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云技術水土不服,智能分析風雨相伴

2013-10-24 13:57:39 麥動網  點擊量: 評論 (0)
近幾年,平安城市逐步的建設已經從開始的幾個試點城市向全國范圍鋪開,并且正在發生巨大的變化,對城市監控的建設初衷從最初的為建而建變成到現在的為用而建,對畫面的要求從最初的看得見變成現在的看得清
       近幾年,平安城市逐步的建設已經從開始的幾個試點城市向全國范圍鋪開,并且正在發生巨大的變化,對城市監控的建設初衷從最初的“為建而建”變成到現在的“為用而建”,對畫面的要求從最初的“看得見”變成現在的“看得清”、“看明白”,對應用的概念從最初的“查得到錄像”到現在的“信息挖掘”。業內的這些理念、技術、產品都在不斷的革新變化,目前,在平安城市的建設方案中,監控4G(第四代)概念被炒的很熱,典型的包括有云技術、智能分析、人臉識別等高新前沿技術。

       在很多建設項目中,都會把這些應用作為其中一部分,似乎不搭點這些潮流性的東西就顯得落伍了,但是能否真正起到作用,就不一定了,關鍵在于應用需求與技術特點是否能匹配。

       云技術水土不服

       云技術的本質可以理解成計算機集群的管理與應用。在IT業內早就已經成熟的應用,近幾年來到安防這個新天地中,理念雖好,但如果簡單的套用過來,難免也有點“水土不服”,原因有以下兩個。

       首先,與公共互聯網相比,安防系統是一個封閉的網絡,目前全國最大的安防系統就是公安主導建立的平安城市,當時在建設的時候,全國各地都自成一派,形成了大大小小的“信息孤島”,聯網互通的大業目前尚未完成,想要實現概念中的“大云”更是難上加難。

       其次,安防業中的數據成分主要是視頻,近幾年隨著業務應用的發展,圖片的數據格式(主要來自交通卡口)慢慢多了起來,還有一些少量的結構化數據,與傳統IT業中的文件形式的數據格式與特性不同,安防行業中針對自身的特點,設計了專門的存儲數據結構和硬件特性緊密相關的讀寫機制,而云技術原先在IT業中的針對物理器件,如CPU、內存、硬盤等虛擬化等亮點到安防這里之后就好像顯得不大“搭調”。

       因此,云技術在安防行業中的應用更多的是借助其原有的一些理念和技術,來滿足實際的技術需要,與IT業中傳統的“云”概念和應用方式并不等同。

       存儲是一個重要的應用點。隨著平安城市建設、高清化的推進、資料保存時間的延長,使得每一個系統的設計者與管理者必須面對存儲系統 擴容的問題,簡單的增加存儲設備只是增加一個獨立系統,各個獨立存儲點之間性能、容量都不能均衡,對于管理者來說管理負擔增大。而云存儲的設計理念正好能 滿足管理者的需求,這里的云存儲更像是一套“貼心”的管理系統,替用戶來管理格式各樣的存儲設備,其優勢包括:

       靈活的空間管理:支持線性拓展,加入節點后可實現自動的數據遷移,保障各個存儲節點負載均衡;

       海量數據的快速檢索:分布式數據讀取,提高整體數據吞吐量;

       系統集成數據安全:每份數據一般有3份以上的備份;

       高兼容性:原有的存儲資源都可以并入云存儲中的虛擬資源池。

       除了云存儲,云計算也是云技術中的一個特性,目前平安城市中的應用點在于對海量結構化數據進行查詢與統計,目前安防行業中最典型的 結構化數據就是交通卡口數據。隨著近年來卡口的大量建設,在監控起步較早的浙江,一天之中一個縣級市的過車數據可以達到100萬條,一個地級市可以達到 600萬條,如果查詢一個月的數據,數據量接近2億條,數據量十分的巨大。傳統的數據庫查詢技術已經無法滿足,因此必須要借助云計算,其技術優勢主要在于:

       分布式存儲:提高海量數據的讀取速度;

       分布式計算:可實現各個計算節點的計算資源均衡,通過并行計算提高整體效率;

       內存優化:把常用的數據存儲在內存,加快讀取效率;

       列式查詢:把每一個字段屬性都建立相應的索引表,通過對索引表的查詢替代對原始數據條目的字段查詢,可極大的提高查詢與統計效率。

       智能分析風雨相伴

       與云技術相比,以“行為分析”為代表的智能分析在安防行業中算是“老人”了,走過的路程可謂即豐富又曲折:最初出現時,行業內炒的 很熱,普遍認為替代人工看監控的時代已經來臨,后來在實際項目中遇到效果瓶頸,遭遇質疑,再到后期理性回歸,重新定位,根據各個行業不同的特性打造專門的應用。

       目前,智能分析技術已經在金融、監獄,甚至剛剛興起的民用行業中,形成很好的實時性應用點,并得到認可。而在城市治安監控下,智能分析在實時性檢測方面卻一直找不到很好的應用,原因有多種:一是城市治安監控的圖像畫面對于智能分析的要求來講太過復雜,什么環境都有(技術層面的干擾物),在技術上很難“一招打天下”;二是從應用需求上來講,一個城市有上千萬個攝像頭,即使在技術上能準確的實現“徘徊、逗留”等行為分析,但在沒有報警的情況下,現有的監控人員又有什么依據來做處理呢?

       從目前的行業情況來看,在平安城市建設中,智能分析主要的應用點還是在對視頻錄像的分析上,滿足刑偵上的業務需求。近幾年,隨著城 市監控的發展,除交通管理外,城市監控最大的應用群體就是刑警。視頻偵查的方法已經成為刑偵四大偵查方法之一,而目前業內的視頻深度應用,也主要是圍繞刑 偵的業務需求展開。刑偵業務更多的是關注錄像,對于能提高他們看錄像效率的工具的有很大的需求。

       依據背景建模的技術對視頻背景建模,分離出其中的活動目標;

       通過形狀紋理進行2次判斷,可大致在活動目標中提出人或者車的目標;

       在條件(對目標軌跡的預判、圖像的清晰度等)允許的情況下,還可再進行軌跡篩選與特征匹配,進一步過濾無用目標;

       最后形成結果列表,由人工的方式進行篩選。

       最后在結果的表現形式上,也可分為多種形式,如濃縮播放、視頻摘要等。

       現在,在一些主要行業中,用于刑偵的智能產品分為在線、離線兩種,線上的工具一般是實戰應用平臺的一部分,主要對公安自建的視頻資 源做處理,在基層應用中以在線工具為主;離線的工具主要針對社會面資源,主要是在案發現場或周邊辦公時使用,通常用于重大刑事案件中的現場辦公。

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責任編輯:廖生玨

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