基于大数据技术的视频监控应用探讨

吕睿

摘 要：现阶段，大数据技术受到人们的关注，正发挥愈加重要的作用。但在我国视频监控领域，大数据技术的应用水平较低，尚未充分发挥出其优势。文章分析了我国视频监控发展现状，并提出了几点大数据技术的具体应用，以期能够为有关工作带来一些帮助。

关键词：大数据技术;视频监控;发展现状;应用途径

0 引言

现阶段，我国视频监控领域对大数据技术的应用水平较低，视频监控领域的发展状况尚不理想，难以满足社会经济发展的需求。有关部门逐渐认识到了存在的不足，并积极尝试应用大数据技术，也取得了一些成绩，推动了视频监控技术的应用和发展。但是由于技术、思想、人才、资金等方面的限制，我国视频监控领域大数据技术的应用仍旧存在一些问题，还需进一步改进。在这种情况下，对基于大数据技术的视频监控应用策略的研究是十分必要的。

1 大数据技术应用于视频监控体系的重要性

我国社会经济得到了较大的发展，大数据技术在民众生活及社会生产中均发挥着愈加重要的作用。但值得注意的是，现阶段我国大数据技术相关理论研究较少，而且民众对大数据技术的认识较为片面，大数据技术的应用受到了一些阻碍。随着社会的发展及民众思想观念的转变，视频监控领域受到了较高的关注。视频监控在我国得到较为广泛的应用，在城市管理、案件调查等方面有着较为突出的作用，有效保障了社会的和谐稳定。但是在传统视频监控领域中，数据的收集、处理、分析及保存对人力资源的依赖性较大，人力及财力浪费较为严重，视频监控工作难以避免的会受到人为因素的影响。这种情况下，如何提高大数据技术在视频监控领域的应用水平引起了较高的关注。随着科技的进步，视频监控数据不断增长，对储存条件提出了更高的要求，而且视频种类也在不断增加，在这种情况下，数据处理难度不断加大，对工作人员提出了更高的要求。此外，新形势下，社会对视频监控数据处理的效率及质量有着更高的要求，工作人员在实际工作中面临着严峻的挑战。因此，在视频监控中大数据技术的应用是十分必要的[1]。

2 我国视频监控发展现状

随着我国社会经济的发展，对视频监控领域也有了更高的要求。为满足新形势的需求，视频监控领域自身不断革新，有关部门也在不断加大投入，以期能够推动视频监控的数字化、高清化发展。新形势下，视频监控基础设施的规模在不断扩大，产生的数据在不断增加，这些对数据处理与保存技术也都提出了更高要求。而我國视频监控领域的发展主要面临着数据分析能力差、专业管理人员缺乏、技术落后、视频监控设施不完善等问题，有关部门及单位应加以研究和改进。

3 视频监控中大数据技术的应用

3.1  数据发掘技术的应用

在大数据背景下，视频监控领域应充分认识到大数据技术的优势及作用，并在实际工作中积极应用数据发掘技术，以此推动视频监控领域智能化发展。在过去一段时间内，我国视频监控领域的工作内容是通过视频对事件进行记录，并没有充分发挥出视频监控应有的作用，资源浪费较为严重，对相关工作的开展造成了一些负面的影响[2]。新形势下，视频监控领域应正确认识社会发展带来的挑战，明确视频监控创新的必要性及意义，高度重视数据发掘技术的应用，对其投入一定的精力和资金，为大数据技术在视频监控中的应用打下良好基础，推动视频监控技术的进一步发展。

3.2  云存储技术的应用

我国视频监控基础设施不断完善，其在社会发展及民众生活的各个方面均得到了较为广泛的应用。视频监控的推广和应用为民众提供了极大的便利，但也带来了新的难题：数据量显著增加，以往的数据收集、处理及保存模式难以满足现阶段工作的需求，相关技术需进一步革新。云存储技术作为新兴技术，与传统数据保存技术相比有着较为显著的优势：能够保存大量数据，信息保存时间较长且不易丢失，具有较高的安全性，受到了各个行业的一致认可[3]。新形势下，视频监控领域应明确数据处理与保存工作面临的难题，积极尝试和应用云存储技术，通过这种方式避免数据的丢失与泄漏，更好地保存数据。在云存储技术应用的过程中，技术人员应注意云存储技术与视频监控的连接，确保获取的视频能够直接上传至云端，为后续工作的开展提供可靠的基础，充分发挥出视频监控应有的作用。

3.3  建设视频图像信息库

视频监控领域要想实现自身的进一步发展，必须加强建设视频图像信息库。在以往工作中，视频监控领域对点播服务及数据库储存工作的关注较高，却忽视了视频图像信息库的建设，难以发挥出自身应有的作用。视频图像信息库在视频共享、信息提取、关键词查询等方面均有着较为突出的作用，能够有效提高视频监控水平。有关部门应充分认识视频图像信息库建设的意义及必要性，高度重视视频监控与智能化实战应用平台的对接，例如为公安系统应用数据提供便利等。此外，可以将视频监控应用到智能交通领域，利用视频图像信息库实施交通信息比对及管理。视频图像信息库的建设能够实现对视频数据的自动分析和处理，有效减少人员的工作量，显著提升视频数据分析处理效率及质量[4]。

3.4  数据发掘技术具体实现方法

在信息技术不断发展的背景下，视频监控技术正在实现更新，不断向着高精尖方向发展。在视频监控系统中应用大数据，只有掌握数据发掘技术的具体方法，对数据进行有效提取，进而实现对数据的利用，才能提升工作质量与效率。

数据发掘技术的具体实现方法分为两种，一种为前端设备数据发掘方法，这种技术的应用有一定的先决条件，是通过设备安装实现视频监控体系的完整性，保证视频监控设备可以对需要提取数据的物体的全面监控，保证监控工作可以为后续的数据发掘奠定良好的基础，进而保证数据发掘工作可以正常进行。而另外一种方法为后端设备发掘数据方法，这主要是指通过后端储存设备的信息处理获取数据，实现对数据的利用。

前端设备数据发掘可以实现对数据的分析，快速地获取相关数据，保证数据的使用效率，尤其在使用不同设备进行数据挖掘时，可以保证数据的完整性。后端设备挖掘方法也具备其优点，可以对监控设备工作的全过程数据进行系统分析，更能保证获取数据的完整性及真实性。使用后端设备数据挖掘方法需要处理大量的数据，其优势是可以对大量数据快速地处理，进而提高对各种数据的利用效率。后端设备挖掘技术可以对数据进行系统分析，保证数据具备良好的拓展性。相关工作均由计算机支持完成。相关人员在明确前端设备数据挖掘方法和后端设备数据挖掘方法的重点后，应根据实际情况，合理选择何种数据挖掘技术。

3.5  合理选用数据发掘流程

数据挖掘工作是指将视频数据库中的底层视频活动信息转换成一定的高层语义信息，进而形成具备较强复杂性的关系;在数据发掘时会系统分析多层信息，进而使得多种信息有效融合，提升信息的真实性。而在这种复杂关系中提取相关信息，需要全面掌握数据发掘流程，依据流程正确操作，保证信息处理的效率。此外，在信息挖掘之初，要对视频中的图像进行分析，明确图像特点;之后，要分析图像的纹理及色块，进而获取信息。之所以要分析图像的纹理及色块，是由于人们无法通过肉眼分析这两项指标。

4 结语

综上所述，大数据技术在视频监控领域中的应用能够在一定程度上提高视频监控水平，满足社会经济发展的需求，维护社会的和谐稳定，进而推动社会经济的不断发展。新形势下，相关部门及关人员应明确大数据技术的优势，并正视以往视频监控领域存在的不足，通过数据挖掘技术、云储存技术等大数据技术的应用，不断改进视频监控工作，进而实现视频监控水平的大幅度提升。

[参考文献]

[1]陈雁，卿济民，管才路.基于大数据技术的视频监控应用研究与探索[J].数字通信世界，2018（11）：162-164.

[2]周永麗.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）：63-64，77.

[3]何志涛，田铁红，孙世臻，等.基于大数据技术的视频监控应用研究与探索[J].数字技术与应用，2017（1）：95-96.

[4]谌江波.基于Hadoop大数据技术的视频监控系统的设计[J].科技创新与应用，2017（9）：25-26.

（编辑 何 琳）