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安防行业为什么必要视频结构化——北京J9集团科技

• 2019/02/12

信息技术革命带来的一个天然属性就是实现了数据的量产
。若是把视频数据的堆砌比作盖楼，那么视频结构化就显得尤为必要，没有结构化的视频数据就如同构筑废料，除了造成环境传染不能产生任何价值
。而若能通过一些伎俩或工具来将一砖一瓦的视频进行智能化整合与合理分类，这些数据才有可能平地起高楼，成为社会看不见的基础设施
。

因而，数据化就是信息社会构筑原资料的堆集的过程，数据自身并不能直接产生实用价值，对数据的内容提取和分析才是价值地点
。在安防领域，若是可能对视频大数据进行规模结构化将推动安防整体行业水平升级，而人为智能技术和视频数据结构化的结合将携带整个行业进入智能安防 2.0 时期
。

视频数据结构化从多个维杜着化现有的安防业务，将正本许无数量重大、响应龟快、且大多没有利用价值的监控视频进行精缩，变为更易查找、占存更幼且可被深度挖掘的高密度数据
。

结构化的视频数据可极大提升搜索和排查效能
。尝试了局显示，视频结构化之后，从百万级的指标库中(对应数百到一千幼时的高清视频)查找某张截图上的行人嫌疑指标，数秒即可实现；千万级指标的库中查找，几分钟即可实现(若是实现云化，快率会更快)
。因而在公安实战业务中，基于结构化的视频大数据检索，能够有效解决海底捞针的难题
。

此表，结构化视频数据的存储占比能够极大的降低
。经过结构化后的视频，存储人的结构化检索信息和指标数据不到视频数据量的2%; 对于车辆，不到1%;对于行为降得更多
。存储容量极大地降低，能够解决视频持久占用存储空间的问题
。

最后，视频结构化还能够盘活视频数据，成为公安系统数据挖掘基础
。视频经过智能化的处置、分类后，存入相应的结构化数据仓库，如人脸照片数据库、人脸特点数据库、行为图片及特点库、车辆图像及特点库等等，而综合这些数据仓库以及关联视频片段仓库能够成立相应的检索引擎，实现对各类的数据仓库的深度信息挖掘，充分阐扬大数据作用，提升视频数据的利用价值，提高视频数据的分析和预测职能
。

当视频结构化技术与安防行业结合，凭借视频内容信息处置和网络化共享利用两大特点，视频结构化技术可全面实现监控视频信息的谍报化、视频监控网络的智慧化，强化警务视频利用的普适性
。即实现以机械自动处置为主的视频信息处置和分析，并且通过技术伎俩转化为安防工作可用的谍报； 实现监控网络之间、端与端之间，甚至警种之间的信息共享和自动互操作，实现自动监控、自动联网分析等网络职能；全方位拓展视频在警务工作中的利用模式，大幅度提高技术的易用性，实现以业务民警为中心的随时随地的矫捷、单一、多样的视频按需服务利用
。