視(shì)頻(pín)結構化需要(yào)突破瓶頸——北京明(míng)景科技

• 2018/01/02

    海(hǎi)量的視(shì)頻(pín)圖像數(shù)據是公共安全部門信息化建設中積累的重要(yào)數(shù)據，通(tōng)過對視(shì)頻(pín)內(nèi)容的分析和(hé)處理，快(kuài)速準确的發現有效線索，能(néng)夠充分發揮視(shì)頻(pín)資源的作(zuò)用。然而，在公安信息化建設深入開(kāi)展的背景下(xià)，現有視(shì)頻(pín)資源缺乏深度應用的模式。其應用的瓶頸是視(shì)頻(pín)信息如(rú)何高效提取，如(rú)何同其他(tā)信息系統進行(xíng)标準數(shù)據交換、互聯互通(tōng)及語義互操作(zuò)。解決這(zhè)一(yī)問(wèn)題的核心技術(shù)即是視(shì)頻(pín)結構化描述的技術(shù)。但(dàn)是作(zuò)為(wèi)一(yī)項視(shì)頻(pín)處理的核心技術(shù)，其實現上(shàng)仍有部分瓶頸需要(yào)突破。

    首先是視(shì)頻(pín)結構化核心算法技術(shù)的突破。如(rú)上(shàng)文所述，視(shì)頻(pín)結構化描述技術(shù)與視(shì)頻(pín)智能(néng)分析技術(shù)息息相關，但(dàn)是當下(xià)視(shì)頻(pín)智能(néng)分析技術(shù)受到各種應用環境的制約，以人(rén)臉識别為(wèi)例，當下(xià)的人(rén)臉識别多半是配合式、重複式應用場景，在這(zhè)種應用場景下(xià)，人(rén)臉的識别率基本能(néng)達到實用要(yào)求，而在無配合、多人(rén)臉、動态視(shì)頻(pín)的場景下(xià)就很(hěn)難達到實用目标。為(wèi)了(le)解決這(zhè)類問(wèn)題，人(rén)臉識别的算法也從(cóng)最初的模式識别進化到深度的神經元網絡學習模式，使得人(rén)臉檢測和(hé)識别的準确度大大地(dì)提高，但(dàn)是由此帶來的負面效應也相當明(míng)顯，首當其沖的就是運算複雜(zá)度的提升，需要(yào)耗費(fèi)大量的計算資源，針對這(zhè)一(yī)瓶頸很(hěn)多業內(nèi)公司推出了(le)各種解決方案，如(rú)計算前端推移，後端借助GPU實現集群化計算等，所有的這(zhè)些方向都(dōu)為(wèi)後續的視(shì)頻(pín)結構化描述的實際應用做(zuò)前瞻，實現高效精準的視(shì)頻(pín)結構化描述技術(shù)成為(wèi)今後一(yī)段時(shí)間(jiān)各個算法研究機構的努力方向。

    其次是視(shì)頻(pín)結構化描述數(shù)據存儲，檢索和(hé)應用技術(shù)，随着數(shù)據容量的快(kuài)速增長(cháng)，結構化視(shì)頻(pín)描述也越來越具備“大數(shù)據”的4V特征。如(rú)何實現視(shì)頻(pín)結構化數(shù)據的大容量、高效存儲、高效檢索以及快(kuài)速實現數(shù)據應用，為(wèi)最終用戶提供高效靈活的服務，都(dōu)将成為(wèi)今後各大視(shì)頻(pín)綜合應用廠家面臨的問(wèn)題。

    再次是頂層設計，構建标準體系。通(tōng)過對視(shì)頻(pín)結構化技術(shù)自(zì)身特點和(hé)應用模式的研究，建立有關視(shì)頻(pín)結構化描述的标準體系模型，制定覆蓋技術(shù)實現和(hé)應用系統的标準化體系，有步驟地(dì)制定相關标準，以規範技術(shù)研究和(hé)設備開(kāi)發，指導系統建設、運行(xíng)以及評估的各個方面，從(cóng)源頭上(shàng)為(wèi)視(shì)頻(pín)信息情報化應用的全面展開(kāi)打好基礎。在這(zhè)方面由全國(guó)安全防範報警系統标準化技術(shù)委員(yuán)會（SAC/TC100）歸口并組織起草的國(guó)家标準GB/T30147-2013《安防監控視(shì)頻(pín)實時(shí)智能(néng)分析設備技術(shù)要(yào)求》和(hé)GB/T30148-2013《安全防範報警設備電磁兼容抗擾度要(yào)求和(hé)試驗方法》，經過國(guó)家标準管理委員(yuán)會發布，已于2014年(nián)8月1日起實施。這(zhè)些标準的制定，為(wèi)視(shì)頻(pín)結構化描述建立共同遵守的規則和(hé)行(xíng)為(wèi)規範，使視(shì)頻(pín)結構化大規模應用成為(wèi)可(kě)能(néng)。

    最後是視(shì)頻(pín)結構化數(shù)據應用大平台建設，随着視(shì)頻(pín)結構化技術(shù)的日趨成熟，如(rú)何采集和(hé)管理這(zhè)些巨量的視(shì)頻(pín)結構化描述數(shù)據，如(rú)何面向公共安全部門提供快(kuài)速、高效、專業、個性化的服務也是擺在服務商與業主面前的難題。例如(rú)許多廠家采用“雲”和(hé)“大數(shù)據”框架模型做(zuò)視(shì)頻(pín)結構化描述技術(shù)的平台架構來滿足大數(shù)據量的數(shù)據存儲、生命周期管理以及數(shù)據的快(kuài)速響應。