安防领域的视频检索技术

　　我们介绍一个真实的案例，这也是目前视频检索技术在我国安防领域最常规的应用模式。2013年4月，某地发生重大蒙面抢劫案件，经过专案组人员分析，认为是一起精心准备和预谋的案件，嫌疑人可能会事先多次勘察过犯罪现场。为了尽快破案，当地公安局图侦大队调取了案发现场周边一周的各类监控录像，包括交通监控录像、治安监控录像和附近店铺的自有监控录像，总时长超过2000小时，希望能从中找出可疑目标，提供破案线索。按传统的方式，几名警官同时查看视频，也需要几天的时间，通过视频浓缩技术，一名警官数小时内就能排查完视频中的可疑人员或车辆，同时，同一名刑侦人员完成排查也可以对画面中可疑人员的重复出现率更加敏感，即节省了排查时间，又降低了遗漏的概率。当过滤出可疑车辆时，通过车牌识别信息，在系统中形成车辆的行驶轨迹，给布控方案提供参考，通过车辆的行动规律，定位到了车辆长时间停留的区域，可能是嫌疑人的暂住地，再调用该区域周边的视频进行摘要排查，结合案发现场的可疑目标比对，最终锁定了嫌疑人员。

　　大数据时代——视频检索技术的机遇与挑战

　　安防基础设施的建设规模在不断地扩大，实时数据的规模已经达到PB的量级，同时来自消费领域的视频数据也在为安防提供着数据支持，每个人手中的手机都可能向公安平台上传图像信息，提供案件线索，要从这些海量的信息里快速高效地筛选有效信息，视频检索技术需要向两个方向来进行提升：首先需要提升对视频数据的处理能力和效率，要满足在海量数据级别上更准确和快速地处理数据，提取和描述信息的内容，并进行高效的索引和存储，以满足后续的数据信息检索、分析和挖掘业务。其次，需要从架构的层面上有针对性地改进目前的数据处理技术和存储架构，引入针对大数据业务的新技术，以满足大数据环境下的安防数据信息的检索需求。

　　目前安防领域的视频数据的分布方式还主要是分散独立地存储在各级机构的服务器上，视频检索的应用也主要是由某个独立的服务器在执行，随着数据量的急速地膨胀，这种方式必将在不久的将来遇到数据移动和计算能力的瓶颈。大数据相关的云计算、云存储技术应用到安防的视频检索业务，即能解决数据搬移的问题，又充分发挥了分布式计算的优势，发掘出充分的计算能力。

　　在安防领域大数据和视频检索技术实际是在相互促进发展，视频检索技术的为大数据的有效应用提供了技术支撑，大数据也倒逼着视频检索技术的效率、准确度和覆盖面的提高，这两种技术将在相互的磨合中逐步完成提升和统一。

　　【作者单位: 天津天地伟业数码科技有限公司】

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