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基于大数据技术的视频监控应用探讨

作者:彭芳来源:《企业科技与发展》日期:2020-01-04人气:1071

引言:随着社会的不断进步,信息技术快速发展,视频监控技术的应用,使得社会治理水平明显提升,为国家管理能力与社会和谐发展夯实了基础。此外,视频网络建设及维护过程中,积累了海量的数据信息,随着食品数据信息的增多,对数据存储量与分析速度的要求不断提高,大数据技术创新显得尤为重要。因而,视频监控体系要想发展的更加稳定,完善大数据系统是十分必要的,这已成为提高视频监控性能的重中之重。所以,大数据技术应用于视频监控系统具有深远意义。

1相关知识概述

1.1大数据内涵

大数据技术,是利用信息技术方法处理相关数据,传统数据处理方法无法对数据进行及时处理。当前信息技术中,大数据技术是一种非常便捷的技术,广泛应用于各个领域,比如信息采集、管理、存储及信息分析等方面。信息提取中,大数据能够快速提取出有效有用的数据,信息领域效率明显提高。尽管,大数据技术应用具有非常重要的意义与优势,当前,大数据技术在我国应用还不够成熟,且视频监控领域中,应用还存在一些问题,因而视频监控领域中,分析这些问题,加强大数据技术的应用投入显得尤为重要。

1.2大数据技术应用于视频监控体系的意义

当前,社会经济快速发展的同时,大数据技术日益完善,问题是客观存在的,缺乏统一的理论知识,同时受传统因素影响,无法及时处理技术,所以相关人员要对复杂的数据进行全面分析。同时,大数据技术在信息采集与管理中也发挥着重要的作用,信息存量大,读取速度快。

近年来,我国视频监控系统中,智能与高清化发展趋势日益明显,广泛应用于很多行业领域。视频监控系统,要有效整合海量数据信息,根据视频监控体系理论,对于工作与安保人员而言,这些数据价值比较大。实际工作中,要通过人工处理海量数据信息,耗费大量时间但依然无法保障工作质量。当前,视频监控体系中,很多数据信息处于闲置状态,使用效率低。因而信息处理时,要重视视频监控系统的应用。(1)当今时代,视频监控技术不断创新,取得了明显的进步,视频数据有较大的存储领,增速快,同时视频监控系统信息存储空间必须要打。(2)数据种类比较多。监控体系中,数据编码格式至关重要,结合编码不同类型划分数据种类。此外,当前,物联网种类也更加丰富,视频体系数据呈现多多元化趋势。(3)数据信息有较高的处理效率。随着时间的推移,视频监控数据信息发生了很大的变化,数据信息量日益增多,传统数据计算已无法满足现代数据信息发展要求。此种背景下,大数据技术的应用,有效提高了数据信息处理速度,保障了工作质量。(4)数据价值密度低但有很高的效率。近年来,我国视频监控体系发展中,实时监控是主要模式,这是因为视频监控出具有很大的承载量。

2我国视频监控发展现状

大量实践表明,视频监控体系中应用数字化技术,可满足居民实际使用需求。现阶段,我国视频监控体系呈现高清化发展趋势。同时,对于高清视频监控设施,国家加大了资金投入,促使相关部门有效开展城市安全工作。另外,随着国家对视频监控设备日益增加的投入,数字化高清视频监控日益增多,与传统监控设施相比,产生的数据信息量大。规模较大的安保监控工程中,加剧了数据更新,形成海量数据,除过视频监控体系,其它数字化视频设备产生的数据也比较多。当前,数据处理设备,处理与储存技术发展日益完善,例如储存性能、兼容与容量等,更好的满足了视频数字化监控需求。

通过既提高数字化监控性能及容量,基于大数据技术,逐步优化上述需求,有效处理视频监控数据信息,这就可以发现视频监控领域中,大数据技术的应用具有深远意义。除过数据储存,我国视频监控体系中,数据分析能力亟待提高,面对发生的各类事件,专业管理人员必须要注意观察与发现,提高视频监控体系的自动化管理水平。

此外,视频监控缺乏有效的数据支持,无法自动过滤相应的监控信息,由此会形成很多无价值信息。一旦视频监控中,出现了这种无用信息,视频监控中心工作效率就难以提高,从而直接影响到后期调查取证。同时,城市建设中,监控设备投入量大,摄像头多,监控人员无法完全见识到监控现实界面,极易错失很多重要内容,此种情况下,值班人员面临更大的工作能力考验。

3视频监控中大数据技术的应用建议

3.1视频监控中数据发掘技术的应用

近年来,我国视频监控系统发展中,以计算机与网络系统应用为主,视频监控体系记录简单的图像,智能化发展目标并未完全实现,技术缺乏创新性。所以,使得很多视频数据不能被直接应用于实际工作中。应用过程中,新技术创新是十分必要的,在此基础上提高应用效率。近些年,视频数据应用过程中还存在一些问题,所以亟待完善相关视频数据。众所周知,数据有一定的多样化,包含很多信息量,所以技术人员创新视频监控技术时,采取有效措施解决遇到的问题。

3.2云储存技术的具体应用

视频监控系统中,储存量大且并发性高,旨在有效解决储存机制完备、标准、时间空间可用性等方面,监控业务系统存在的问题,基于大容量与高并发的大数据应用架构监控存储系统要求得到满足。实际工作中,有效融合云储存核心技术框架及视频监控行业。录像过程中,前端摄像机会产生基础性智能化结构信息,云储存则用于储存视频录像与智能结构化数据,同时还要从基础上剥离并提取视频画面,通过云计算,云储存中剥离的画面与智能化结构数据,为下一步分析计算提供保障。

3.3加强建设视频图像信息库

除过传统视频数据库储存与点播服务外,视频图像信息库还能自动生成视频图像信息索引,模糊查询关键字、摘要与提取视频、视频共享的分级分区与安全审计、以及自动分析视频数据等。还可无缝对接智能化实战应用平台,促使公安系统实现智能化处警目标,智能交通领域中,视频图像信息库技术广泛应用于交通电子卡口与治安多媒体入口等。

3.4数据发掘技术具体实现方法

近年来,视频监控系统发展中,数据挖掘技术的应用,其主要包含两种实现方式:(1)利用前端设备挖掘数据技术。应用前端设备发掘数据技术前,要先完善视频监控体系,确保智能化监控设备可对服务体系实现快速而有效地集成,从而有效挖掘视频信息。(2)利用后端设备发掘数据技术。其旨在利用后端设备对相关视频数据进行搜集与存储,发掘更多的数据信息。在此基础上,对其优势进行分析,首先,通过前端设备发掘方法对数据信息进行分析,灵活获得各种信息,例如IP摄像机及网络球机,不同的前端视频检测设备,有效集成数据信息。后端数据发掘技术的应用,优势在于有很高的数据处理能力,可有效对各环节视频信息数据进行融合,有效提高数据处理效果,增强数据发掘价值。后端服务器集群中,发掘更多的视频数据,灵活与扩展性比较高。同时,该数据挖掘技术要通过计算机设备完成各项工作,为数据发掘功能的实现奠定基础。数据发掘工作中,要实事求是,合理选用发掘方法,实现预期发掘效率。

3.5合理选用数据发掘流程

对于数据发掘,视频数据发掘旨在从底层视频数据到高层语义信息,设立相关映射关系。该映射管理比较复杂,最为常用的是多层次信息,提取更多的价值信息。现阶段,视频数据挖掘中,首先,提取底层视频图像特点,而图像纹理及色块等信息是主要提取内容,原因在于此类信息是不能直接被人们所理解的。

4结语

综上所述,随着社会经济的快速发展,大数据时代来临,对人们日常生产与生活带来了很大的影响,通过了解大数据处理流程,以此更好的应用大数据技术对相关问题进行处理。当前,我国视频监控领域发展还存在一些问题,大数据技术应用有很大的空间。大数据技术的应用,一定程度上,使得视频监控信息处理效率得到了明显提高,将成为视频监控行业未来发展的重要方向,这对我国视频监控水平的提高具有深远意义。


本文来源:《企业科技与发展》:http://www.zzqklm.com/w/kj/21223.html

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