大数据的视频智能分析系统的运用探究

闫志扬　张阳　曾志攀

摘要：紧跟中国互联网信息技术的迅猛发展，重视大数据背景下的智能视频分析系统的人们也日益增多。最近几年，视频智能体系也不断被运用到很多行业与领域内，并在其中发挥了非常重要的功能作用。在此，作者分析与探讨了中国大数据背景下的视频智能分析体系，并提出有关的看法与建议，以达到大数据环境下的视频智能分析体系的最佳应用价值，因此推动中国大数据时代视频智能分析体系的健康发展。

关键词：大数据;视频智能分析系统;技术应用

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2020）04-000-01

引言

在网络时代里，移动互联网、社交网络和电子商务的出现，进一步扩大了网络技术应用的空间。近一时期，安防行业已经获得了很大的发展范畴，监测设施的运用范围逐步扩大，它已经逐步进入到一般居民家庭里[1]。在科学技术的指导下，监控设施已经从仿真型转化到数字化，达到远程视频动态监控的宗旨。进入大数据时代，不同程度的对社会经济、政治、文化和个人的生产和生活产生了积极影响，人们也需要逐步加强应用大数据的能力，这样才能充分展示大数据背景下的视频智能分析体系的实用功能。

一、大数据的视频智能分析系统概述

在大数据基础上的视频智能分析技术，是专门应用计算机图像视觉分析技术，接着又运用将场景中的背景和目标二者分离来分析和跟踪照相机场景中展现的目标，然后通过计算机构建模型识别等技术的协助下，可以有效地提取和整合所展现的目标信息与视频数据，从而逐步加强视频分析的智能化和大数据分析的完整性。

二、大數据视频智能分析系统相关功能

现如今，智能分析技术，可以根据它的作用发挥的形式细化成以下不同的种类：

1. 诊断类智能分析

这种类型的智能分析技术的作用表现在，对视频画面中经常看到的相机问题、视频信号干扰以及视频质量劣化，诸如雪花、滚动、看不清、偏色、调节失衡、失控、画面卡顿等开展分析、识别和传递预警信号等环节上。

2.辨识类智能分析

这种类型的智能技术一般适用于分析与处理静态场景方面。具体来说，应用关键核心技术，如图像识别、对比度检测和模式匹配等，以实现提取和分析个人、车辆等具体对象的相关数据资料[2]。比如对车辆识别过程中，一般使用车牌辨识技术。

3.行为类智能分析

大部分的行为类型的智能分析技术运用于开展分析和处理动态场景。最显著的作用有下面几点：①车辆逆行检测和相关的交通违规检测;②监视范围的入侵检测;③围栏翻跳检测;④行程线交叉检测;⑤盗窃行为检测;⑥占道操作检测与客流量统计。

三、基于大数据的视频智能分析系统运用策略

伴随中国互联网信息技术的飞速发展，大数据背景下的视频智能分析体系，已不断引入到许多领域与行业里，且在其中起到了非常重要功能。具体运用有下面几点：

1. 目标行为分析应用

对于目标行为的分析，能够理解成把视频信息输入服务器之后，系统自动提取视频本身和目标有关的重要数据信息，重塑基于以上此类信息的视频数据的框架，因此，工作人员能够在很短的时间内，查看某一时期内所覆盖的目标，且确定它们所有的行为，实现信息资源的有效筛查的目的。视频智能分析体系采用智能集成播放作用，它可以根据用户的主观意志自动化控制视频信息的播放进度，慢慢地播放和案件有关的有效证据和线索，把用户不关心的数据信息使用快进模式播放。以上模式的使用，大幅度降低了有关工作者的工作量，大大提升了查看视频信息的速度。

2.面部检测应用

随着视频智能分析技术的发展，警方能够迅速锁定可疑者的行为模式，这时，侦查干警需要察看嫌疑者的五官特征，并使用面部检测方法来检测嫌疑者的五官特征信息，然后结合时间和服装等特性，来将犯罪者锁定下来。

3.车辆信息辨识应用

在一个路口配有摄像头的状况下，如果有歹徒驾车经过这个路口，可警察没有办法掌握车辆通过的具体时间段，这会加大警方破案的难度。为了得到和可疑车辆有关的资料信息，通过分析视频数据，就能够顺利地获取所找车辆的信息资料，如车身色泽，车牌号，车型等，在此情况下，警方可结合现有的信息为后续办案提供有效参考[3]。

4.具体运用案例

在“1·6”抢劫案件的处理过程中，警方为了得到和案件有关的资料信息，则应用了对案发地在特定时间段内往来行人的动作、神情、五官等方面开展分析的方法继续一一排查，如果存在异常行为，将会采用视频智能分析技术对他开展解析，比如五官特征;如果是对反常行驶的车辆，将会对其车辆的车牌号、色泽、车辆类型等信息开展分析。可以看出，随着视频智能分析技术的快速发展，快速破案的目的将会很快达到。比如，在处理这个案件的过程中，民警通过海康威视视频检索体系搜索有关信息，从本质上说，即是根据设定对象的信息资源，如行为特征、个人的五官特征和车辆信息检测等，快速定位，分析案发点出现的人与车辆等信息，给警方提供跟进办案的有效证据。实际工作过程能够概括为：将这个城市中的一万多个摄像头获得的2000T视频信息，根据自定义的方法存储在服务器上，并参考嫌疑人行为特征分析、个人五官特征检测和车辆信息识别等技术对信息资料分类开展分析与处理，最終传递到视频智能分析体系。

通过对“1·6”抢劫案件开展分析的模式发现，在大数据背景下的视频智能分析体系的运用的紧迫性显而易见，并且海康威视视频检索体系的真正价值得到了认可，在这个体系的帮助下，案件调查人员可以准确、有效地专注于目标上，真正解决了现在视频数据多、信息量大等实际工作中的问题。采取视频调查和取证方法，有关干警的工作时间被大量节省，工作效率明显改善，达到科技强警的目的。

结语

总而言之，中国现处于大数据和信息化的时代中，视频智能分析体系在大众日常生活和生产的各个领域均发挥着非常重要的功能。然而，由于现在视频智能分析体系仍面临很多因素的制约，从而造成视频智能分析体系在现实工作和生活中可能存在某些缺陷和不足。所以，相关人员必须针对应用具体情况开展各个方面的探讨，并逐步完善和改革视频智能分析体系，以预防或改善其在具体工作中出现缺陷或不足，从而达到视频智能分析体系的最佳实用功能，并推动中国视频智能分析体系的健康良性发展。

参考文献

[1]鹿守杭，王航，金颖，等.基于透平大数据的智能分析与自动诊断系统开发[J].机电信息，2019（24）.

[2]周永丽.基于大数据技术的视频监控应用探讨[J].现代工业经济和信息化，2019（5）.

[3]顾友良.AI赋能视频大数据下数字城市的应用研究[J].中国安防，2019（6）.