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[導(dǎo)讀] 數(shù)據(jù)大爆炸的時代 每一天10萬3680小時視頻上傳到Y(jié)ouTube;20億小時電視與電影在Netflix上觀看, 智能手機(jī)、平板電腦、可穿戴設(shè)備和PC的普及化應(yīng)用,加上通信網(wǎng)絡(luò)的

數(shù)據(jù)大爆炸的時代

每一天10萬3680小時視頻上傳到Y(jié)ouTube;20億小時電視與電影在Netflix上觀看,

智能手機(jī)、平板電腦、可穿戴設(shè)備和PC的普及化應(yīng)用,加上通信網(wǎng)絡(luò)的升級,讓每一個人都成為了圖像視頻采集者。

而這些視頻信息還僅僅是互聯(lián)網(wǎng)與移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如果算上非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來源的大頭——負(fù)責(zé)城市安全與公共管理的視頻監(jiān)控攝像機(jī),這些視頻數(shù)據(jù)將會無法量化。

以某一個城市南京路為例,整條街道有45個攝像頭,其中有35個是1080P高清攝像機(jī)。一個高清攝像頭一秒鐘產(chǎn)生0.5MB大小的視頻,一分鐘為30MB,一小時為1800MB;如果算上一條街,一小時35個高清攝像頭將有63000MB大小的視頻。

如果是一個城市6000個高清攝像機(jī),一小時的視頻大小將有10800000MB。而安防行業(yè)通常便是24小時運(yùn)作,一天算下來,一個城市將有247TB的視頻數(shù)據(jù),一個月7416TB,而這僅僅是一個城市的數(shù)據(jù)量……

人工智能的軟肋

與文字、聲音相比,視頻承載了更豐富的信息量。要在短時間內(nèi)讀懂讀全視頻里的信息量,對人來說不是件容易的事。

機(jī)器沒有人類的大腦,沒有洞察力,但與人相比,它有強(qiáng)大的計(jì)算能力,如果用視頻科技的力量激活機(jī)器的神經(jīng),讓每一個攝像機(jī)都能識別出監(jiān)控畫面中的內(nèi)容,并通過后臺的云計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析,來做出思考和判斷,并在此基礎(chǔ)上采取行動,我們就能夠真正的讓鏡頭代替人類去觀察世界。

如今,越來越多的行業(yè)開始關(guān)注智能視頻分析的應(yīng)用,如公安、金融、監(jiān)管、交通、零售行業(yè)等。他們希望通過智能視頻分析技術(shù),來解決對龐大的視頻數(shù)據(jù)的查詢與分析效率。

現(xiàn)在也有越來越多的國際頂級研究機(jī)構(gòu)和學(xué)者在智能視頻分析領(lǐng)域大力投入,由此不斷涌現(xiàn)出性能更優(yōu)秀的算法,不斷提高產(chǎn)品中視覺分析技術(shù)的性能。

智能視頻技術(shù)的發(fā)展

智能視頻分析技術(shù)正式進(jìn)入國內(nèi)安防市場,基本上是以后端服務(wù)器智能為主,由于成本太高,因此只能開展小規(guī)模的應(yīng)用,無法真正成為大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。

在2008年左右,智能逐漸的前端化,率先在智能交通攝像機(jī)中實(shí)現(xiàn)。幾年過去,前端的智能應(yīng)用逐漸五花八門。到了2012年,以安防報(bào)警為主的攝像機(jī)出現(xiàn)在人們的視野之內(nèi),但這些攝像機(jī)并非真正意義上的智能攝像機(jī),也無法打開前端視頻監(jiān)控與后端大數(shù)據(jù)之間的隔閡。

2014年10月,具備識別、思考、描述三個典型特征的感知型攝像機(jī)出現(xiàn)了,它能基于視頻的智能分析,識別出監(jiān)控畫面中的內(nèi)容,用語言與圖片進(jìn)行描述,然后送入后端大數(shù)據(jù)的世界。它帶來了智能識別的新方向,也真正推開了視頻監(jiān)控與大數(shù)據(jù)之間的隱形門。

感知型攝像機(jī)與大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

擁有感知能力的感知型攝像機(jī),相當(dāng)于物聯(lián)網(wǎng)中的一個一個視覺傳感器,大量攝像機(jī)感知的海量信息,進(jìn)入大數(shù)據(jù)和云計(jì)算平臺,進(jìn)行二次運(yùn)算,使我們不僅能從單個攝像機(jī)中識別內(nèi)容作出判斷,還能從海量的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中,做出深度分析和挖掘,從而讓公共安全、社會管理、交通管理的方式得以改變……

語義搜索

搶劫案目擊者提供車牌不明的犯罪車輛信息。直接輸入“3月1日”、“黑色”、“奧迪”,定目標(biāo)車輛。

人臉?biāo)阉?/p>

越獄犯身藏何處?將罪犯人臉照片輸入偵查系統(tǒng),人臉?biāo)阉鞴δ軐⒆詣硬檎胰藛T蹤跡。

實(shí)時布控

珠寶店盜竊案的犯罪車輛失蹤。在系統(tǒng)中輸入車牌信息,嫌疑車輛經(jīng)過任何監(jiān)控?cái)z像頭,系統(tǒng)自動告警。

以圖搜圖

犯罪分子利用套牌、假牌掩蓋路徑。以圖搜圖功能利用車身圖片同樣可查到車輛的通行數(shù)據(jù)。

多點(diǎn)碰撞

連環(huán)盜竊案。比對每個案發(fā)地點(diǎn)在案發(fā)時間的所有車輛信息,發(fā)現(xiàn)全都出現(xiàn)過某輛車,即鎖定為嫌疑車輛。

人車關(guān)聯(lián)

違法違規(guī)駕駛。人車關(guān)聯(lián)智能比對駕駛員人臉與車輛信息,違法違規(guī)追責(zé)到具體人。

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