视频监控智能侦测来袭云计算被看好

　　在安防行业不断朝着智能化方向发展的今天，智能化的概念随着安防行业内各大厂商不断地加入新的功能而增添更多的新意，在2014年10月底的北京展上，海康威视的Smart2.0、科达的感知型摄像机、以及宇视的超感IPC，这些前置型智能产品不由得让我们眼前一亮。那么智能侦测技术的来袭对安防的意义是什么?它对安防云计算有什么影响呢?这一期，就让我们来探讨一下这些问题。

　　智能侦测，化解“智能不智”的尴尬

　　近年来，随着平安城市、智能交通等领域内安防视频监控技术的高速发展与普及，成千上万个7×24小时不停工作的监控摄像机带来的海量数据让我们不得不承认，大数据时代已经到来了。面临大数据的来袭，无论是厂商还是用户，都不由得想到了智能摄像机，然而市面上我们经常见到的“智能摄像机”获取的数据信息在后期搜索时所带来的巨大工作量让我们总会有“智能不智”的感慨。2014年10月的北京展上，众多厂商针对用户的不同需求针对性地推出了智能化安防产品，而以海康威视的Smart2.0、科达感知型摄像机、以及宇视的超感IPC为代表的智能前置型产品更吸引众多参观者的眼球。

　　在智能化发展过程中，很长一段时间内，视频监控系统的智能分析功能都是采用中心分析的方式来实现。这种方式有其独特的优势，比如不需要前端摄像机具有智能分析功能，所以可以接驳任何常规型的摄像机，其只需要上传合格的视频流给智能分析服务器即可;再比如，因为硬件结构决定了智能分析服务器具有超高的处理性能，一台智能分析服务器可以同时处理多路前端视频流等等，而处理的路数主要取决于服务器的性能、视频流的质量，传输网络的品质，以及智能分析功能的复杂度。但即便如此，这种方式仍然存在一些难以调和的问题，例如随着系统规模的增长，后端处理能力和传输带宽的压力将逐渐增大，这就需要通过提高后端处理设备和传输网络的性能来解决。而与此同时，行业内智能摄像机的性能也在不断提升，让智能前置已成为可能。智能前置的摄像机可以直接对各种行为进行分析，对各种异常现象进行报警，可以及时地给控制中心或相关的联动点以信息提示，以便用户可以及时做出相应。从传统的“事后查阅录像”到“事中及时响应”，可以大大提高系统实时性，提升视频监控的实用价值。并且，不会存在单点瓶颈，系统建设的成本也并未增加。因此，现在智能越来越往“前置”的方向发展了。杭州海康威视数字技术股份有限公司(以下简称为“海康威视”)程玮介绍说。

　　提到了智能前置摄像机，小编不得不提一下视频结构化描述。视频结构化描述是一种视频内容信息提取的技术，它对视频内容按照语义关系，采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频数据转化为人和机器可理解的信息，并进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向信息化、情报化的转化。也许我们可以将包含了这类技术的智能分析技术称之为“智能侦测”技术。中星电子股份有限公司(以下简称为“中星电子”)施清平认为，如果前端智能技术得到大规模的推广，那么推广之后前端产生的大规模数据的处理就会成为一个比较关键的问题。因为这些视频数据大多数都是非结构化的数据，而云计算平台从海量的非结构化数据中搜寻有效信息是非常困难的，效率也是比较低的，但是从结构化数据中进行搜索就简单多了，其效率也会成百上千倍的提升。

　　视频结构化描述将某一场景下的所有目标信息都以规范化的格式描述出来了，因而后期就可以产生各种各样的应用，比如在后面看录像的时候，7×24小时的录像就不再需要从头到尾的去看了，而是可以针对性的去搜索了，就像搜索引擎一样直接输入人、物的特征信息就能搜索到7×24小时录像里面符合这个特征的目标和与之对应的所有视频。视频信息量越大，基于语义信息搜索的价值就越大，因而这样的技术会对视频监控产生变革性的影响。

　　“智能标签”，快速检索的好帮手

　　对于海量的视频监控数据，如何快速、高效地从海量数据中筛选出有效信息成为当务之急。那么智能前置型的摄像机获取的数据信息在后期需要的时候是如何搜索的，与普通的智能摄像机所获取的数据信息在搜索及筛选方式上有什么不同呢?首先，我们要先了解一下智能前置摄像机所存储的信息类型。传统的摄像机所存储的信息一般都是图片、视频以及声音信息，而使用视频结构化描述的智能前置摄像机所存储的信息除了图片、视频、声音信息之外，还会存储其对场景、事件、人物等信息的文字描述，这就相当于对该场景增加了“智能标签”。传统的摄像机所获取的信息，如果我们想要进行录像回放并在海量的录像数据中查找某一事件相关的信息，那么我们只能通过搜索事件发生时的大致时间段或者对产生报警的所有信息进行逐一排查。一个人的注意力集中时长一般只有30分钟左右，而对某一事件发生时的大致时间段或者对产生报警的所有信息进行逐一排查所耗费的时间绝不是30分钟就可以。单单回放一遍所耗费的时间就已经不止30分钟了，然而因长时间盯着视频而产生的视觉疲劳会使人忽略一些细节问题，这些细节或许恰恰就是极为重要的线索，如此一来，效率高低可想而知。

　　智能前置的摄像机，除了可以对多种异常事件进行实时侦测并及时报警，有效防患于未然，并且，其传输到后端存储设备上的码流是包含了智能信息的视频流数据，好处就是当检索录像时，可以利用这些视频流中存在的“智能标签”实现快速的定位、分类检索等。例如，即使前端SmartIPC没有配置区域及边界规则信息，但只要开启智能侦测，让SmartIPC的视频流中包含了“智能标签”，SmartNVR就可以直接在回放SmartIPC的录像时，直接在录像上“画框、画线”，来实现对关注区域的区域入侵及跨界入侵事件进行侦测。

　　智能侦测技术并没有排斥传统的传感器，只是进一步丰富了感知信息的手段。智能侦测技术综合利用视频、图像、声音等媒介上所包含的特征信息，对感知的内容和感知的智能化有了进一步的升级。智能侦测技术与大数据、云计算的一个典型结合即是在公安行业的视频检索应用。比如我司在河南某公安的产品应用中，对于公安的海量视频数据，后端的云计算服务器阵列可以利用强大的并发处理能力，迅速地对视频中的人、车、物进行检测、特征提取、分类，根据分离出来的特征，浓缩视频，并进一步产生视频摘要和大量半结构化信息存储。以往的办案人员，面对大量的视频、图片素材，只能采用人工的方式逐个查找线索，效率非常低，而且容易漏掉重要线索。通过云计算的这一系列处理，大量的视频中的有用信息被压缩提取，分类索引，可节省95%以上的工作量。办案人员只需输入自己需要的线索，比如“灰色的朗逸”“红色上衣人”之类的标签语言，就可以快速检索到自己需要的材料。

　　云计算平台就是用来筛选数据的。它首先要对数据进行建模，然后抽取其中的一些建模，比如对网页的检索，它对网页的文字进行抽取，它不可能进行逐字抽取，但它可以对一些敏感词或者句子进行抽取，抽取完之后将这些词存储在它的分布式数据库里面，使之成为一个检索的依据。宇视产品部团队则认为，云计算通过大量的服务器和分布式处理、分布式数据库、云存储、虚拟化等技术，最大限度发挥了集群计算的优势，从而提供前所未有的计算能力。利用这种计算能力，再辅以设计合理、高效、人性化的筛选算法，可以使得对任何大数据的筛选都可以跟互联网一样便捷、高效。目前的云计算架构，可以让企业和用户像体验互联网一样进行申请和利用;而智能侦测的一切算法对用户都是不可见的，它像电商一样提供用户需要的信息。而后台算法，无论是特征信息的提取、比对，筛选，还是前端呈现，都是以“人”的需求为主导。

　　前路多“险阻”

　　云计算对于海量数据而言，其超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、可扩展性、按需服务以及极其廉价的特点使得用户可以在任意地点、任意终端甚至任意应用上都可以根据自己的需求使用云计算服务。然而每当我们在谈到云时却总是会不由自主的想起天空中那一片片随时都有可能飘向远方、可望而不可及的云。

　　对于企业而言，其原因之一便是数据安全问题。在企业所存储的数据中，有很多都是关系到企业的生存和发展的商业机密，虽然很多云服务商都保证数据安全问题不会发生，但是，云计算服务是基于WEB的应用，而基于WEB的应用长期以来就被认为具有潜在的安全风险，而此类事件也确实曾经发生过。例如，2008年2月15日，亚马逊的EC2业务经受了一次大规模的服务终止，并抹去了一些客户应用数据(该次业务终止由一个软件部署所引起，它错误的终止了数量未知的用户实例)。对于那些需要可靠和安全平台的客户而言，平台故障和数据消失就像在睡梦中被粗鲁的唤醒一样。更进一步讲，如果一个公司依赖于第三方的云平台来存放数据而没有其他的物理备份，那么这些数据就很有可能处于危险之中。

　　其次，缺乏统一的技术标准和行业规范。云计算等服务没有一个统一的技术标准和行业规范，厂商在开发其产品和服务的时候就会各自为政，这样就会给未来跨应用系统、跨厂商以及跨平台间服务的互通互联带来巨大的挑战。就像我们在进行人与人之间的交流时，对于同一语种的人来说也会因为人与人之间对事物的描述方式和理解方式不同而产生分歧，对于不同语种的人之间就更不用说了。同理，各厂商产品和服务标准的各自为政会带来的问题和麻烦也就更可想而知了。

　　第三，数据隐私问题。如何保证存放在云服务提供商手中的数据隐私不被非法盗用，不仅需要技术的改进，也需要法律的进一步完善。云技术要求大量用户参与，也不可避免出现隐私问题。用户参与即要收集某些用户数据，从而引发了用户数据安全的担心。很多用户担心自己的隐私会被云技术收集。正因如此，在加入云计划时很多厂商都承诺尽量避免收集到用户隐私，即使收集到也不会泄露或使用。但不少人还是怀疑厂商的承诺，他们的怀疑也不是没有道理。不少知名厂商都被指责有可能泄露用户隐私，并且泄露事件也确实时有发生。小编曾特意在网上搜了一下“视频监控隐私泄露”这几个字，让人无奈的是这几个字所搜索出来的数据大的惊人。

　　此外，用户的使用习惯问题和网络传输问题也在限制着云计算等云技术的普及。如何改变用户的使用习惯，使用户适应网络化的软硬件应用是长期而且艰巨的挑战。而网络问题是中国安防视频监控长期以来就存在的问题，云计算等云服务更加依赖于网络，而网速低及不稳定的问题，使得云应用的性能并不高。

　　云计算卖相见长

　　对于云计算、云存储等云技术，有人认为其前景是一片光明，然而要说究竟何时才能够真正的落到实处却仍是很茫然。但不管怎么说，各个厂商都在朝着这方面努力，海康威视、科达等推出的智能前置型摄像机等智能化产品都在推动着云技术的落地。宇视产品部团队认为，随着智能侦测的发展，用户对安防的需求越来越丰富和细化，安防的规模和覆盖面也越来越广泛。无论是哪个领域，泛智能化已成为一种必然趋势。而泛智能化所产生的大数据，以及随之而来的巨量数据处理，使得分布式的云计算成为不可或缺的标准配置。可以说，云计算是未来不可避免的趋势。

　　在现有的系统平台架构基础上，一方面推广应用SVAC标准，因为SVAC标准的优势在于它是目前视频监控领域进行信息传递的比较好的方法，它可以很好地把各类信息和视频做一个整合，通过它的监控专用信息功能将标准化的描述信息插到视频里面，随同视频一起进行传输和存储，这样就可以实现关系的映射。因为现在大量的视频数据处于难以使用的状态，目前各个厂商视频监控平台所采用的检索还比较单一，只能通过摄像机名称和时间来进行检索。对于SVAC监控专用信息来说，它提供了一个新的检索手段就是监控专用信息插入各种各样的信息(如时间、报警或智能分析的结果)，通过数据库对各类信息的查询快速定位到对应的视频上;当然，反过来也可以，就是从视频画面上同步获取到相关的信息。另外，我们也在加快前端智能摄像机的开发，我们已经开发了高性能的第二代SVAC芯片，可以用来实现各种智能分析算法。在后端架构上，我们也在考虑去做应用，将云的技术移植到现在的技术架构里面，为未来的应用做好准备。