視頻檢索技術助安防

常說的視頻檢索系統的大概原理都大同小異，首先需要對被檢索數據先進行集中和處理，在這個過程中，大量數據的轉移都需要更快的速度，更具優勢的設備來采集數據。待數據采集完畢后，再對數據進行摘要，以供相關人員進行人工檢查。

可以通過查看濃縮視頻，有效地節省排查視頻的時間，當在濃縮視頻中發現需要的目標時，可以通過點擊視頻上的目標快速打開對應的原始視頻片斷詳細查看。辦案人員可以進一步通過提供目標特征，例如人或車，目標顏色、高度、運動方向、運動速度，行人著裝、步態，或者通過提供一幅樣片來發起搜索。視頻檢索系統，首先通過高效的解碼器將未解碼的視頻數據解碼，然后通過背景建模算法分離提取出運動的目標，而后通過智能分析算法對這些運動目標的被關注特征進行提取和分析，將分析結果恰當描述，存放到數據庫，與被請求搜索的特征進行比對，最后，高相關度的目標會以快照或其他方式作為結果顯示出來，并可以快速定位到原始視頻片段。

某些目標的基本特點在記錄中都會被即時分析并記錄。

目前我國正在應用的視頻檢索系統，還只能對目標的一些基本的特征進行索引和檢索，因為受到分辨率、清晰度和視頻角度等多重因素的影響，我們的分辨度室有限的，由于這個流行因素快速變化的時代。一些影視作品里所表現出的令人感嘆的智能分析效果，只能是為研究者提供一些研究思路和方向。除了能對之前提到的一些目標基本特征外進行檢索外，目前我們能做到的是對車量牌照信息的檢索，這得益于車牌識別相關技術的成熟和智能交通系統的建設。對于像人臉識別這樣的任務，對于一般的監控視頻，即便是高清卡口，也很難做到較高的準確率，還是要結合人工比對才能真正發揮作用，人眼可以準確分辨和識別的目標，視頻檢索系統卻不一定能做到，達到人眼的分辨能力，那畢竟是目前機器視覺領域的最高境界和終極目標，還有相當長的路要走。
 
安防基礎設施的建設規模在不斷地擴大，同時來自消費領域的視頻數據也在為安防提供著數據支持，手機都可能向公安平臺上傳圖像信息，提供案件線索，要從這些海量的信息里快速且高效地篩選有效信息，視頻檢索技術需要向兩個方向來進行提升：首先需要提升對視頻數據的處理能力和效率，要滿足在海量數據級別上更準確和快速地處理數據，提取和描述信息的內容，并進行高效的索引和存儲，以滿足后續的數據信息檢索、分析和挖掘業務。其次，需要從架構的層面上有針對性地改進目前的數據處理技術和存儲架構，引入針對大數據業務的新技術，以滿足大數據環境下的安防數據信息的檢索需求。
 
目前安防領域的視頻數據的分布方式還主要是分散獨立地存儲在各級機構的服務器上，視頻檢索的應用也主要是由某個獨立的服務器在執行，隨著數據量的急速地膨脹，這種方式必將在不久的將來遇到數據移動和計算能力的瓶頸。大數據相關的云計算、云存儲技術應用到安防的視頻檢索業務，即能解決數據搬移的問題，又充分發揮了分布式計算的優勢，挖掘出充分的計算能力。

目前安防領域正在飛速發展中，大數據時代下，視頻檢索技術能夠有效的為安防領域做出更好的發展。但是這類技術還需要不斷地完善改進，才能更好的促進安防各領域的發展。

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