基于大数据技术的视频监控应用探讨

彭芳

【摘 要】随着社会经济的快速发展，现代信息技术发展水平不断提高，为我国视频监控水平的提高提供了推动力。大数据概念广泛应用于各个行业领域，其中作为一种先进信息技术，大数据技术可对大数据进行有效处理，视频监控形成的数据信息比较多，因而加剧了数据处理难度。视频监控领域中，大数据技术的应用，使得工作效率得到明显提高。当前，大数据技术广泛应用于视频监控领域，由此对视频监控带来了深远的影响。基于此，文章对视频监控系统中大数据技术的应用进行了简单的论述。

【关键词】大数据技术;视频监控;应用

【中图分类号】TP311 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2019）11-0114-02

随着社会的不断进步，信息技术快速发展，视频监控技术的应用使得社会治理水平明显提升，为国家管理能力与社会和谐发展夯实了基础。此外，视频网络建设及维护过程中积累了海量的数据信息，对数据存储量与分析速度的要求不断提高，大数据技术创新显得尤为重要。因此，视频监控体系要想发展得更加稳定，就要完善大数据系统，这已成为提高视频监控性能的重中之重。所以，大数据技术应用于视频监控系统具有深远意义。

1 相关知识概述

1.1 大数据内涵

大数据技术是利用信息技术方法处理相关数据，传统数据处理方法无法对数据进行及时处理。当前信息技术中，大数据技术是一种非常便捷的技术，广泛应用于各个领域，比如信息采集、管理、存储及信息分析等。大数据能够快速提取出有用的数据，信息处理效率明显提高。尽管大数据技术应用具有非常重要的意义，但当前大数据技术在我国应用还不够成熟，且在视频监控领域中的应用还存在一些问题，分析这些问题，加强大数据技术的应用投入显得尤为重要。

1.2 大数据技术应用于视频监控体系的意义

当前，社会经济快速发展的同时，大数据技术日益完善，问题是客观存在的，缺乏统一的理论知识，同时受传统因素影响，无法及时处理技术，所以相关人员要对复杂的数据进行全面分析。同时，大数据技术在信息采集与管理中也发挥着重要的作用，信息存量大，读取速度快。

近年来，我国视频监控系统中，智能与高清化发展趋势日益明显，广泛应用于很多领域。视频监控系统要有效整合海量数据信息，根据视频监控体系理论，对于工作与安保人员而言，这些数据价值比较大。实际工作中，要通过人工处理海量数据信息，耗费大量时间但依然无法保障工作质量。当前，视频监控体系中，很多数据信息处于闲置状态，使用效率低。因此信息处理时，要重视视频监控系统的应用。①当今时代，视频监控技术不断创新，取得了明显的进步，视频数据有较大的存储需求，视频监控系统信息存储空间必须大。②数据种类比较多。监控体系中，数据编码格式至关重要，应结合编码的不同类型划分数据种类。此外，当前物联网种类也更加丰富，视频体系数据呈现多元化趋势。③数据信息有较高的处理效率。随着时间的推移，视频监控数据信息发生了很大的变化，数据信息量日益增多，传统数据计算已无法满足现代数据信息发展要求。在这种背景下，大数据技术的应用有效提高了数据信息处理速度，保障了工作质量。④数据价值密度低但有很高的效率。近年来，我国视频监控体系发展中，实时监控是主要模式，这是因为视频监控具有很大的承载量。

2 我国视频监控发展现状

大量实践表明，视频监控体系中应用数字化技术，可满足居民实际使用需求。现阶段，我国视频监控体系呈现高清化发展趋势。同时，对于高清视频监控设施，国家加大了资金投入力度，促使相关部门有效开展城市安全工作。此外，数字化高清视频监控日益增多，与传统监控设施相比，产生的数据信息量大。规模较大的安保监控工程加快了数据更新速度，形成海量数据，除了视频监控体系，其他数字化视频设备产生的数据也比较多。当前，数据处理设备、处理与储存技术发展日益完善，例如储存性能、兼容与容量等，更好地满足了视频数字化监控需求。

通过提高数字化监控性能及容量，基于大数据技术，逐步优化上述需求，有效处理视频监控数据信息，可以发现视频监控领域中，大数据技术的应用具有深远意义。除了数据储存，我国视频监控体系中，数据分析能力亟待提高，面对发生的各类事件，专业管理人员必须注意观察与发现，提高视频监控体系的自动化管理水平。

此外，视频监控缺乏有效的数据支持，无法自动过滤相应的监控信息，由此会形成很多无价值信息。一旦视频监控中出现了这种无用信息，視频监控中心工作效率就难以提高，从而直接影响到后期调查取证。同时，城市建设中，监控设备投入量大，摄像头多，监控人员无法完全见识到监控现实界面，极易错失很多重要内容，此种情况下，值班人员面临更大的工作能力考验。

3 视频监控中大数据技术的应用建议

3.1 视频监控中数据发掘技术的应用

近年来，我国视频监控系统发展中，以计算机与网络系统应用为主，视频监控体系只是记录简单的图像，智能化发展目标并未完全实现，技术缺乏创新性，导致很多视频数据不能被直接应用于实际工作中。应用过程中，新技术创新是十分必要的。近几年，视频数据应用过程中还存在一些问题，亟待完善相关视频数据。众所周知，数据有一定的多样化，包含很多信息，所以技术人员创新视频监控技术时，应采取有效措施解决遇到的问题。

3.2 云储存技术的具体应用

视频监控系统中，储存量大且并发性高，为了有效解决储存机制完备、标准、时间空间可用性等方面监控业务系统存在的问题，采用基于大容量与高并发的大数据应用架构监控存储系统。实际工作中，有效融合云储存核心技术框架及视频监控行业。录像过程中，前端摄像机会产生基础性智能化结构信息，云储存则用于储存视频录像与智能结构化数据，同时还要从基础上剥离并提取视频画面，通过云计算、云储存中剥离的画面与智能化结构数据，为下一步分析计算提供保障。

3.3 加强建设视频图像信息库

除传统视频数据库储存与点播服务外，视频图像信息库还能自动生成视频图像信息索引，模糊查询关键字、摘要，提取视频、视频共享的分级分区，安全审计，自动分析视频数据等，还可无缝对接智能化实战应用平台，促使公安系统实现智能化处警目标，其中在智能交通领域中，视频图像信息库技术广泛应用于交通电子卡口与治安多媒体入口等。

3.4 数据发掘技术具体实现方法

近年来，视频监控系统发展中，数据挖掘技术的应用主要包含以下2种实现方式：①利用前端设备挖掘数据技术。应用前端设备发掘数据技术前，要先完善视频监控体系，确保智能化监控设备可对服务体系实现快速而有效地集成，从而有效挖掘视频信息。②利用后端设备发掘数据技术。旨在利用后端设备对相关视频数据进行搜集与存储，发掘更多的数据信息。在此基础上，对其优势进行分析。通过前端设备发掘方法对数据信息进行分析，灵活获得各种信息，例如IP摄像机及网络球机，不同的前端视频检测设备，有效集成数据信息。后端数据发掘技术的应用，优势在于有很高的数据处理能力，可对各环节视频信息数据进行有效融合，提高数据处理效果，增强数据发掘价值。后端服务器集群中，发掘更多的视频数据，灵活与扩展性比较高。同时，该数据挖掘技术要通过计算机设备完成各项工作，为数据发掘功能的实现奠定基础。数据发掘工作中，要实事求是，合理选用发掘方法，实现预期发掘效率。

3.5 合理选用数据发掘流程

对于数据发掘，视频数据发掘旨在从底层视频数据到高层语义信息，设立相关映射关系。该映射管理比较复杂，最为常用的是多层次信息，提取更多的价值信息。现阶段，视频数据挖掘中，要先提取底层视频图像特点，而图像纹理及色块等信息是主要提取內容，原因在于此类信息是不能直接被人们所理解的。

4 结语

综上所述，随着社会经济的快速发展，大数据时代到来，对人们日常生产与生活带来了很大的影响，通过了解大数据处理流程，可更好地应用大数据技术对相关问题进行处理。当前，我国视频监控领域发展还存在一些问题，大数据技术应用有很大的空间。大数据技术的应用，一定程度上使得视频监控信息处理效率得到了明显提高，将成为视频监控行业未来发展的重要方向，这对我国视频监控水平的提高具有深远意义。

参 考 文 献

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