大数据：挖掘改变视频监控领域应用格局
目前，在工作中，实在的应用就是从海量视频数据里找出具有相同线索特征的图像，让警发现新的案件线索。至于“怎么找?”，的技术障碍还在于视频的结构化。视频除了时间和空间属性外，并没有其它的标签。除了按照时间和地点查找相应的视频外，大多的视频只能靠人慢慢甄别，这离大数据应用还相去甚远。
站在视频分析、智能视觉的角度来看，我们其实可以采用一些智能分析手段，以从大量纯视频中先自动化地采集出一些常用的“元数据”信息，并用数据TAG的方式重新对视频信息进行组织、长期存储，以备“战时”急用，完成对罪分子行为痕迹的拼凑。这就是一种典型的大数据挖掘应用：大量无效数据中的有效数据挖掘、对以往数据的规律总结和对将来数据的量化和有效预期。
人工智能为视频监控带来的机遇和挑战
但是有发展就必定会有挑战，当前，人工智能的发展也给视频监控行业带来不小的挑战。例如前端。前端摄像机应深度整合集成升级为一个微数据中心，集成音频采集、对讲设备、大气数据采集设备、4G、5G无线传输模块、存储设备等，同时在采集的数据上进行深度整合挖掘。第二是传输网络。随着无线网络传输速度的提升，与其租用光纤网络，黑光监控摄像头价格，不如前端存储采用无线网络传输，主动上传报警或者前端中心分析出来的重要数据，或者后端平台主动向前端获取数据。改变现有的“时刻满负荷传输”为“按需取数据”，变被动为主动，从根本上改变对传输光纤的依赖。第三是平台的开放。部分平台可以考虑允许市民上传视频，这能对目前前端摄像机点位不足作为一个补充。而且对于大多数突发事件，群众拍摄的视频比监控视频拍到的视角更多，时间上更加及时，反应更快。该段视频是经过筛选的，一般不需要后台再进行甄别分析，视频利用更有效。管理人员通过该平台提供的视频，可以更加及时地处理各种突发事件。
宽动态技术：能使摄像机在暗处获得明亮图像的同时，使明亮处不受色饱和度的影响，能获得暗处细节。
安全性：支持用户名和密码认证、支持802.1x接入认证和数字证书、支持码流加密成为智能摄像机必不可少的特性。
智能前段分析：在一定程度上可以减低后端存储压力。前端的智能视频分析检测与报警，包括但不限于：绊线监测、周界监测、遗留监测、物品移走和徘徊监测。
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