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智能视频监控技术及其主要应用随着科技的迅猛发展，智能视频监控技术已经被广泛应用于各个领域，如城市安全监控、交通管理、工业生产和家庭安防等。
智能视频监控技术是指利用先进的摄像头、图像处理算法和人工智能技术，对监控区域进行实时、准确的监测和分析，以达到安全防范和管理的目的。
本文将重点介绍智能视频监控技术的原理和主要应用。
一、智能视频监控技术的原理1. 摄像头和传感器：摄像头是智能视频监控技术的基础设备，通过摄取监控区域的图像和视频来实时监测。
传感器可以检测温度、湿度、烟雾等环境参数，对环境变化进行实时监测和预警。
2. 图像处理算法：图像处理算法可以对摄取到的图像和视频进行处理和分析，从而提取出有用的信息。
常用的图像处理算法包括目标检测、目标跟踪、行为分析等。
3. 人工智能技术：人工智能技术在智能视频监控中起着至关重要的作用，可以实现目标识别、智能分析和决策。
包括深度学习、神经网络、机器学习等技术，可以对大量的数据进行分析和学习，从而实现自动化和智能化的监控和管理。
1. 城市安全监控：在城市安全监控中，智能视频监控技术可以对公共场所、交通要道、重要建筑等进行24小时不间断的监测，及时发现和应对各类安全隐患和突发事件。
可以通过智能视频监控技术对交通违章、交通事故、人员聚集等情况进行监测和预警，提升城市的安全防范能力。
2. 交通管理：交通管理是智能视频监控技术的重要应用领域之一。
通过智能视频监控技术可以实现对交通流量、车辆违章、交通拥堵等情况的实时监测和分析，提高交通管理的效率和准确性。
智能视频监控技术还可以对公共交通设施、停车场等进行实时监控和管理，提升城市交通管理水平。
3. 工业生产：在工业生产领域，智能视频监控技术可以对生产车间、设备运行、人员作业等进行实时监测和管理，实现生产过程的智能化和自动化。
通过智能视频监控技术可以及时发现生产中的安全隐患和质量问题，提高生产效率和产品质量，降低生产成本。
4. 家庭安防：在家庭安防领域，智能视频监控技术可以通过智能摄像头、智能门锁、智能传感器等设备对家庭安全进行全方位的监控和保护。
人工智能技术在视频监控中的应用随着科技的不断发展，人工智能技术越来越受到人们的关注。
其中，人工智能在视频监控领域的应用也越来越广泛，这不仅提高了视频监控的效率和准确性，还确保了公共安全和大众利益。
下面将从几个方面探讨人工智能技术在视频监控中的应用和作用。
一、人脸识别技术人脸识别技术是人工智能在视频监控领域最为常见和核心的应用之一。
通过智能监控摄像头捕捉到的人脸图像，系统可以通过算法进行分析和处理，并对目标人员进行精准的识别和辨别。
这种技术广泛用于公安、机场、地铁、银行等场所的安保、身份验证以及寻找犯罪嫌疑人等。
人脸识别技术的应用可以提高视频监控的准确性和效率，减轻了人力资源的压力，降低了成本。
这种技术的出现让保安人员操作更加智能化，对于判定危险性和犯罪问题具有很大的帮助。
二、智能分析技术智能分析技术是另一个人工智能在视频监控领域的重要应用。
这种技术利用大数据处理，整合历史数据和实时监控数据，可以进行智能分析和预测，辅助决策和全面管控。
如：视频监控中的智能行为分析技术可以实时监测行为动作，如突然倒地、冲突等，及时发出警报，以保证公共安全。
同时，该技术还可以预测人流量、车流量，为城市交通疏导、规划提供有力支持。
此外，在工业生产过程中，智能分析技术也可以监控并预测设备发生故障的时间和原因，提前对生产线和工作场所的危险和安全问题进行预防。
因此，智能分析技术的应用不仅提高了视频监控的准确性和效率，也为实现安全管理与资源调配提供了便利。
三、视频监控技术升级改造随着人工智能技术的不断发展和推广，视频监控也正在进行技术升级改造，以更好地适应现代化的安保需求。
通过人工智能技术的应用，监控设备不仅可以提高识别准确度，还可以降低误报率和误判率。
此外，视频监控设备通过p2p技术的应用，实现使用成本的降低和检测设备的智能化。
总结人工智能技术正在快速渗透到各个领域，视频监控也不例外。
人脸识别技术、智能分析技术和视频监控设备升级改造，都将人工智能技术的应用发挥到了极致，为公共安全提供了更高效、准确且更加智能的保障，给人们生活带来了实质性的改变。
视频大数据应用技术方案介绍随着互联网技术的发展，视频大数据应用技术已成为各行各业的重要应用。
视频大数据技术涉及视频数据采集、存储、处理、分析和展示等多个环节。
下面将详细介绍视频大数据应用技术方案。
一、视频数据采集视频数据采集是视频大数据应用技术的第一步，其关键是选择适合的摄像头设备，并对摄像头设备进行配置和安装。
摄像头设备的选择应根据应用场景的具体需要，例如需要监控的区域大小、环境光线、人流量等。
配置和安装的过程中，需要考虑设备的固定方式、设备间的安装距离和角度、设备接线和供电等问题。
二、视频数据存储视频数据存储是视频大数据技术的关键环节之一。
视频数据的存储应根据视频数据的具体大小、数量、存储时间等需求，选择存储设备和存储方式。
常用的存储设备包括硬盘、光盘和云存储等，存储方式包括本地存储和网络存储等。
同时也需要关注存储设备的数据读写速度，以保证视频数据的及时访问和应用。
三、视频数据处理视频数据处理是视频大数据应用技术的核心环节。
视频数据处理包括视频预处理、视频特征提取、视频分析和视频识别等多个方面。
其中，视频预处理主要是对视频数据进行去噪、图像增强和图像修复等处理，以提高视频品质；视频特征提取则是通过图像处理和模式识别算法等手段，提取视频中包含的信息，并将其转化为可读的数据；视频分析则是基于视频特征提取的结果，对视频数据进行数据挖掘和统计分析等工作；视频识别则是基于视频特征提取和视频分析结果，通过模式识别算法等手段，将视频中的目标物体或行为进行识别。
四、视频数据展示视频数据展示是视频大数据应用技术的最后环节。
视频数据的展示方式应根据应用场景和用户需求选择，例如可以采用GIS地图、3D建模、视频监控等形式，将视频数据以可视化的方式呈现出来。
同时，视频数据的展示应具有交互性和可操作性，以提高用户的使用体验和效率。
综上所述，视频大数据应用技术方案主要包括视频数据采集、存储、处理和展示四个方面。
在实际应用中，需要根据具体的业务需求和数据特征，综合选择适合的技术方案，以达到最佳的数据处理和应用效果。
大数据在安防领域中的应用与案例引言：随着科技的不断发展，大数据的概念越来越被人们所熟知。
大数据的广泛运用已经渗透到各个行业和领域，其中安防行业也不例外。
大数据在安防领域的应用，为提高安全性和效率性提供了新的解决方案。
本文将介绍大数据在安防领域中的应用以及相关的实际案例。
一、大数据在安防领域中的应用1. 智能监控系统大数据技术能够对监控视频进行智能分析和处理，通过人脸识别、行为识别等功能，实现对异常事件的自动报警，为安防人员提供实时的监控和预警系统。
此外，大数据分析可以对监控视频进行数据挖掘，提取出有价值的数据信息，为安防决策提供科学依据。
2. 犯罪预测与预防借助大数据分析技术，可以对历史犯罪数据进行挖掘与分析，建立模型并预测未来可能发生的犯罪事件。
同时，通过大数据的实时监测和分析，可以及时发现嫌疑人的异常行为，提高安全防范和预防犯罪的效果。
3. 智能边境安全管理利用大数据技术，边境安全管理系统可以对边境线上各类信息进行实时监测与分析，包括人员身份、爬墙跨越、车辆通行等。
通过分析大数据，可以快速识别异常情况，防范非法入境、走私等违法行为。
4. 智能防火与灾害预警大数据技术可以对建筑物、森林、交通等环境中的温度、湿度、气体等指标进行实时监测和分析，及时掌握异常情况。
在火灾和自然灾害发生前，通过大数据分析，可以预测可能发生的火灾或灾害，提前采取措施减少损失。
二、大数据在安防领域中的案例1. 中国刑事案件预测分析系统中国根据大数据分析技术开发了犯罪预测分析系统。
该系统基于国家公安机关提供的庞大犯罪数据集，利用大数据模型对犯罪类型、作案地点、作案时间等进行分析和预测。
该系统为公安机关提供了可靠的决策支持，提高了犯罪 investigations 的效率。
2. 英国伦敦交通监控系统伦敦交通监控系统是全球最大的城市监控系统之一，借助大数据技术可对交通情况、行人流量等进行实时监测与分析。
通过大数据的支持，伦敦交通管理局可以更好地应对拥堵问题、改善交通流动性，并提高市民出行的安全性。
实时监控系统的关键技术和应用场景实时监控系统是一种能够实时获取、处理和反馈监控对象状态信息的系统，广泛应用于工业生产、交通运输、安防监控、环境监测等领域。
本文将重点探讨实时监控系统的关键技术和应用场景。
一、关键技术1. 数据采集技术实时监控系统首要任务是获取监控对象的数据信息，数据采集技术是实现这一目标的基础。
常用的数据采集方式包括传感器采集、视频监控、GPS定位等。
传感器采集技术是实时监控系统中最常见的数据采集方式，通过各类传感器获取监控对象的温度、湿度、压力、流量等参数信息，实现对监控对象状态的实时感知。
2. 数据传输技术实时监控系统需要将采集到的数据传输至监控中心或用户终端，数据传输技术的稳定性和实时性对系统性能至关重要。
常用的数据传输方式包括有线传输和无线传输，有线传输包括以太网、光纤等，无线传输包括无线局域网、蓝牙、4G/5G等。
选择合适的数据传输技术可以确保监控数据的及时传输和可靠性。
3. 数据处理与分析技术实时监控系统采集到大量监控数据，需要进行实时处理和分析，提取有用信息并作出相应响应。
数据处理与分析技术包括数据清洗、数据存储、数据挖掘、数据可视化等，通过这些技术可以实现对监控数据的深度分析和利用，为决策提供支持。
4. 实时告警技术实时监控系统需要能够及时发现异常情况并进行告警，实时告警技术是保障系统安全性和稳定性的重要手段。
通过设置监控阈值、建立告警规则等方式，实现对监控对象状态的实时监测和异常告警，及时采取措施避免事故发生。
二、应用场景1. 工业生产领域在工业生产领域，实时监控系统可以对生产设备运行状态进行实时监测，提高生产效率和产品质量。
通过监控设备温度、压力、振动等参数，及时发现设备异常并进行预警，减少生产事故发生的可能性，保障生产安全。
2. 交通运输领域在交通运输领域，实时监控系统可以对道路交通、车辆运行状态进行实时监测，提高交通管理效率和道路安全性。
通过视频监控、GPS定位等技术，实现对交通流量、车辆位置、路况信息的实时获取，为交通管理部门提供决策支持。
人工智能技术在视频监控领域中的应用一、引言随着数字技术的快速发展，人工智能技术越来越受到广泛关注。
大数据、深度学习等一系列技术的迅猛发展，使得智能化已经成为不可逆转的趋势。
在安防领域，人工智能技术也正在得到广泛的应用，尤其是视频监控领域。
本文将重点介绍人工智能技术在视频监控领域中的应用，分为以下几个方面。
二、人脸识别技术在视频监控领域中，人脸识别技术是其中的一个关键技术。
传统的视频监控只能提供图片和视频录像，无法进行人员的精准监控。
而通过人脸识别技术，可以识别出来人员的身份信息，从而实现人员的监管和管理，为日常巡逻和追踪嫌疑人提供了有效帮助。
三、行为识别技术在视频监控领域中，行为识别技术可以帮助用户在监控范围内发现目标人员，并且可以对目标人员的行为进行分类和识别。
例如，可以识别行人是否违规穿行、是否是潜在的犯罪人员等；可以识别车辆是否违规行驶、是否携带危险品等。
通过行为识别技术，可以帮助用户快速发现潜在的危险情况，并采取相应的措施。
四、图像分析技术在视频监控领域中，图像分析技术可以帮助用户快速分析大量的视频数据，并从中获取有价值的信息。
例如，可以分析停车场的车辆数量和类型、可以分析商场的客流量和行走路线等。
通过图像分析技术，用户可以及时了解到监控范围内的情况，同时也可以帮助用户做出更加有效的决策。
五、智能报警技术在视频监控领域中，智能报警技术是其中的一个关键技术。
通过智能算法，监控系统可以自动检测出潜在的异常情况，并发出及时准确的警报。
例如，可以监测到人员持枪、持刀等可疑行为，及时报警，警方可以迅速响应；可以监测到火灾、水浸等危险情况，及时报警，可以避免不必要的损失和伤亡。
六、结语人工智能技术在视频监控领域的应用，已经走向了智能化、数字化、网络化。
随着技术的不断发展和完善，人工智能技术在视频监控领域中的应用，将会越来越广泛，为人们提供更加安全、便捷的生活。
智能视频监控技术及其主要应用随着科技的迅猛发展，智能视频监控技术已经成为了当今社会中不可或缺的一部分。
智能视频监控技术是利用先进的摄像头设备和计算机技术，能够对监控区域进行全面、准确地监测和录像，并且通过识别、分析、存储和传输等功能，实现对监控区域的智能化管控。
在各种行业中，智能视频监控技术被广泛应用，它不仅提高了安全性和管理效率，也为各种场合提供了重要的实时信息和数据支持。
在本文中，我们将深入探讨智能视频监控技术的相关内容，包括其基本原理、主要应用领域和未来发展趋势。
一、智能视频监控技术的基本原理智能视频监控技术是指通过计算机视觉技术和智能算法对监控区域中的目标进行识别、分析和跟踪，以便实现自动化监控、预警和管理。
其基本原理包括图像采集、图像处理、目标识别和行为分析等环节。
首先是图像采集。
智能视频监控系统通过高清摄像头设备对监控区域进行全方位的图像采集，保证视野的完整覆盖和图像的清晰度。
然后是图像处理。
采集到的图像数据经过预处理和增强，消除噪声和模糊，提高图像的清晰度和对比度，以便后续的目标识别和行为分析处理。
接下来是目标识别。
利用计算机视觉技术和智能算法，智能视频监控系统能够对图像中的目标进行准确识别和分类，包括人、车、物体等。
最后是行为分析。
通过对目标的运动轨迹和特征动作进行持续监测和分析，智能视频监控系统能够实现对异常行为、越界闯入等情况的及时识别和报警。
智能视频监控技术在各种行业和领域中都有着广泛的应用，主要包括了城市安防、交通监控、工业生产、商业零售、智能建筑、智慧校园等多个方面。
在城市安防领域，智能视频监控技术能够实现对城市各个重要区域的全天候监控和实时警报，保障城市居民的人身和财产安全。
在交通监控领域，智能视频监控技术能够对道路交通和交通工具进行实时监测和管控，提高交通管理的效率和安全性。
在工业生产领域，智能视频监控技术能够实现对生产线和生产现场的实时监控和远程管理，提高了生产效率和质量控制水平。
大数据分析技术在视频监控中的应用随着科技的不断发展和进步，大数据分析技术在各个领域都得到了广泛应用，其中之一就是视频监控领域。
视频监控作为一种重要的安全防范手段，广泛应用于公共场所、企事业单位、交通领域等地方。
传统的视频监控系统往往只能提供视频的实时监控，对于大规模的视频数据无法进行有效的分析和利用。
而大数据分析技术的应用，则可以使得视频监控系统具备更加智能化、高效化的特点，为安全防范工作提供更多的有效手段和决策支持。
首先，大数据分析技术可以在视频监控中应用于目标检测和识别。
通过利用深度学习算法和大规模的训练数据，可以实现对目标物体的准确检测和识别。
例如，在监控视频中，可以通过大数据分析技术识别出异常行为，如闯入、滞留等，及时报警，提高监控系统的响应能力。
其次，大数据分析技术可以在视频监控中进行行为分析。
通过对大量的视频数据进行分析和比对，可以提取出目标物体的行为特征和模式，如人员聚集、躲避行为等。
这些行为特征和模式可以作为预警指标，通过与已知的异常行为进行对比，及时发现并报警异常事件。
另外，大数据分析技术还可以与其他技术相结合，实现更加综合的视频监控。
例如，结合人脸识别技术，可以实现对行人的身份识别和追踪；结合车牌识别技术，可以实现对车辆的识别和监控。
通过将大数据分析技术与其他技术相结合，可以提供更加全面和准确的视频监控服务。
此外，大数据分析技术还能对视频数据进行存储和管理的优化。
传统的视频监控系统往往无法处理大量的视频数据，导致存储和管理困难。
而大数据分析技术可以通过数据压缩和存储优化算法，实现对视频数据的高效存储和管理。
同时，通过建立视频数据库和索引技术，可以快速检索和查找所需的视频片段，提高工作效率。
需要指出的是，大数据分析技术在视频监控中的应用还面临一些挑战和问题。
首先，大数据分析技术需要庞大的计算资源和存储空间，因此对于基础设施的要求较高。
其次，大数据分析技术需要大量的训练数据和标注数据，但目前缺乏对于视频监控领域的大规模数据集和标准化的评价指标。
大数据在安防行业的应用随着科技的不断发展，大数据技术在安防行业中的应用越来越广泛。
大数据技术可以通过采集和分析各种数据，识别潜在的安全风险，提供更加精准和高效的安全管理手段。
本文将从视频监控、人脸识别和预测分析三个方面介绍大数据技术在安防行业中的应用。
一、视频监控
大数据技术可以通过采集和分析视频监控数据，识别潜在的安全风险，提高监控效率。
例如，通过分析视频监控数据，可以识别异常行为和事件，如人员聚集、车辆停驻、物品遗留等，及时采取措施，避免安全事故的发生；通过分析视频监控数据，可以优化监控方案和布局，提高监控画面的覆盖面积和清晰度，提高监控效率和效果。
二、人脸识别
大数据技术可以通过采集和分析人脸识别数据，识别潜在的安全风险，提高人脸识别的准确性和效率。
例如，通过分析人脸识别数据，可以识别不同人脸的特征，建立人脸识别数据库，实现对可疑人员的及时识别和预警；通过分析人脸识别数据，可以优化人脸识别算法和模型，提高人脸识别的准确性和效率，降低误识率和漏识率。
三、预测分析
大数据技术可以通过采集和分析各种数据，预测潜在的安全风险，提高安全预警的准确性和效率。
例如，通过分析历史数据和趋势数据，可以预测潜在的犯罪和恐怖袭击事件，提前采取措施，避免事故的发生；通过分析大数据，可以建立预警模型和预测模型，实现对安全事件的及时预警和预测。
综上所述，大数据技术在安防行业中的应用，可以为安防行业的安全管理提供更加精准和高效的手段。
通过大数据技术，可以实现对各种数据的整合和挖掘，为安防行业的发展和安全服务提供科学依据，为城市安全的发展和人民生活提供更好的保障。
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摄像头监控系统数据分析与应用近年来，随着大数据时代的来临，各行各业都在不断地探索着如何将大数据应用到自己的业务中，而摄像头监控系统作为一个重要的数据源，其数据的分析与应用也变得越来越受到人们的关注。
一、摄像头监控系统数据的特点摄像头监控系统作为一种轻松获取大量数据的方式，数据的特点主要体现在以下几个方面。
1. 数据量大：摄像头监控系统中的图像、视频数据非常庞大，需要进行有效的存储和管理。
2. 数据时效性高：摄像头监控系统是一种实时监控系统，需要对数据进行及时处理和响应。
3. 数据类别繁多：摄像头监控系统中的数据种类包括图像、视频及其相关信息，需要进行有效的分类和归档。
4. 数据质量要求高：摄像头监控系统中的数据质量要求高，不仅需要经过处理后才能达到可用状态，还需要保证数据的准确性和完整性。
二、摄像头监控系统数据的应用场景1. 公共安全领域：警务部门可以通过对监控系统中的数据进行分析来做好警务工作，例如破获案件、处理突发事件等。
2. 商业领域：商家可以通过对摄像头监控系统的数据进行分析来调整自己的经营策略，例如通过监测顾客的购物行为来优化商品布局。
3. 工业领域：工厂可以通过对监控系统中的数据进行分析来实现工厂的智能化控制，例如通过监测生产线上的数据来预测设备的维护周期。
三、摄像头监控系统数据的分析方法1. 图像识别技术：通过机器学习等技术，对摄像头监控系统中的图像进行识别，例如对于商场监测的顾客行为，可以将顾客行为分类，例如购物、停留等。
2. 行为分析技术：通过对监测到的行为进行分析，可以研究出不同行为之间的关联性，例如商业领域中，可以通过对购物车物品的分布情况来分析顾客的购物行为。
3. 大数据分析技术：通过对监控数据进行大数据分析，可以发现一些隐藏在大数据背后的规律和洞见，例如商业领域中，可以通过对大量数据进行分析来发现顾客的购物习惯。
四、摄像头监控系统数据应用的前景随着各行各业大数据应用的普及，摄像头监控系统数据也呈现出越来越广泛的应用前景。
视频监控大数据的关键技术和应用随着全国各地平安城市、行业安防等项目的大规模建设，视频监控在安防领域中发挥着越来越重要的作用，成为技术防范的最有力手段。
而在新的技术条件和应用需求的推动下，视频监控将迎来系统融合和大数据的新时代，其产生的数据将会迅速地增长，如何从这些数据中获得有效的信息和服务，是我们必须要面对的重要问题。
笔者认为，大数据处理技术的应用，将成为下一代视频监控的发展关键。
视频监控的大数据趋势视频监控从最早的模拟闭路监控系统开始，经历过模拟监控、数字监控、网络监控等重要发展阶段，如今进入了大数据的时代，并面临着一系列的挑战。
视频监控产生的数据正迅速增长视频监控数据的增长有三个主要的因素。
首先，视频监控不再是一个独立割裂的系统，系统的融合将催生更丰富的数据。
GB/T28181-2011标准的发布和实施，在很大程度上改善了各大平台厂家各自为战、互不兼容的乱象，在“大联网”的背景下，所有的视频监控数据将能实现深度共享和统一处理。
此外，安防监控的发展趋势是融合化，视频监控平台与其它多种系统之间如警综、消防、卡口、门禁等，将实现资源和数据的无缝整合，统一协作，形成社会化的大系统。
其次，高清视频的编解码能力不断提高，导致数据生成的厚度和精度不断提升，高分辨率和高帧率已成为视频监控主流需求。
再次，数据生成点的规模在不断扩大，视频监控的覆盖范围和监控点、卡口的数量都以30%以上的增长率在快速增加。
我国安装的监控摄像头目前已超过3000万个，每年产生数万PB的数据量。
视频监控数据的管理存在瓶颈数据的爆炸式增长，意味着需要投入更多的资源以及付出更多的努力，才能在这些体量庞大的数据中寻找到有价值的信息。
目前对视频监控数据的管理能力较弱，其发展没能跟上数据增长的速度，体现在以下几个方面:1.数据的存储和管理视频监控数据具有高并发、大容量的特点。
以1080P为例，在8Mbps的码率下，每个摄像头每天产生的视频数据约84GB，中等城市的监控规模一般为数千到数万个摄像头，而且这些数据一般要求必须在系统中保存30天以上。
存储系统还必须具有高级别的容错性，存储介质的故障率通常较高，但故障发生时不应造成监控数据的丢失。
此外，由于安防项目本身在不断发展，系统可能要进行在线扩容和升级，这就要求存储系统具有高度的可扩展性，可在系统中简单便捷地增添存储设备。
目前主要采用分级集中存储的方案，视频数据按区域存储在不同的子平台中，通常使用RAID来进行存储。
但RAID在性能、利用率、可靠性等方面很难达到理想的平衡，而且成本偏高。
另外，各区域的视频数据被分割存放，数据共享流程繁琐，不利于存储和计算资源的集中配置，也不利于数据的统一分析。
2.数据的智能分析图像视频的理解和识别一直是计算机视觉领域的难题，由于很难智能地分析出视频中蕴含的丰富内容，我们仍然要耗费大量的人力物力，在海量的视频监控数据中查找有价值的信息。
例如在“周克华”案中，为了查找嫌疑人线索，长沙警方投入约两千名民警，花了1个多月的时间反复查看监控录像，视频量相当于83万部电影。
目前，虽然基于内容的智能分析在安防领域得到了研究和推广，但也仅限于较低层次的应用，例如人脸识别、车牌识别、物体检测、人流统计、周界防范等。
智能分析除了受限于算法的发展，更受限于计算能力的发展，智能分析的算法复杂度较高，而且其样本数量庞大，非普通计算系统所能胜任。
3.数据的融合与协同应用目前，视频监控系统与其它相关系统之间，只是基于视频浏览等基础功能进行有限的对接。
但如果能进行更深入的融合，通过对多种关联数据进行分析，可以挖掘出更有价值的应用，例如刑侦线索分析、案件规律分析、社会舆情分析、金融诈骗分析、公共交通优化等。
如何对这些海量的融合数据进行清洗和选择，并建立有效的分析模型是一个有趣的挑战。
大数据处理的关键技术大数据在近几年成了炙手可热的流行词汇，并经常和云计算联系在一起，它是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集、管理、处理数据能力的数据集。
一般将大数据归纳为三个特征，即3V：体量巨大（Volumn）、类型多样（Variety）、快速处理（Velocity）。
在大数据中，绝大部分由非结构化数据组成。
据统计，目前在全球所有大数据中占主导地位的是图像视频数据，2012年其占比已达到了80%，2013年预计接近90%。
大数据的关键技术涵盖了数据采集、传输、存储、处理、应用等各个环节，本文主要围绕视频大数据的存储和处理来进行阐述。
传统的数据处理方法是以处理器为中心，而大数据具有海量和分布性的特点，需要采取以数据为中心的模式，将计算任务分配到数据所在的节点中执行，减少数据移动带来的庞大开销。
云计算是大数据处理的核心技术，是大数据挖掘的主流方式。
在业界，很多公司已经意识到大数据挖掘的重要意义，研发了一系列针对大数据进行处理的云计算技术，其中最具代表性的是开源的Hadoop及其周边的生态系统。
1.Hadoop及其生态系统Hadoop是一个开源的分布式基础架构，可以让用户轻松构建云计算平台。
Hadoop的优势在于它的灵活性、扩展性、经济性、可靠性，适合对大容量、高速率、多样化的大数据进行分布式的处理，而且具有很高的性能。
例如Visa公司需要计算两年的记录，包括730亿笔交易、高达36TB的数据。
如果用传统方法需要1个月，而采用基于Hadoop 的处理技术只要13分钟。
Hadoop由HDFS分布式文件系统和MapReduce计算模型组成，可以满足大数据存储和处理的需要。
而且，围绕Hadoop已经构建了一个庞大的生态系统，如图1所示。
图1 Hadoop及其生态系统其中，HBase是面向列存储的分布式数据库，Zookeeper是分布式协同工作系统，Avro 是数据序列化系统，Pig和Hive是基于Hadoop的数据挖掘语言和工具，Cascading是封装了Hadoop细节的数据处理工作流API，Mahout是机器学习领域经典算法在Hadoop上的实现，Sqoop可以在HDFS和RDBMS之间转换数据，Flume是海量日志采集系统。
下面将简单介绍较为关键的HDFS、HBase、MapReduce。
2.HDFSHDFS 的系统架构如图2所示。
HDFS中包括 1个NameNode节点，用于记录文件的元数据；还包括多个DataNode节点，提供实际的存储块。
存储在HDFS中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个DataNode，以提高数据的并发吞吐量。
存储块的大小（通常为64MB）和副本的数量在创建文件时由客户机决定，由此保证数据的可靠性。
NameNode 可以控制所有文件操作，它与DataNode之间通过心跳来传递状态信息。
HDFS内部的所有通信都基于标准的TCP/IP协议。
图2 HDFS的系统架构视频监控数据具有如下特点：1）需要存储大量GB级甚至TB级的大文件；2）文件具有一次写多次读的特点；3）文件读操作以大规模的流式读和小规模的随机读构成；4）系统需要有效处理并发的追加写操作。
这些特点正好与HDFS的设计理念相符合。
因此HDFS可用于对以视频监控为主的海量数据提供分布式存储和管理。
3.HBaseHBase是构建在HDFS之上的NoSQL数据库。
NoSQL数据库是无模式、非关系型的，能支持对海量数据的高并发存储和访问，可以灵活地处理非结构性的数据，而不需要事先定义它们，因此具有良好的可扩展性。
NoSQL在事务的严格一致性、数据实时同步、支持复杂的查询等方面不具有优势，但在大数据时代，这些特点变得不那么重要。
在数据管理方面，HBase将一整张数据表拆分成许多存储于HDFS下的子表，并由Zookeeper负责数据一致性管理。
在数据模型方面，HBase 以行名、列名、时间戳建立索引，表中的数据项由无结构的字节数组表示。
这种灵活的数据模型保证HBase 适用于多种不同应用环境。
在安防系统中，HBase可适用于各类融合数据的存储和访问，为视频监控与其它不同系统的深度整合提供良好的数据平台。
4.MapReduceMapReduce是由Google提出的一个软件架构，是目前云计算平台上实际公认的并行编模型标准，运行于HDFS和HBase系统之上。
其执行过程如图3所示。
图3 MapReduce的执行过程MapReduce包括Map（映射）和Reduce（化简）两个阶段，首先将待处理的海量数据分割后执行map操作，然后对其输出内容进行合并、排序，再执行reduce操作，将最终结果进行汇总。
整个执行过程的各种细节在MapReduce框架中自动处理，包括任务调度、负载均衡、数据分配、容错机制、网络通信、本地化计算等。
可以说，HDFS和HBase实现了对海量数据高效的分布式存储，而MapReduce在此基础上提供由编程框架自动控制的、对用户透明的计算资源和数据资源的并行调度和数据同步机制，可根据业务规模自动伸缩、从而为程序开发者屏蔽了底层的复杂性，简化了分布式并行处理业务的编程开发工作。
一个典型的MapReduce计算处理通常可以分布到上千个计算节点中来处理上TB的数据，这对海量视频监控数据的并行处理尤为重要。
大数据技术在视频监控中的应用视频监控产生的数据增长很快，需要构建一个弹性而高效的处理平台，主要解决两方面的问题：1）数据的存储、管理、访问；2）数据的处理和分析，包括转换、挖掘、搜索、智能识别等。
基于以上介绍的Hadoop，可以实现一个视频监控大数据的应用框架，将其部署在可扩展的存储和计算资源之上，以满足大数据所带来的各种新的业务需求。
1.视频监控大数据的应用框架应用框架包括了负责对数据进行存储和处理的大数据平台、支持高并发访问的视频分发网络、面向应用的平台调度和服务接口。
如图4所示。
图4 视频监控大数据的应用框架其中，大数据平台基于Hadoop集群来实现，是整个应用框架的核心部分，它接入并存储视频监控数据和其它各类安防数据，然后根据指令对其进行处理。
视频分发网络则是为了满足视频访问的需要，这些访问可能是跨地域分布的，因此应考虑网络带宽的优化。
平台调度和服务则是面向业务和应用的，是大数据平台和用户之间沟通的桥梁，它可以通知大数据平台即时执行来自业务系统的请求，也可以通过设定任务的执行策略，自动触发大数据平台进行指定数据的处理。
此外，与平台管理相关的结构化信息保存在关系型数据库中。
2.大数据平台大数据平台中有两层对外的接口，分别是统一数据接入层、统一存储和计算接口层。
统一数据接入层负责采集视频监控数据和来自其它业务系统的安防数据，它通过配置不同的适配器来接入种类不一的数据类型，对这些数据进行清洗和转换之后，存入HDFS 或HBase中。
对于视频监控数据的接入来说，应支持多种规范，例如GB/T 28181、ONVIF、PSIA等主流协议。
