云技術(shù)水土不服,智能分析風(fēng)雨相伴
在很多建設(shè)項目中,都會把這些應(yīng)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(guān)鍵在于應(yīng)用需求與技術(shù)特點是否能匹配。
云技術(shù)水土不服
云技術(shù)的本質(zhì)可以理解成計算機集群的管理與應(yīng)用。在IT業(yè)內(nèi)早就已經(jīng)成熟的應(yīng)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(lián)網(wǎng)相比,安防系統(tǒng)是一個封閉的網(wǎng)絡(luò),目前全國最大的安防系統(tǒng)就是公安主導(dǎo)建立的平安城市,當(dāng)時在建設(shè)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(lián)網(wǎng)互通的大業(yè)目前尚未完成,想要實現(xiàn)概念中的“大云”更是難上加難。
其次,安防業(yè)中的數(shù)據(jù)成分主要是視頻,近幾年隨著業(yè)務(wù)應(yīng)用的發(fā)展,圖片的數(shù)據(jù)格式(主要來自交通卡口)慢慢多了起來,還有一些少量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),與傳統(tǒng)IT業(yè)中的文件形式的數(shù)據(jù)格式與特性不同,安防行業(yè)中針對自身的特點,設(shè)計了專門的存儲數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和硬件特性緊密相關(guān)的讀寫機制,而云技術(shù)原先在IT業(yè)中的針對物理器件,如CPU、內(nèi)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(diào)”。
因此,云技術(shù)在安防行業(yè)中的應(yīng)用更多的是借助其原有的一些理念和技術(shù),來滿足實際的技術(shù)需要,與IT業(yè)中傳統(tǒng)的“云”概念和應(yīng)用方式并不等同。
存儲是一個重要的應(yīng)用點。隨著平安城市建設(shè)、高清化的推進(jìn)、資料保存時間的延長,使得每一個系統(tǒng)的設(shè)計者與管理者必須面對存儲系統(tǒng) 擴(kuò)容的問題,簡單的增加存儲設(shè)備只是增加一個獨立系統(tǒng),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(fù)擔(dān)增大。而云存儲的設(shè)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(tǒng),替用戶來管理格式各樣的存儲設(shè)備,其優(yōu)勢包括:
靈活的空間管理:支持線性拓展,加入節(jié)點后可實現(xiàn)自動的數(shù)據(jù)遷移,保障各個存儲節(jié)點負(fù)載均衡;
海量數(shù)據(jù)的快速檢索:分布式數(shù)據(jù)讀取,提高整體數(shù)據(jù)吞吐量;
系統(tǒng)集成數(shù)據(jù)安全:每份數(shù)據(jù)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(shù)中的一個特性,目前平安城市中的應(yīng)用點在于對海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢與統(tǒng)計,目前安防行業(yè)中最典型的 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)就是交通卡口數(shù)據(jù)。隨著近年來卡口的大量建設(shè),在監(jiān)控起步較早的浙江,一天之中一個縣級市的過車數(shù)據(jù)可以達(dá)到100萬條,一個地級市可以達(dá)到 600萬條,如果查詢一個月的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量接近2億條,數(shù)據(jù)量十分的巨大。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫查詢技術(shù)已經(jīng)無法滿足,因此必須要借助云計算,其技術(shù)優(yōu)勢主要在于:
分布式存儲:提高海量數(shù)據(jù)的讀取速度;
分布式計算:可實現(xiàn)各個計算節(jié)點的計算資源均衡,通過并行計算提高整體效率;
內(nèi)存優(yōu)化:把常用的數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存,加快讀取效率;
列式查詢:把每一個字段屬性都建立相應(yīng)的索引表,通過對索引表的查詢替代對原始數(shù)據(jù)條目的字段查詢,可極大的提高查詢與統(tǒng)計效率。
智能分析風(fēng)雨相伴
與云技術(shù)相比,以“行為分析”為代表的智能分析在安防行業(yè)中算是“老人”了,走過的路程可謂即豐富又曲折:最初出現(xiàn)時,行業(yè)內(nèi)炒的 很熱,普遍認(rèn)為替代人工看監(jiān)控的時代已經(jīng)來臨,后來在實際項目中遇到效果瓶頸,遭遇質(zhì)疑,再到后期理性回歸,重新定位,根據(jù)各個行業(yè)不同的特性打造專門的應(yīng)用。
目前,智能分析技術(shù)已經(jīng)在金融、監(jiān)獄,甚至剛剛興起的民用行業(yè)中,形成很好的實時性應(yīng)用點,并得到認(rèn)可。而在城市治安監(jiān)控下,智能分析在實時性檢測方面卻一直找不到很好的應(yīng)用,原因有多種:一是城市治安監(jiān)控的圖像畫面對于智能分析的要求來講太過復(fù)雜,什么環(huán)境都有(技術(shù)層面的干擾物),在技術(shù)上很難“一招打天下”;二是從應(yīng)用需求上來講,一個城市有上千萬個攝像頭,即使在技術(shù)上能準(zhǔn)確的實現(xiàn)“徘徊、逗留”等行為分析,但在沒有報警的情況下,現(xiàn)有的監(jiān)控人員又有什么依據(jù)來做處理呢?
從目前的行業(yè)情況來看,在平安城市建設(shè)中,智能分析主要的應(yīng)用點還是在對視頻錄像的分析上,滿足刑偵上的業(yè)務(wù)需求。近幾年,隨著城 市監(jiān)控的發(fā)展,除交通管理外,城市監(jiān)控最大的應(yīng)用群體就是刑警。視頻偵查的方法已經(jīng)成為刑偵四大偵查方法之一,而目前業(yè)內(nèi)的視頻深度應(yīng)用,也主要是圍繞刑 偵的業(yè)務(wù)需求展開。刑偵業(yè)務(wù)更多的是關(guān)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(jù)背景建模的技術(shù)對視頻背景建模,分離出其中的活動目標(biāo);
通過形狀紋理進(jìn)行2次判斷,可大致在活動目標(biāo)中提出人或者車的目標(biāo);
在條件(對目標(biāo)軌跡的預(yù)判、圖像的清晰度等)允許的情況下,還可再進(jìn)行軌跡篩選與特征匹配,進(jìn)一步過濾無用目標(biāo);
最后形成結(jié)果列表,由人工的方式進(jìn)行篩選。
最后在結(jié)果的表現(xiàn)形式上,也可分為多種形式,如濃縮播放、視頻摘要等。
現(xiàn)在,在一些主要行業(yè)中,用于刑偵的智能產(chǎn)品分為在線、離線兩種,線上的工具一般是實戰(zhàn)應(yīng)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(yīng)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(fā)現(xiàn)場或周邊辦公時使用,通常用于重大刑事案件中的現(xiàn)場辦公。
責(zé)任編輯:廖生玨
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