如(rú)何實現視(shì)頻(pín)結構化-北京明(míng)景科技

• 2017/09/14

随着安防大數(shù)據的不斷發展，在海(hǎi)量的數(shù)據中，形式直觀內(nèi)容豐富的視(shì)頻(pín)數(shù)據将會發揮出越來越大的作(zuò)用，尤其是在視(shì)頻(pín)監控領域，視(shì)頻(pín)大數(shù)據有助于決策的行(xíng)進，優化程序和(hé)流程，提供前所未有的角度和(hé)量化的維度，可(kě)以真正全面的多角度觀察問(wèn)題。
數(shù)據挖掘
有人(rén)把大數(shù)據稱為(wèi)數(shù)據礦藏，出處是Datamining，但(dàn)是翻譯為(wèi)“數(shù)據挖掘”更好，既說明(míng)了(le)價值所在，又指出了(le)數(shù)據價值實現的方法，就是要(yào)挖掘。以前，有些人(rén)認為(wèi)傳統上(shàng)在存儲大量數(shù)據的同時(shí)，也存儲了(le)大量垃圾，但(dàn)大數(shù)據的出現開(kāi)始轉變他(tā)們的認識，那(nà)些所謂的垃圾同樣擁有價值，隻是這(zhè)些數(shù)據的價值不是簡單去讀一(yī)讀數(shù)據表面上(shàng)載有的那(nà)些信息，而是要(yào)對他(tā)們進行(xíng)深入的挖掘，所有數(shù)據都(dōu)有價值，最具價值的是所有數(shù)據共性信息。
但(dàn)是要(yào)實現大數(shù)據的應用，前提是要(yào)把圖像信息結構化，以同樣的結構模型，才能(néng)實現數(shù)據間(jiān)的關聯，再實現他(tā)們的融合，才能(néng)進行(xíng)最全面的統計結果，就是這(zhè)樣一(yī)個層次。大數(shù)據應用的前提，就是實現圖像信息的結構化，而同樣信息結構化的前提是圖像語義解釋。
結構和(hé)非結構性數(shù)據
結構性數(shù)據，可(kě)以理解為(wèi)是存儲在數(shù)據庫裏的數(shù)據，或者叫做(zuò)行(xíng)數(shù)據。可(kě)以用二維表格的結構，來邏輯的表達的數(shù)據就叫做(zuò)結構化數(shù)據，可(kě)以通(tōng)過結構性的目錄來構建和(hé)檢索搜索。常見(jiàn)的大量數(shù)據庫，例如(rú)資源管理、企業資源管理、财務系統、健康信息管理等都(dōu)是這(zhè)樣的數(shù)據庫。
這(zhè)樣的數(shù)據庫是先有結構，再有數(shù)據。先确定采集數(shù)據的類型、采集方式等，先确定了(le)結構然後再逐步收集和(hé)完善數(shù)據。例如(rú)圖書(shū)館，往往是先進行(xíng)圖書(shū)分類之後，再買書(shū)并放到相應的書(shū)架上(shàng)。
而非結構化數(shù)據卻并不遵循這(zhè)樣的規律，它不具備上(shàng)面的結構性的數(shù)據，典型的非結構化數(shù)據就是圖像和(hé)視(shì)頻(pín)，圖像有時(shí)候也會泛指視(shì)頻(pín)。圖像通(tōng)常指一(yī)幅，而視(shì)頻(pín)則是連續的圖像序列，一(yī)個是靜的，一(yī)個是動的。
視(shì)頻(pín)結構化
實現視(shì)頻(pín)數(shù)據大數(shù)據的應用，就需要(yào)對視(shì)頻(pín)進行(xíng)結構化，如(rú)何進行(xíng)視(shì)頻(pín)的結構化呢？
1直接轉化
直接轉化是通(tōng)過圖像內(nèi)容分析或特征識别，直接生成結構性數(shù)據庫，而不是生成圖像。例如(rú)号牌識别，号牌識别以後生成的結構性數(shù)據庫中的數(shù)據是号牌，不是車型的庫，但(dàn)是号牌庫中的數(shù)據與汽車的源數(shù)據庫互相關聯，通(tōng)過号牌可(kě)以直接找出所屬汽車的車型和(hé)其他(tā)特征。
直接轉化的方式同樣可(kě)以用來檢測人(rén)流密度，在一(yī)個區(qū)域，通(tōng)過攝像機可(kě)以查看(kàn)某一(yī)個規定面積裏的人(rén)流數(shù)量來算出密度。最終生成的是一(yī)個密度的數(shù)據，把這(zhè)個密度的數(shù)據和(hé)空間(jiān)的幾何位置作(zuò)為(wèi)結構化數(shù)據存起來，但(dàn)是這(zhè)裏面并沒有現場的畫(huà)面，現場的圖像記錄在原圖像資源裏邊，但(dàn)可(kě)以通(tōng)過結構性的數(shù)據庫找出來，這(zhè)就是直接轉化的形式。
2建立檢索目錄
第二個方法是建立一(yī)個結構化的檢索目錄，根據簡單的特征對目标圖像、特征等等進行(xíng)分類。例如(rú)汽車，我們可(kě)以将車分為(wèi)公交車、面包車、小客車等不同類别，有的結構會再次細分，把小客車按照顔色或者按照品牌進行(xíng)更加細緻的分類方式。号牌的庫同樣可(kě)以作(zuò)為(wèi)特征，将汽車按照簡單的識别之後，所生成的檢索目錄的庫，就可(kě)以很(hěn)快(kuài)捷的查到需要(yào)的信息、關聯需要(yào)的數(shù)據、找到對應的原圖象。
3建立結構化
第三個方法就是建立結構化，這(zhè)個難度比較高，根據語義解釋，生成圖像資源的叫資源庫，但(dàn)并不是數(shù)據庫，這(zhè)個庫不存儲圖像，可(kě)以稱之為(wèi)視(shì)頻(pín)庫，裏面存儲的是描述這(zhè)個圖像整體或者片段的結構、內(nèi)容、情節的結構化數(shù)據。類似于我們通(tōng)常講的數(shù)據庫裏的元數(shù)據，既不是原來的原，也不是源泉的源，而是單元的那(nà)個元數(shù)據這(zhè)樣的內(nèi)容。
以上(shàng)這(zhè)些方法和(hé)途徑，都(dōu)是逐步實現圖像信息或者視(shì)頻(pín)信息結構化的方法，可(kě)以實現原來圖像、視(shì)頻(pín)信息隻能(néng)按時(shí)間(jiān)檢索的方式，轉變成可(kě)以按結構檢索、融合和(hé)關聯的非結構化數(shù)據，結構化數(shù)據是先有結構後有數(shù)據，而非結構化數(shù)據是先有數(shù)據再有結構，采用不同的處理方法，對這(zhè)些後有結構的非結構化數(shù)據進行(xíng)處理，采用多樣的融合形式，就可(kě)以獲得不同價值和(hé)不同應用的系統。
結語
大數(shù)據的系統應用有助于進行(xíng)社會治安監控的風(fēng)險評估和(hé)事件預警，也可(kě)以用來指導視(shì)頻(pín)監控系統的建設，把以前監控系數(shù)所應用的、采集的各種各樣的數(shù)據，進行(xíng)一(yī)個結構性的分析以後，來指導後續的系統建設。在以前，有的人(rén)認為(wèi)大數(shù)據就是從(cóng)大量的數(shù)據中快(kuài)速地(dì)找出有用的證據和(hé)線索，這(zhè)種想法是片面的，因為(wèi)視(shì)頻(pín)大數(shù)據的發展還能(néng)夠解決公共安全中的關鍵問(wèn)題，支撐公共安全系統的建設。