在大數據時代，面對海量的視頻數據，智能視頻分析技術在數據挖掘方面被賦予厚望。智能視頻分析讓視頻監控從人工抽檢，進步到高效事前預警、事后分析，實現智能化的信息分析、預測。眾所周知，視頻圖像監控系統通過多年的建設，已成為公安機關打防管控的重要手段和感知城市信息的重要途徑。
海量的視頻數據需要得到有效的處理，使得能夠快速、低成本、精準地發現相關目標的特征和活動軌跡。而有限的人力、計算能力和持續增長的視頻數據之間的矛盾日益突出，成為當下系統建設的重點和難點。為此，行業中近年來提出了視頻濃縮與檢索技術，以及視頻圖像信息數據庫技術。
視頻濃縮檢索技術，主要是利用圖像處理(包括視頻濃縮、摘要、復原等)、模式識別、海量數據分類存儲以及搜索等技術，對海量的存儲錄像等原始信息進行分析和挖掘，對于目標特征、目標行為、目標間關聯關系這三大類信息內容，形成各種分類的特征信息庫、元數據和索引等，并提供統一接口供外部應用進行搜索，以期通過有限的線索，達到案件快速關聯和定位。
視頻圖像信息庫建設，目前應用比較廣泛的是卡口和電警的應用。由于車牌識別技術的日趨成熟，通過車牌、車牌顏色、車身、車身顏色、車輛類型等特征識別，把車輛圖片、車輛信息、車主信息、盜搶車輛庫等結合起來，可以有效地進行車輛的查找、布控和案件線索搜索。而其他如視頻監控錄像、案件等信息如何形成統一接口查詢，如何進行有效數據關聯，其應用還不是特別廣泛。
D1Net評論：
其實，自視頻監控進入網絡化時代以后，越來越多融入IT新興技術，大數據技術在視頻監控領域的廣闊發展路徑已經顯現，不少廠家正致力于通過將大數據技術和視頻監控業務的完美融合，打造大數據時代的視頻監控解決方案，不可否認未來智能視頻分析將為大數據業務帶來深刻的變革。
京公網安備 11010502049343號