【導(dǎo)讀】成百萬的攝像頭已經(jīng)聯(lián)網(wǎng)，給我們的人財(cái)安全、交通出行帶來了非常多便利，但這僅僅是開始，實(shí)際上，現(xiàn)在的技術(shù)已經(jīng)能夠很輕松地進(jìn)行智能識別、人流計(jì)數(shù)甚至行為識別等，這龐大的視頻數(shù)據(jù)分析比傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)更接近于真實(shí)的世界，這個潘多拉盒子的里面，究竟會帶來什么?

摘要：  成百萬的攝像頭已經(jīng)聯(lián)網(wǎng)，給我們的人財(cái)安全、交通出行帶來了非常多便利，但這僅僅是開始，實(shí)際上，現(xiàn)在的技術(shù)已經(jīng)能夠很輕松地進(jìn)行智能識別、人流計(jì)數(shù)甚至行為識別等，這龐大的視頻數(shù)據(jù)分析比傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)更接近于真實(shí)的世界，這個潘多拉盒子的里面，究竟會帶來什么?

關(guān)鍵字：  視頻監(jiān)控，公共視頻

記得幾年前看過一部電影，威爾史密斯主演的《國家公敵》，影片中美國的各個角落充斥著攝像機(jī)，CIA可以隨時調(diào)用這些攝像機(jī)進(jìn)行追蹤，無數(shù)的攝像機(jī)形成了一張超級大網(wǎng)……當(dāng)時覺得有點(diǎn)科幻也有點(diǎn)背寒。

不過短短幾年，這已經(jīng)成為了現(xiàn)實(shí)，成百萬的攝像頭已經(jīng)聯(lián)網(wǎng)，給我們的人財(cái)安全、交通出行帶來了非常多便利，但這僅僅是開始，實(shí)際上，現(xiàn)在的技術(shù)已經(jīng)能夠很輕松地進(jìn)行智能識別、人流計(jì)數(shù)甚至行為識別等，這龐大的視頻數(shù)據(jù)分析比傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)更接近于真實(shí)的世界，這個潘多拉盒子的里面，究竟會帶來什么?

視頻監(jiān)控將是世界上最大的數(shù)據(jù)生成器

2012年這個世界上增加了2.8ZB的數(shù)據(jù)，相當(dāng)于30億TB。如果視頻數(shù)據(jù)也存儲下來，這個數(shù)據(jù)就要翻倍了。

以國內(nèi)某省為例，公共視頻監(jiān)控已經(jīng)超過100多萬個攝像頭，總保有量近400萬，以此估計(jì)，全國攝像頭數(shù)量不少于4000萬，某投行的報告稱行業(yè)每年還在以20%加速增長，行業(yè)龍頭海康威視12年的年報披露的銷售量就達(dá)570萬套(含前后端)，增長37%。而另一個數(shù)據(jù)也很驚人，英國的攝像頭數(shù)量與人口數(shù)量之比已經(jīng)達(dá)到1:15。粗略計(jì)世界至少有1億個攝像頭在角落靜靜的看著。

如果這些數(shù)據(jù)存儲下來，將是超級大數(shù)據(jù)。假設(shè)所有攝像頭換為1080P，每天的數(shù)據(jù)量是64G，每年的數(shù)據(jù)量是23T，全世界每年將產(chǎn)生23億T的視頻數(shù)據(jù)。

這是個可怕的數(shù)字。不知是有幸還是不幸，絕大部分視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲不會超過一天，因?yàn)閺哪壳翱磥?，與存儲的價格相比，這些數(shù)據(jù)不值錢。

安防行業(yè)：未深入發(fā)掘的大數(shù)據(jù)寶庫 src="/News/UploadFile/2008/20137214490400.jpg" width=503 height=336>

正在形成的超級視頻監(jiān)控云

視頻監(jiān)控已經(jīng)不再是以前那樣，幾個攝像頭連到大樓保安室，只有進(jìn)入這個神秘的房間才能一窺究竟。實(shí)際上，監(jiān)控?cái)z像頭已經(jīng)成為了智能終端，有網(wǎng)口、能控制甚至可接雙向音頻，攝像頭的互聯(lián)已經(jīng)成為趨勢。

例如公共視頻，已經(jīng)從一個城市內(nèi)的互聯(lián)，發(fā)展到一個省的互聯(lián)，逐步到一個國家的互聯(lián)，無論是新的網(wǎng)絡(luò)攝像頭，還是舊模擬攝像頭+DVS/DVR，都開始加速接入一個龐大的云平臺，從單純的視頻流媒體數(shù)據(jù)到云臺操作，每一個終端都成為了一個可被遠(yuǎn)程控制的智能化終端。而另一端，這些數(shù)據(jù)又被包裝成各種公共應(yīng)用向公眾開放，看看媒體里充斥著多少手機(jī)可實(shí)時查看城市道路交通視頻的新聞。

除了公共視頻，無數(shù)私有視頻也在形成私有云，分支龐大的連鎖超市、連鎖酒店、物流公司、金融機(jī)構(gòu)甚至工業(yè)生產(chǎn)線，無數(shù)端點(diǎn)的數(shù)據(jù)正在向云匯集。而不少國家也要求私有視頻數(shù)據(jù)也要定向開放，可被調(diào)用和操作。

這正是與互聯(lián)網(wǎng)不同的物聯(lián)云網(wǎng)絡(luò)，從感知到互聯(lián)到應(yīng)用，只不過這個感知是用無數(shù)的“眼睛”看世界。

歡迎進(jìn)入“楚門的世界”。

視頻大數(shù)據(jù)的價值還未發(fā)掘

一般看來，視頻的冗余數(shù)據(jù)太多，只有發(fā)生了突發(fā)事件才會回看記錄，所以大部分視頻數(shù)據(jù)的存儲很短，超過一周的少之又少。而另一方面，由于數(shù)據(jù)讀寫要求高，云端存儲極為昂貴(幾千元1TB)，所以絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)都是存在前端。

視頻智能分析的初衷就是要解決冗余數(shù)據(jù)的問題，把人從枯燥的監(jiān)控中解放出來，幫助人更好的眼觀六路。所謂智能的核心就是目標(biāo)識別和行為分析，按照應(yīng)用的要求設(shè)定規(guī)則，當(dāng)視頻中的信息符合規(guī)則時才進(jìn)行告警和記錄，常見的應(yīng)用包括入侵檢測、周界告警、車輛識別、交通違法監(jiān)控等。

目前行業(yè)主流的智能分析廠商，如國外的ObjectVideo、ioimage、Emza，國內(nèi)的卓揚(yáng)科技、文安科技、智安邦科技等，基本都是圍繞 “監(jiān)控”二字，屬于視頻數(shù)據(jù)的初級加工，一般只是對單個攝像頭的視頻信息進(jìn)行實(shí)時處理，按一定規(guī)則產(chǎn)生事件數(shù)據(jù)(如告警事件、車輛計(jì)數(shù))，跨空間和時間范圍的二次加工分析還比較少，因此，視頻監(jiān)控領(lǐng)域并未真正的形成互聯(lián)網(wǎng)意義上的大數(shù)據(jù)。

不過視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)必定能成為下一個大數(shù)據(jù)的寶庫。一方面，它具備了典型的大數(shù)據(jù)4V特征，數(shù)據(jù)量巨大、多樣化、表面上無序、但暗含著無數(shù)人和物的行為。另一方面，它是真實(shí)世界的寫照，這與互聯(lián)網(wǎng)獲得的大數(shù)據(jù)有很大不同，真實(shí)世界蘊(yùn)含了無數(shù)難以用格式化文字表達(dá)的信息，比如人通過視覺可以快速形成判斷，一個地方是繁榮還是衰退，氣氛是緊張還是歡快。

當(dāng)然，前提是，存儲成本能降下來，數(shù)據(jù)處理能力能升上去。

潛力巨大的應(yīng)用

比如對于一個商場，除了對安防的需求之外，對視頻數(shù)據(jù)的二次挖掘，可以搜集顧客的性別、年齡、穿著信息，可以統(tǒng)計(jì)顧客的購物路徑、停留模式、聚集熱點(diǎn)，甚至可以二次或者多次回頭率、到店周期等。這類似于網(wǎng)站訪問分析，能為商場的優(yōu)化提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。如果是連鎖型企業(yè)，還能結(jié)合多店的數(shù)據(jù)，獲得區(qū)域性甚至全國性的數(shù)據(jù)。

同樣放大到一個城市，每個街道的人流數(shù)據(jù)、車流數(shù)據(jù)都在其中，這些數(shù)據(jù)整體匯集起來，就是一個城市的人車分布圖，靜態(tài)的如不同區(qū)域人的特征、車的特征，動態(tài)的如人車的路徑、停留模式，這對城市的規(guī)劃和管理都極有價值。

如果再結(jié)合到時間線，從無數(shù)攝像頭收集到的信息，還可以看出一個國家、一個區(qū)域、一個城市的變化，如同《大數(shù)據(jù)》里所言，甚至可以預(yù)測趨勢，比如是否更多的店鋪在新裝修開張還是更多的歇業(yè)，是更多的飯店還是更多的服裝店等，這些變化匯集起來我們可以看到人口的變化、經(jīng)濟(jì)的趨勢、潮流的趨勢、自然環(huán)境的變化甚至人的快樂和緊張程度。[!--empirenews.page--]

這不是天方夜譚，現(xiàn)在的技術(shù)已經(jīng)完全做到。一方面高清攝像機(jī)的普及，視頻信息質(zhì)量更加優(yōu)良;另一方面，智能分析的水平已經(jīng)相當(dāng)?shù)母?，對物品的識別和分離、對人臉的識別、對顏色文字?jǐn)?shù)字的識別、對物體變化的分析甚至還有暴力行為的監(jiān)測。

但要實(shí)現(xiàn)這種意義上的數(shù)據(jù)挖掘，需要進(jìn)行大量元數(shù)據(jù)的記錄，甚至是與監(jiān)控目的無關(guān)的元數(shù)據(jù)，要***度的進(jìn)行分析，需要海量的數(shù)據(jù)匯集存儲和超大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理，最后還需要基于位置和時間的進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析整合，這巨大的資源和成本耗費(fèi)是打開大數(shù)據(jù)之門的障礙。