視頻大數據助力智慧城市全面升級

摘要：隨著(zhù)智慧城市建設的不斷深入，城市數據呈爆炸式增長(cháng)，我們有理由相信，我們正在從信息化時(shí)代向數據化時(shí)代演進(jìn)，“一切以數據說(shuō)話(huà)”，這句話(huà)將逐漸深入人心并變?yōu)楝F實(shí)。城市數據中，視頻數據占據80%以上，是體量最大的一類(lèi)數據，然而當前我們對視頻數據的利用度并不高?；诖髷祿?，我們能夠將視頻數據更加有效地利用起來(lái)，在智慧城市建設中發(fā)揮其更大的價(jià)值。

關(guān)鍵詞：智慧城市 數據化時(shí)代 視頻 大數據

一、什么是視頻大數據？

基于這個(gè)問(wèn)題，我們可以從幾個(gè)方面來(lái)理解。首先，大家都知道，大數據有“4V”特征：Volume(數據規模)、Variety(數據類(lèi)型)、Velocity(處理速度)、Value(數據價(jià)值)。一、數據規模，城市數據中大部分是視頻數據，一個(gè)中等城市，3000路高清視頻，4Mbps碼流，90天將產(chǎn)生10.8PB的數據量，所以，視頻數據基本是PB級別以上，體量足夠大；二、數據類(lèi)型，單就視頻來(lái)說(shuō)就一種類(lèi)型，其實(shí)不然，視頻中有各種各樣的內容信息，有人、車(chē)、物等信息，有各種行為信息。同時(shí)，視頻可以有多種來(lái)源，可來(lái)自城市管理、公共安全、企業(yè)、家庭等多種領(lǐng)域。所以說(shuō)，視頻內容其實(shí)是非常豐富的，當然，首先我們需要將視頻內容信息提取出來(lái)，將“死”的視頻數據轉化成“活”的結構化數據；三、處理速度，當前，以Hadoop為代表的大數據處理技術(shù)發(fā)展非常迅速，能夠針對海量的結構化、半結構化、非結構化數據提供非常高的處理效率；四、數據價(jià)值，應該說(shuō)這是今后需要不斷提高的一個(gè)點(diǎn)，視頻大數據能夠真正體現價(jià)值的地方，就是將視頻數據全面利用起來(lái)，為城市的建設、管理、安全做出貢獻。

其次，在《大數據時(shí)代》一書(shū)中，指出大數據的精髓在于我們分析數據時(shí)的三個(gè)轉變，同樣的，視頻大數據也吻合這三個(gè)轉變：一、分析數據的全集而非數據的采樣。針對視頻數據，由于體量太大，而存儲空間有限，往往視頻數據的存儲周期較短(比如3個(gè)月)。當然，視頻數據中大部分是無(wú)效數據，也是無(wú)需長(cháng)期保存的，而視頻中的內容數據卻是有價(jià)值的。所以，如何將視頻中的內容數據提取出來(lái)并沉淀，是構建視頻大數據的基礎；二、不追求精確性，由于數據非常多，即使出現一些不精確的數據，也不會(huì )影響分析結果；三、更加關(guān)心相關(guān)關(guān)系，而非因果關(guān)系，大數據的優(yōu)勢就在于數據的關(guān)聯(lián)分析，在關(guān)聯(lián)分析中能夠得到很多有用的結果。

再次，從整個(gè)大數據的生態(tài)來(lái)看，數據是基礎，技術(shù)是關(guān)鍵，服務(wù)是核心。一、數據，我們當前有的是海量的視頻數據，但這些數據更多的是無(wú)用的數據，而我們真正需要的是視頻中的內容數據，越多越豐富越好；二、技術(shù)，當前的分布式存儲、分布式計算、內存計算、圖計算、全文檢索、機器學(xué)習等技術(shù)都有全面的發(fā)展，只要能夠將這些技術(shù)運用到視頻大數據中就能夠產(chǎn)生效用；三、數據服務(wù)，怎樣讓數據產(chǎn)生價(jià)值，這才是核心，也是以后發(fā)展的關(guān)鍵，所以說(shuō)今后數據工程師將是最吃香的行業(yè)。

綜上所述，視頻大數據并不只是擁有海量的視頻數據，它需要提取海量的視頻內容信息，基于專(zhuān)業(yè)的技術(shù)工具，挖掘出價(jià)值信息，并為用戶(hù)提供更好的服務(wù)。

二、視頻大數據發(fā)展現狀

在互聯(lián)網(wǎng)及IT領(lǐng)域，大數據的發(fā)展已相當成熟。然而，在視頻監控領(lǐng)域，大數據還處于起步階段。當然，隨著(zhù)智慧城市的發(fā)展，視頻大數據會(huì )逐漸發(fā)展成熟并發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。

首先，隨著(zhù)智慧城市建設的不斷深入，視頻大數據的需求越來(lái)越強烈。比如：一個(gè)區縣一年的卡口數據能夠達到十億級別，一個(gè)地級市一年的卡口數據甚至能夠達到百億級別，一個(gè)省的數據就更大了，面對如此龐大的數據，傳統的系統或工具顯得束手無(wú)策，即使一條簡(jiǎn)單的查詢(xún)命令，響應時(shí)間也會(huì )變得非常慢，更不要說(shuō)分析、統計等功能了。同時(shí)，越來(lái)越多的用戶(hù)對業(yè)務(wù)提出了更高的要求，比如公安業(yè)務(wù)，要求能夠從事后分析向事前預測轉變。面對這些問(wèn)題及需求，必須采用大數據來(lái)解決。所以，在智慧城市建設中，大數據已被推到了風(fēng)口浪尖上。

其次，越來(lái)越多的視頻監控企業(yè)正在接觸大數據，并有了初步的探索和應用。當前的一些大數據產(chǎn)品及應用主要有：一、視頻云存儲，針對海量的視頻、圖像數據，提供百PB的集中存儲能力。這類(lèi)產(chǎn)品已有較多的廠(chǎng)商提供，其中，安防行業(yè)龍頭企業(yè)?？低暰驮谝曨l云存儲領(lǐng)域占據一席之地；二、云分析，針對實(shí)時(shí)視頻圖像、歷史視頻圖像，提供分布式的視頻結構化能力。這類(lèi)產(chǎn)品當前還未在市面上看到；三、數據應用。交通卡口大數據應用，針對海量的卡口數據進(jìn)行快速檢索、智能研判、統計分析，部分研判功能可用于刑事案件的偵察及預警。視頻圖像信息數據庫，針對海量的案事件數據進(jìn)行快速檢索、分析研判。這類(lèi)產(chǎn)品也有較多的廠(chǎng)商在預研并進(jìn)行試點(diǎn)。

三、視頻大數據核心技術(shù)分析

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中，大數據的分析對象主要是日志、用戶(hù)行為信息、網(wǎng)頁(yè)索引等數據，是計算機可以識別的結構化數據；而視頻監控行業(yè)中，大數據需要分析的對象主要是視頻、圖片、音頻等非結構化數據。所以，相比互聯(lián)網(wǎng)大數據，視頻大數據有諸多不同的地方，當然也有諸多可參考借鑒的地方，畢竟技術(shù)是相通的?？v觀(guān)視頻大數據，其主要包含以下核心技術(shù)：

一、視頻結構化。前面講到，可以被計算機識別的結構化數據是基礎，然而視頻不屬于這類(lèi)數據，所以視頻結構化是需要首先解決的關(guān)鍵點(diǎn)，這也是區別于互聯(lián)網(wǎng)大數據的主要特征。所謂視頻結構化，就是采用智能分析技術(shù)，從視頻圖像中提取出人、車(chē)、物、事件等內容信息，這些內容信息是可以通過(guò)結構化語(yǔ)言來(lái)描述、可以被計算機識別的信息。當積累了大量的視頻內容信息，就有了視頻大數據的基礎，可通過(guò)專(zhuān)業(yè)的大數據處理工具進(jìn)行分析、研判、統計，從中提取出價(jià)值信息。

二、大數據處理技術(shù)。當前主流的大數據處理技術(shù)是以Hadoop為代表的分布式軟件，而且在互聯(lián)網(wǎng)及IT領(lǐng)域，這些技術(shù)得到了很好的應用。同樣的，在視頻大數據領(lǐng)域，可以借鑒這些成熟的處理技術(shù)，具體的技術(shù)包括分布式文件系統、分布式數據庫、分布式計算、內存計算、圖計算、流計算、全文檢索等等。

三、數據分析模型。有了海量的數據而無(wú)法提取其中的價(jià)值，那么這就是一堆沒(méi)用的數據。所以說(shuō)，在大數據時(shí)代，數據分析工程師的地位將變得越來(lái)越重要。數據分析工程師需要深入了解業(yè)務(wù)，構建數據分析模型，從海量數據中挖掘出價(jià)值信息。數據分析模型將是其中的核心要點(diǎn)，是實(shí)現業(yè)務(wù)深度應用的關(guān)鍵。

四、視頻大數據面臨的問(wèn)題

隨著(zhù)大數據的發(fā)展，許多問(wèn)題逐漸暴露出來(lái)，主要表現在以下幾點(diǎn)：

(1)智能分析技術(shù)不夠成熟?；谥悄芊治黾夹g(shù)的視頻結構化是實(shí)現大數據分析的基礎，當前，交通卡口的車(chē)輛信息提取技術(shù)較為成熟，但是，像人體信息提取、物體信息提取、人臉比對等技術(shù)還不夠成熟。

(2)數據應用不夠深入。當整合足夠多的數據后，如何構建數據分析模型，如何契合業(yè)務(wù)應用挖掘價(jià)值信息，當前還處于萌芽階段。當然，其中也有一些可以借鑒的例子，比如卡口大數據系統，它可以對過(guò)車(chē)數據進(jìn)行深度的智能研判：區域碰撞、軌跡分析、跟車(chē)研判等，基于這些研判功能，有助于刑偵破案效率的大幅提升。

(3)數據共享不夠廣泛。特別是政府、公安、交通等部門(mén)中，信息孤島普遍存在，這主要是由于體制問(wèn)題造成的，并不是技術(shù)上的問(wèn)題，很難由企業(yè)來(lái)改變這個(gè)現狀，只能由相關(guān)部門(mén)貫徹推行并作出改變。

(4)標準化建設不夠全面。這主要是由于大數據還處于起步階段，還需要更深入的探索和嘗試。在標準化建設方面，如數據標準規范、互聯(lián)互通標準規范、數據應用模式標準規范等，需要不斷進(jìn)行總結，并逐漸標準化。

五、視頻大數據發(fā)展趨勢

在視頻監控行業(yè)未來(lái)的發(fā)展中，大數據勢必會(huì )占據越來(lái)越重要的地位。面對發(fā)展過(guò)程中出現的問(wèn)題，需要不斷加以解決并完善。

(1)技術(shù)創(chuàng )新。首先，視頻結構化，通過(guò)智能化技術(shù)，能夠從視頻圖像中提取出人、車(chē)、物等特征信息，通過(guò)提取并整合這些信息，能夠方便的對視頻數據進(jìn)行檢索、以圖搜圖、深度關(guān)聯(lián)分析。當這些技術(shù)得以實(shí)現，視頻數據的應用效率會(huì )大幅提升，而且可以為視頻數據的深入應用奠定基礎。其次，大數據處理技術(shù)。視頻數據結構化后，成為可以被計算機識別的數據，當越來(lái)越多的數據匯集之后，傳統的技術(shù)或系統已無(wú)法進(jìn)行有效處理，此時(shí)，必須采用大數據技術(shù)才能對這些海量的數據進(jìn)行處理。大數據技術(shù)包括分布式文件系統、分布式數據庫、全文搜索引擎、分布式計算、內存計算、流計算等，具備優(yōu)異的可靠性、擴展性及處理性能，能夠針對海量數據進(jìn)行快速分析、挖掘，為用戶(hù)提供更好的服務(wù)。

(2)業(yè)務(wù)創(chuàng )新。有了經(jīng)過(guò)結構化后的海量視頻數據，通過(guò)大數據技術(shù)，可以對這些海量數據進(jìn)行深度挖掘，可以做到預測及趨勢分析，當然相關(guān)的數據分析模型還需要不斷探索和創(chuàng )新。如公安部門(mén)，視頻偵查在當前來(lái)說(shuō)只能是一種輔助手段，如果采用大數據技術(shù)后能夠進(jìn)行預測預警，那么視頻偵查將會(huì )成為一種非常重要的手段，通過(guò)視偵技術(shù)，能夠減少案件發(fā)生率、提高破案率。

(3)體制改善。更多的數據能夠產(chǎn)生更大的價(jià)值，為了能夠整合更多的數據，必須消除信息孤島，而這一現象在政府部門(mén)是客觀(guān)存在的一個(gè)難題。當然，在智慧城市的推動(dòng)下，這一局面已有所改觀(guān)，越來(lái)越多的政府部門(mén)意識到數據共享的重要性。但是，要真正實(shí)現大數據的集中和共享，還有很長(cháng)的路要走。

(4)標準完善。海量數據的整合離不開(kāi)標準化的過(guò)程，在標準化過(guò)程中，需要重點(diǎn)考慮以下幾點(diǎn)：一、數據結構化標準規范，包括哪些數據需要結構化、結構化的數據如何表示、如何設計字典規范、如何設計數據庫表等等，通過(guò)標準的結構化數據，所有系統都能夠識別并處理；二、數據互聯(lián)互通標準規范，包括平臺與前端之間如何互聯(lián)互通、平臺與平臺之間如何互聯(lián)互通等。前端可以對視頻數據進(jìn)行結構化，后臺也可以對視頻數據進(jìn)行結構化，前端和后臺需要相互協(xié)作，那么前端如何告知后臺哪些數據已經(jīng)結構化了，哪些數據還需進(jìn)一步結構化，就需要標準來(lái)規范；三、數據應用的標準規范，包括數據的服務(wù)模式、類(lèi)型、規則等等。如大數據平臺對海量數據進(jìn)行清洗分類(lèi)、深度挖掘之后，需要對上層的業(yè)務(wù)應用提供服務(wù)，這種服務(wù)就需要通過(guò)標準化的接口提供出去。

六、視頻大數據對智慧城市的作用

視頻大數據的建設對智慧城市的作用主要體現在以下幾個(gè)方面：

一、民生服務(wù)。在我們城市的大街小巷、商場(chǎng)、飯店等地方，布滿(mǎn)了大大小小的攝像頭，基于這么多監控點(diǎn)位產(chǎn)生的海量數據，可以選擇性的開(kāi)放一些數據給公眾，為城市公民提供更好的“衣食住行”相關(guān)的服務(wù)，比如實(shí)時(shí)的交通路網(wǎng)信息、商場(chǎng)的實(shí)時(shí)人流狀況以及“透明廚房”等等。

二、城市安全。視頻監控系統是平安城市建設的重要組成部分，視頻大數據使平安城市向“智慧型”轉變。隨著(zhù)視頻大數據的逐漸發(fā)展，在治安防控、刑偵辦案中出現了更多創(chuàng )新型的應用。首先，辦案效率極大提升。當前，我們更多的是通過(guò)人工查看的方式在視頻中尋找線(xiàn)索，效率低，人力消耗大；而通過(guò)視頻大數據，我們可以像“百度”等搜索引擎一樣快速搜索線(xiàn)索，可基于視頻圖像中的人員信息、車(chē)輛信息、物體信息、行為信息，或者基于以圖搜圖的方式快速搜索嫌疑目標。所以，在智慧型平安城市的視頻監控系統建設中，已經(jīng)從原先高清系統的“看得清、看得明”向基于大數據的“找得快、找得準”轉變。其次，事后取證向事前預防轉變。我們當前擁有了大量的視頻，但都是用于事后取證，顯然無(wú)法對犯罪預防起到積極的作用。而基于視頻大數據，可以對城市的犯罪做出趨勢研判、預測分析，基于這些分析結果，可以有目的的部署警力，這樣可以在有限的人力下有效降低城市的犯罪率。

三、可視化管理。視頻監控系統發(fā)展到今天，可視化管理變得愈發(fā)重要。在交通、金融、電力、能源、校園、醫療等等領(lǐng)域，可視化管理都變成了不可或缺的一部分。當然，當前的可視化管理更多地還是靠人工在后臺實(shí)時(shí)監看，效率并不高?；谝曨l大數據，可以將可視化管理提升一個(gè)高度，使前端的那些“眼睛”變得更加智慧，實(shí)現自動(dòng)監看，釋放人力。同時(shí)，區域內的監控點(diǎn)位可實(shí)現智慧聯(lián)動(dòng)，提升管理效率。

總之，在智慧城市建設中，視頻大數據的數據共享更加廣泛、深度應用更加豐富。

七、結語(yǔ)

視頻大數據能夠為用戶(hù)構建更加智慧的系統，提供更具價(jià)值的服務(wù)。在智慧城市中，快速增長(cháng)的視頻圖像數據、不斷涌現的用戶(hù)需求，預示著(zhù)對視頻大數據的訴求越來(lái)越強烈，同時(shí)，也有越來(lái)越多的企業(yè)涉足大數據，并有了初步的積累和應用。視頻大數據不同于互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的大數據，它對智能分析技術(shù)有著(zhù)更高的要求，智能分析技術(shù)是實(shí)現視頻大數據的基礎，此外，大數據處理技術(shù)可借鑒互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的成功經(jīng)驗，業(yè)務(wù)的深度理解及數據分析模型的構建對數據工程師提出了更高的要求，數據分析模型是實(shí)現大數據應用價(jià)值的核心關(guān)鍵。當然，視頻大數據目前還處于起步階段，面臨著(zhù)諸多問(wèn)題，包括智能分析技術(shù)不夠成熟、數據應用不夠深入、數據共享不夠廣泛、標準化建設不夠全面等。在未來(lái)的發(fā)展中，需要不斷解決這些問(wèn)題并加以完善，包括技術(shù)創(chuàng )新、業(yè)務(wù)創(chuàng )新、體制改善、標準完善。只有更加成熟的視頻大數據，才能體現出更多的優(yōu)勢，發(fā)揮更大的價(jià)值。隨著(zhù)視頻大數據的不斷發(fā)展成熟，它必將給智慧城市發(fā)展建設帶來(lái)質(zhì)的提升。