視頻監控現已不再是曾經那樣，幾個攝像頭連到大樓保安室，只要進入這個神秘的房間才干一窺終究。實際上，監控攝像頭現已成為了智能終端，有網口、能操控乃至可接雙向音頻，攝像頭的互聯現已成為趨勢。

視頻大數據的價值還未發掘

例如公共視頻，現已從一個城市內的互聯，發展到一個省的互聯，逐漸到一個國家的互聯，無論是新的網絡攝像頭，仍是舊模仿攝像頭+DVS/DVR，都開始加速接入一個無窮的云渠道，從單純的視頻流媒體數據到云臺操作，每一個終端都成為了一個可被長途操控的智能化終端。而另一端，這些數據又被包裝成各種公共使用向大眾敞開，看看媒體里充滿著多少手機可實時查看城市道路交通視頻的新聞。

除了公共視頻，很多私有視頻也在構成私有云，分支無窮的連鎖超市、連鎖酒店、物流公司、金融機構乃至工業生產線，很多端點的數據正在向云集合。而不少國家也請求私有視頻數據也要定向敞開，可被調用和操作。

這正是與互聯網不一樣的物聯云網絡，從感知到互聯到使用，只不過這個感知是用很多的“雙眼”看國際。

通常看來，視頻的冗余數據太多，只要發生了突發事件才會回看記載，所以大多數視頻數據的存儲很短，超越一星期的少之又少。而另一方面，因為數據讀寫請求高，云端存儲極為昂貴(幾千元1TB)，所以絕大多數數據都是存在前端。

視頻智能剖析的初衷即是要處理冗余數據的疑問，把人從單調的監控中解放出來，幫助人非常好的眼觀六路。所謂智能的中心即是目標辨認和行動剖析，按照使用的請求設定規矩，當視頻中的信息符合規矩時才進行告警和記載，多見的使用包含侵略檢查、周界告警、車輛辨認、交通違法監控等。

不過視頻監控數據一定能成為下一個大數據的寶庫。一方面，它具備了典型的大數據4V特征，數據量無窮、多元化、表面上無序、但暗含著很多人和物的行動。另一方面，它是實在國際的描寫，這與互聯網取得的大數據有很大不一樣，實在國際包含了很多難以用格式化文字表達的信息，比方人經過視覺能夠疾速構成判別，一個地方是昌盛仍是闌珊，氛圍是嚴重仍是愉快。

當然，條件是，存儲本錢能降下來，數據處理能力能升上去。潛力無窮的使用,比方關于一個商場，除了對安防的需求以外，對視頻數據的二次發掘，能夠收集顧客的性別、年紀、穿戴信息，能夠計算顧客的購物路徑、逗留形式、集合熱門，乃至能夠二次或許屢次回頭率、到店周期等。這類似于網站拜訪剖析，能為商場的優化供給根底數據。如果是連鎖型公司，還能聯系多店的數據，取得區域性乃至全國性的數據。

相同擴大到一個城市，每個街道的人流數據、車流數據都在其中，這些數據全體集合起來，即是一個城市的人車分布圖，靜態的如不一樣區域人的特征、車的特征，動態的如人車的路徑、逗留形式，這對城市的計劃和管理都極有價值。

如果再聯系到時刻線，從很多攝像頭收集到的信息，還能夠看出一個國家、一個區域、一個城市的改變，好像《大數據》里所言，乃至能夠猜測趨勢，比方是不是更多的店鋪在新裝修倒閉仍是更多的歇業，是更多的飯館仍是更多的服裝店等，這些改變集合起來咱們能夠看到人員的改變、經濟的趨勢、潮流的趨勢、自然環境的改變乃至人的快樂和嚴重程度。

這不是天方夜譚，如今的技能現已完全做到。一方面高清攝像機的普及，視頻信息質量愈加優秀;另一方面，智能剖析的水平現已適當的高，對物品的辨認和別離、對人臉的辨認、對顏色文字數字的辨認、對物體改變的剖析乃至還有暴力行動的監測。

但要完成這種意義上的數據發掘，需求進行很多元數據的記載，乃至是與監控意圖無關的元數據，要多維度的進行剖析，需求海量的數據集合存儲和超大規模的數據處理，最終還需求根據位置和時刻的進行關聯性剖析整合，這無窮的資本和本錢消耗是打開大數據之門的妨礙。

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