視(shì)頻(pín)结构化需要(yào)突破瓶颈——北京明(míng)景科技

• 2018/01/02

    海(hǎi)量的視(shì)頻(pín)图像數(shù)据是公共安全部门信息化建设中积累的重要(yào)數(shù)据，通(tōng)过对視(shì)頻(pín)內(nèi)容的分析和(hé)处理，快(kuài)速准确的发现有效线索，能(néng)够充分发挥視(shì)頻(pín)资源的作(zuò)用。然而，在公安信息化建设深入開(kāi)展的背景下(xià)，现有視(shì)頻(pín)资源缺乏深度应用的模式。其应用的瓶颈是視(shì)頻(pín)信息如(rú)何高效提取，如(rú)何同其他(tā)信息系统进行(xíng)标准數(shù)据交换、互联互通(tōng)及语义互操作(zuò)。解决這(zhè)一(yī)問(wèn)题的核心技術(shù)即是視(shì)頻(pín)结构化描述的技術(shù)。但(dàn)是作(zuò)為(wèi)一(yī)项視(shì)頻(pín)处理的核心技術(shù)，其实现上(shàng)仍有部分瓶颈需要(yào)突破。

    首先是視(shì)頻(pín)结构化核心算法技術(shù)的突破。如(rú)上(shàng)文所述，視(shì)頻(pín)结构化描述技術(shù)与視(shì)頻(pín)智能(néng)分析技術(shù)息息相关，但(dàn)是当下(xià)視(shì)頻(pín)智能(néng)分析技術(shù)受到各种应用环境的制约，以人(rén)脸识别為(wèi)例，当下(xià)的人(rén)脸识别多半是配合式、重复式应用场景，在這(zhè)种应用场景下(xià)，人(rén)脸的识别率基本能(néng)达到实用要(yào)求，而在无配合、多人(rén)脸、动态視(shì)頻(pín)的场景下(xià)就很(hěn)难达到实用目标。為(wèi)了(le)解决這(zhè)类問(wèn)题，人(rén)脸识别的算法也從(cóng)最初的模式识别进化到深度的神经元网络学习模式，使得人(rén)脸检测和(hé)识别的准确度大大地(dì)提高，但(dàn)是由此带来的负面效应也相当明(míng)显，首当其冲的就是运算复雜(zá)度的提升，需要(yào)耗費(fèi)大量的计算资源，针对這(zhè)一(yī)瓶颈很(hěn)多业內(nèi)公司推出了(le)各种解决方案，如(rú)计算前端推移，后端借助GPU实现集群化计算等，所有的這(zhè)些方向都(dōu)為(wèi)后续的視(shì)頻(pín)结构化描述的实际应用做(zuò)前瞻，实现高效精准的視(shì)頻(pín)结构化描述技術(shù)成為(wèi)今后一(yī)段時(shí)間(jiān)各个算法研究机构的努力方向。

    其次是視(shì)頻(pín)结构化描述數(shù)据存储，检索和(hé)应用技術(shù)，随着數(shù)据容量的快(kuài)速增長(cháng)，结构化視(shì)頻(pín)描述也越来越具备“大數(shù)据”的4V特征。如(rú)何实现視(shì)頻(pín)结构化數(shù)据的大容量、高效存储、高效检索以及快(kuài)速实现數(shù)据应用，為(wèi)最终用户提供高效灵活的服务，都(dōu)将成為(wèi)今后各大視(shì)頻(pín)综合应用厂家面临的問(wèn)题。

    再次是顶层设计，构建标准体系。通(tōng)过对視(shì)頻(pín)结构化技術(shù)自(zì)身特点和(hé)应用模式的研究，建立有关視(shì)頻(pín)结构化描述的标准体系模型，制定覆盖技術(shù)实现和(hé)应用系统的标准化体系，有步骤地(dì)制定相关标准，以规范技術(shù)研究和(hé)设备開(kāi)发，指导系统建设、运行(xíng)以及评估的各个方面，從(cóng)源头上(shàng)為(wèi)視(shì)頻(pín)信息情报化应用的全面展開(kāi)打好基础。在這(zhè)方面由全國(guó)安全防范报警系统标准化技術(shù)委員(yuán)会（SAC/TC100）归口并组织起草的國(guó)家标准GB/T30147-2013《安防监控視(shì)頻(pín)实時(shí)智能(néng)分析设备技術(shù)要(yào)求》和(hé)GB/T30148-2013《安全防范报警设备电磁兼容抗扰度要(yào)求和(hé)试验方法》，经过國(guó)家标准管理委員(yuán)会发布，已于2014年(nián)8月1日起实施。這(zhè)些标准的制定，為(wèi)視(shì)頻(pín)结构化描述建立共同遵守的规则和(hé)行(xíng)為(wèi)规范，使視(shì)頻(pín)结构化大规模应用成為(wèi)可(kě)能(néng)。

    最后是視(shì)頻(pín)结构化數(shù)据应用大平台建设，随着視(shì)頻(pín)结构化技術(shù)的日趋成熟，如(rú)何采集和(hé)管理這(zhè)些巨量的視(shì)頻(pín)结构化描述數(shù)据，如(rú)何面向公共安全部门提供快(kuài)速、高效、专业、个性化的服务也是摆在服务商与业主面前的难题。例如(rú)许多厂家采用“云”和(hé)“大數(shù)据”框架模型做(zuò)視(shì)頻(pín)结构化描述技術(shù)的平台架构来满足大數(shù)据量的數(shù)据存储、生命周期管理以及數(shù)据的快(kuài)速响应。