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視頻監控又將如何搭大數據的快車

來源:數字音視工程網        編輯:merry2013    2016-01-25 07:07:39     加入收藏    咨詢

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目前大數據應用已開始在建筑行業落地實施。視頻監控從前端視頻技術到中端海量存儲到后端的大數據分析,是一個完整的大數據技術應用,目前能提出整體解決方案...

  目前大數據應用已開始在建筑行業落地實施。視頻監控從前端視頻技術到中端海量存儲到后端的大數據分析,是一個完整的大數據技術應用,目前能提出整體解決方案的服務商,屈指可數。

  視頻監控是安全防范系統的重要組成部分。傳統的監控系統包括前端攝像機、傳輸線纜、視頻監控平臺。一直以來,視頻監控在各領域扮演著不容置疑的重要角色。作為我國支柱產業之一且安全事故易發的建筑行業,視頻監控已經是每個建設項目的標準設施。隨著視頻監控高清化,智能化的技術普及,項目中所使用的視頻監控系統應用技術也在不斷創新。自然產生了海量的視頻和圖像數據,進而對傳統的后端存儲和智能分析帶來一系列的考驗。對采用智能化技術建設的設施的要求也越來越高。

  傳統的視頻監控系統通常是通過人員監控和錄像來實現安全防護,實際上并不能主動有效的保障安全。由于顯示屏數量有限,對安全隱患無法實時監控和預警。監控點過多,人員監控根本無法顧及所有監控場景。監控人員的注意力也難保證24小時都能準確高效的監控所有場景。

  后期的視頻錄像分析也需要大量的人力物力。舉個例子:震驚中外的“8·10重慶槍擊搶劫案”。當地公安部門為了在視頻監控錄像中找到犯罪嫌疑人周克華,動用了約2000警力每天進行長達十幾個小時回放錄像視頻搜尋。總視頻瀏覽量相當于83萬部電影,耗費了大量的人力物力。同樣在建筑行業,人工回放查看監控錄像是一件效率十分低下的事情。

  目前大數據應用已開始在建筑行業落地實施。視頻監控從前端視頻技術到中端海量存儲到后端的大數據分析,是一個完整的大數據技術應用,目前能提出整體解決方案的服務商,屈指可數。

  所有搭載了全國智慧工地大數據云服務平臺的建設項目,前端視頻監控點位全部采用200萬高清網絡攝像機,通過因地制宜的設備選型實現對工地全高清網絡視頻監控的覆蓋。通過將場景中背景和前景目標分離、進而探測、提取、跟蹤在場景內出現的目標并進行行為識別,遇到可疑視像,會及時記錄。實現“事前及時記錄”、“事中即時報警”以及“事后快**”,使所有監控場景的監控簡單而高效。監控人員的工作強度和工作壓力大為降低,而不需要每時每刻都關注所有場景的所有細節。后端則采用云存儲系統,支持海量視頻存儲也能保障視頻存儲的安全性、穩定性。集中存儲的管理方式也為后期監控設備的擴容提供了保障。

  在對海量的高清視頻圖像進行智能分析時,對后端服務器的硬件配置、處理性能要求非常高,因此用戶的使用成本會大大增加。而且長時間的分析查看,對于管理人員來說,是一件耗時又耗精力的事情。全國智慧工地大數據云服務平臺搭載的前端視頻智能監控設備實現了后端智能分析部分功能前移至攝像機前端。對視頻進行濃縮摘要、檢索處理。原本5分鐘的監控視頻,通過智能提取,進行濃縮分析,可以實現視頻縮短至20秒。既節約了存儲空間,也讓管理者有了更好的用戶體驗,為企業節約了大量成本。

  全國智慧工地大數據云服務平臺視頻監控系統利用智能視頻分析技術進行前端采集、分析、識別、提供有效數據到后端,云平臺以云的方式對視頻數據進行存儲、二次深度分析、預測判斷結果,從而為建筑行業視頻監控提供了從前端、平臺到后端的閉環應用。全國智慧工地大數據云服務平臺對施工現場的智能分析的水平已經相當的高,已經實現對物品的識別和分離、對人臉的識別、對顏色文字數字的識別、對物體變化的分析甚至還有可疑行為的監測。

  全國智慧工地大數據云服務平臺實現了大數據技術和視頻監控的結合,把孤立的視頻內容通過大數據技術的加工,形成可視化結果呈現,這種轉變可為視頻監控業務創造更加智能高效的使用方式,讓用戶從繁重的觀看視頻監控勞動中解脫出來,能輕松自如地通過視頻監控進行高效準確的決策。

  視頻監控是安全防范系統的重要組成部分。傳統的監控系統包括前端攝像機、傳輸線纜、視頻監控平臺。一直以來,視頻監控在各領域扮演著不容置疑的重要角色。作為我國支柱產業之一且安全事故易發的建筑行業,視頻監控已經是每個建設項目的標準設施。隨著視頻監控高清化,智能化的技術普及,項目中所使用的視頻監控系統應用技術也在不斷創新。自然產生了海量的視頻和圖像數據,進而對傳統的后端存儲和智能分析帶來一系列的考驗。對采用智能化技術建設的設施的要求也越來越高。

  傳統的視頻監控系統通常是通過人員監控和錄像來實現安全防護,實際上并不能主動有效的保障安全。由于顯示屏數量有限,對安全隱患無法實時監控和預警。監控點過多,人員監控根本無法顧及所有監控場景。監控人員的注意力也難保證24小時都能準確高效的監控所有場景。

  后期的視頻錄像分析也需要大量的人力物力。舉個例子:震驚中外的“8·10重慶槍擊搶劫案”。當地公安部門為了在視頻監控錄像中找到犯罪嫌疑人周克華,動用了約2000警力每天進行長達十幾個小時回放錄像視頻搜尋。總視頻瀏覽量相當于83萬部電影,耗費了大量的人力物力。同樣在建筑行業,人工回放查看監控錄像是一件效率十分低下的事情。

  所有搭載了全國智慧工地大數據云服務平臺的建設項目,前端視頻監控點位全部采用200萬高清網絡攝像機,通過因地制宜的設備選型實現對工地全高清網絡視頻監控的覆蓋。通過將場景中背景和前景目標分離、進而探測、提取、跟蹤在場景內出現的目標并進行行為識別,遇到可疑視像,會及時記錄。實現“事前及時記錄”、“事中即時報警”以及“事后快**”,使所有監控場景的監控簡單而高效。監控人員的工作強度和工作壓力大為降低,而不需要每時每刻都關注所有場景的所有細節。后端則采用云存儲系統,支持海量視頻存儲也能保障視頻存儲的安全性、穩定性。集中存儲的管理方式也為后期監控設備的擴容提供了保障。

  在對海量的高清視頻圖像進行智能分析時,對后端服務器的硬件配置、處理性能要求非常高,因此用戶的使用成本會大大增加。而且長時間的分析查看,對于管理人員來說,是一件耗時又耗精力的事情。全國智慧工地大數據云服務平臺搭載的前端視頻智能監控設備實現了后端智能分析部分功能前移至攝像機前端。對視頻進行濃縮摘要、檢索處理。原本5分鐘的監控視頻,通過智能提取,進行濃縮分析,可以實現視頻縮短至20秒。既節約了存儲空間,也讓管理者有了更好的用戶體驗,為企業節約了大量成本。

  全國智慧工地大數據云服務平臺視頻監控系統利用智能視頻分析技術進行前端采集、分析、識別、提供有效數據到后端,云平臺以云的方式對視頻數據進行存儲、二次深度分析、預測判斷結果,從而為建筑行業視頻監控提供了從前端、平臺到后端的閉環應用。全國智慧工地大數據云服務平臺對施工現場的智能分析的水平已經相當的高,已經實現對物品的識別和分離、對人臉的識別、對顏色文字數字的識別、對物體變化的分析甚至還有可疑行為的監測。

  全國智慧工地大數據云服務平臺實現了大數據技術和視頻監控的結合,把孤立的視頻內容通過大數據技術的加工,形成可視化結果呈現,這種轉變可為視頻監控業務創造更加智能高效的使用方式,讓用戶從繁重的觀看視頻監控勞動中解脫出來,能輕松自如地通過視頻監控進行高效準確的決策。

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