲存解決方案的一部分。
  
目前,業內並沒有關於Big Data儲存產品的通用定義,但是綜合考慮廠商的產品以及使用者的需求,可以簡單概括出Big Data儲存的特徵:首先,Big Data儲存必須能夠支援全類型資料,包括結構化、半結構化和非結構化資料,實現統一資料支援;其次,在保證可靠性的基礎之上,Big Data儲存必須具備線性擴展能力,同時還要具有很強的批次處理和即時處理能力;最後,在系統達到一定規模後,Big Data儲存平臺的易用性和可管理性也是不可或缺的。
  
Big Data處理過程中,使用者發現性能的瓶頸並不在計算層面,而在於海量資料的上傳和下載。因此,極高的資料載入速率是Big Data儲存必須具備的特性。Big Data解決方案通常包含資料儲存、運算及分析,儲存是Big Data基礎架構中的一部分。
  
大數據與智慧影像分析技術
Big Data時代,人們對智慧影像分析技術越來越看重。智慧影像分析依賴於影像演算法對影像內容進行分析,通過提取影像中關鍵資訊,進行標記或者相關處理,並形成相應事件和告警的監控方式,人們可以通過各種屬性描述進行快速檢索。如果把攝影機看作人的眼睛,而智慧影像監控系統可以理解為人的大腦。智慧影像技術借助處理器的強大計算功能,對影像畫面中的海量資料進行高速分析,獲取人們需要的資訊。
  
現在智慧影像分析技術已經逐漸被人們所接受,但是在智慧影像分析技術出現之前,海量影像的分析一直是困擾人們的一個難題,比如人們如果不小心將貴重物品遺留在計程車或公車上該怎麼辦?很多人認為有了監控攝,事情會好辦很多,可事實如此麼?對於相關辦案人員來說,查詢海量的影像監控資訊是件苦不堪言的差事,大有茫茫大海撈針之焦慮與糾結。
  
智慧影像分析技術在安防領域的重要作用是毋庸置疑的,其可以從海量資訊中迅速搜索到需要的資訊。對於重大刑事案件而言,可以協助警方儘快破案,節省了警察的辦案時間。
  
另外,利用智慧影像分析系統可以進行事前預警防範。比如人臉辨識比對系統,公安機關通過搭建人臉辨識比對系統,建立人臉捕捉資料庫,將人臉資訊歸檔,並與個人身份建立關係,在實際運用過程中採用人臉搜索、黑名單佈防、陌生人辨識等多項智慧分析技術,大大提高影像監控的防範功效,可以讓犯罪分子無可遁形。由於和智慧影像分析相關的高清產品並未得到真正的普及,社會上的高清監控佈局點也並不完善,目前還只是針對某些行業進行使用,還遠遠未達到全面普及。
  
只有大批量的使用高清攝,增大捕獲到清晰、正面人臉的可能性,才能有更好的實戰效果。此外,還需要公安和企業加強合作,加大監控點的部署密度。由於大量監控點的部署會帶來海量影像,需要重視智慧影像分析技術的應用,合理利用技術,人機配合,發揮技術的長處,從而有效輔助偵辦人員。
  
目前智慧影像分析技術已經逐漸的趨於成熟,這和安防企業的努力和貢獻是分不開的,他們是智慧影像分析的先行者,智慧影像分析技術的發展或許可以成為榜樣,帶動業內企業研發的腳步,真正為海量影像分析和檢索帶來革命性的變化。
  
關於大數據:
Big Data,或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《Big Data時代》中Big Data指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑,而採用所有資料的方法)大資料的4V特點:Volume(大量)Velocity(高速)Variety(多樣)Value(價值)


                                                                                                                                                                                                                            

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