張峻峰,劉 鵬
(天津泰達(dá)有線電視網(wǎng)絡(luò)有限公司 天津 300457)
隨著網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,安防領(lǐng)域的科學(xué)技術(shù)得到了極大的發(fā)展,視頻監(jiān)控技術(shù)也從傳統(tǒng)意義上的人工查看視頻錄像變成現(xiàn)如今的智能視頻分析技術(shù)。隨處可見的攝像頭攝錄的海量視頻通過轉(zhuǎn)碼、壓縮后傳輸匯聚到數(shù)據(jù)處理平臺(tái),最終由大數(shù)據(jù)分析得出需要的信息。目前基于大數(shù)據(jù)的智能視頻分析技術(shù)(以下簡(jiǎn)稱為視頻大數(shù)據(jù))已經(jīng)在城市管理、公安領(lǐng)域有了非常廣泛的應(yīng)用,在維持社會(huì)秩序及保障居民安全方面起到了舉足輕重的作用。
智能視頻分析技術(shù)是計(jì)算機(jī)圖像視覺技術(shù)在安防領(lǐng)域應(yīng)用的一個(gè)分支,是一種基于目標(biāo)行為的智能監(jiān)控技術(shù)。對(duì)圖像中的物體進(jìn)行分析分為 3個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)(見圖1)。
圖1 智能視頻分析步驟Fig.1 Steps of intelligent video analysis
①目標(biāo)檢測(cè)及目標(biāo)跟蹤:目標(biāo)檢測(cè)指的是從圖像中將運(yùn)動(dòng)變化的區(qū)域分割提取出來,此時(shí)檢測(cè)出來的目標(biāo)不需要識(shí)別。一般的檢測(cè)方法有背景減除法、時(shí)間差分法等方法。
②目標(biāo)識(shí)別:如通過人臉識(shí)別技術(shù)達(dá)到判定目的,將待識(shí)別的目標(biāo)與指定的目標(biāo)庫(kù)中的特征進(jìn)行比較,以確定是否與該庫(kù)中的某一目標(biāo)相匹配。
③行為識(shí)別:系統(tǒng)制定分析規(guī)則,通過對(duì)目標(biāo)的識(shí)別及跟蹤,由系統(tǒng)自動(dòng)分析、判斷并預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的行為信息,最終將行為信息傳輸至系統(tǒng)應(yīng)用平臺(tái)得出分析結(jié)論。
現(xiàn)代社會(huì)的信息量正以飛快的速度增長(zhǎng),這些信息里又積累著大量的數(shù)據(jù)。針對(duì)如此大級(jí)別的數(shù)據(jù)量,從前的系統(tǒng)逐漸暴露出數(shù)據(jù)檢索速度越來越慢,數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析效率越來越低等問題。視頻大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的出現(xiàn)解決了這個(gè)難題。
視頻大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),為應(yīng)對(duì)視頻大數(shù)據(jù)處理中的存儲(chǔ)問題,采用了分布式存儲(chǔ)方式,提高了讀寫速度,并擴(kuò)大了存儲(chǔ)容量;為應(yīng)對(duì)視頻大數(shù)據(jù)處理中的計(jì)算問題,采用分布式計(jì)算系統(tǒng),提高了數(shù)據(jù)分析和挖掘能力。視頻大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分為資源層、平臺(tái)層、應(yīng)用層(見圖2)3個(gè)層次。
圖2 視頻大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)架構(gòu)Fig.2 System architecture of video big data processing
①資源層:包括 IT基礎(chǔ)資源、數(shù)據(jù)資源、視頻資源等。能夠產(chǎn)生、存儲(chǔ)、處理海量數(shù)據(jù)的資源,如過車數(shù)據(jù)、人臉數(shù)據(jù)、案事件數(shù)據(jù)等。
②平臺(tái)層:即視頻大數(shù)據(jù)平臺(tái),包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)遷移、集群管理等功能,同時(shí)為上層應(yīng)用提供接口。
③應(yīng)用層:基于視頻大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供的高效數(shù)據(jù)處理服務(wù),行業(yè)應(yīng)用平臺(tái)(公安、交通、司法、能源、教育等)能夠提供海量數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)、檢索、分析和統(tǒng)計(jì)等功能。
建設(shè)智能化視頻大數(shù)據(jù)分析平臺(tái),不僅可以實(shí)現(xiàn)智能布防,而且可以針對(duì)視頻監(jiān)控大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)智能分析檢索、GIS共享應(yīng)用、視頻偵查等現(xiàn)代化智能監(jiān)控管理,為提高城市綜合治理水平提供信息平臺(tái)保障。
根據(jù)天津市、區(qū)公共安全視頻監(jiān)控建設(shè)聯(lián)網(wǎng)的需要,開發(fā)區(qū)智慧視頻監(jiān)控項(xiàng)目建設(shè)完成了視頻大數(shù)據(jù)分析平臺(tái),在區(qū)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)了“全域覆蓋、全時(shí)監(jiān)控、全息感知”。
①全域覆蓋:在公共區(qū)域、重點(diǎn)行業(yè)、領(lǐng)域和住宅小區(qū)視頻監(jiān)控達(dá)到全域覆蓋。
②全時(shí)監(jiān)控:在范圍內(nèi),實(shí)現(xiàn)了 7×24,h無間斷監(jiān)控,為城市管理和居民安全提供了可靠的保障。
③全息感知:運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù),以及視頻監(jiān)控的圖像清晰化處理、視頻結(jié)構(gòu)化描述、數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)融合等方面的專業(yè)技術(shù),實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)與公安信息化數(shù)據(jù)的有效關(guān)聯(lián)和綜合深度智能化應(yīng)用。
筆者用自己的車輛做了一個(gè)應(yīng)用實(shí)例:在大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)系統(tǒng)中輸入自己的車牌號(hào)并選擇起止時(shí)間,最終系統(tǒng)輸出了此時(shí)間段內(nèi)該車輛的拍攝錄像(見圖3)、活動(dòng)熱點(diǎn)、過車統(tǒng)計(jì)(見圖 4)等信息。通過清晰的圖像和詳細(xì)的信息,違法犯罪、不文明行為將無所遁形。由此可見,視頻大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)已經(jīng)具備智能、全方位識(shí)別物體信息的能力,在城市管理及公安領(lǐng)域上起到了不容忽視的作用。
圖3 車輛錄像截圖Fig.3 A screenshot of automobiles
圖4 車輛統(tǒng)計(jì)信息Fig.4 Vehicle driving statistics
雖然現(xiàn)在的智能視頻分析得到廣泛的應(yīng)用,但是,視頻分析技術(shù)還沒有完全成熟,目前還屬于技術(shù)應(yīng)用的初級(jí)階段,存在很多問題,這些問題可能也是限制智能視頻分析應(yīng)用快速發(fā)展主要的因素。
①受環(huán)境干擾大:視頻分析技術(shù)最大的一個(gè)問題就是受環(huán)境和視頻質(zhì)量的干擾太大,會(huì)使應(yīng)用系統(tǒng)無法進(jìn)行正常工作甚至失效。②安裝調(diào)試復(fù)雜:智能分析應(yīng)用產(chǎn)品幾乎都需要按每一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行不同的參數(shù)調(diào)試,而非專業(yè)人員無法調(diào)試出理想效果。③誤報(bào)率和漏報(bào)率:尚未達(dá)到理想效果。
從目前存在的問題推斷,視頻大數(shù)據(jù)未來可能會(huì)朝著更加準(zhǔn)確、智能、高效化的方向發(fā)展。①?gòu)脑搭^增加可判斷信息。針對(duì)同一目標(biāo),采用多種角度的攝像分析計(jì)算,通過多維度信息跟進(jìn),準(zhǔn)確判斷物體之間的距離、深度、高度等信息,能夠提高整體算法的準(zhǔn)確性。②能夠根據(jù)不同的復(fù)雜環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)和過濾,能夠?qū)⒁曨l中一些干擾目標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)過濾。從而達(dá)到提高準(zhǔn)確率,降低調(diào)試復(fù)雜度的目的。
現(xiàn)今視頻大數(shù)據(jù)在許多領(lǐng)域已經(jīng)有了較為成熟的應(yīng)用,在打擊犯罪、治安防范、社會(huì)管理、服務(wù)民生等方面發(fā)揮著越來越積極的作用。雖然目前還存在著環(huán)境干擾和準(zhǔn)確率等方面的問題,但是隨著視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,進(jìn)一步提升其智能化及準(zhǔn)確率,未來必將得到更加成熟及廣泛的應(yīng)用。