大数据+智能分析＝？
大数据+智能分析＝？
一直以来，视频监控在各领域扮演着不容置疑的重要角色。作为我国支柱产业之一且安全事故易发的建筑行业，视频监控已经是每个建设项目的标准设施。随着视频监控高清化，智能化的技术普及，项目中所使用的视频监控系统应用技术也在不断创新。自然产生了海量的视频和图像数据，进而对传统的后端存储和智能分析带来一系列的考验。对采用智能化技术建设的设施的要求也越来越高。
传统的视频监控系统通常是通过人员监控和录像来实现安全防护，实际上并不能主动有效的保障安全。由于显示屏数量有限，对安全隐患无法实时监控和预警。监控点过多，人员监控根本无法顾及所有监控场景。监控人员的注意力也难保证24小时都能准确高效的监控所有场景。
后期的视频录像分析也需要大量的人力物力。举个例子：震惊中外的“8?10重庆枪击抢劫案”。当地公安部门为了在视频监控录像中找到犯罪嫌疑人周克华，动用了约2000警力每天进行长达十几个小时回放录像视频搜寻。总视频浏览量相当于83万部电影，耗费了大量的人力物力。同样在建筑行业，人工回放查看监控录像是一件效率十分低下的事情。
目前大数据应用已开始在建筑行业落地实施。视频监控从前端视频技术到中端海量存储到后端的大数据分析，是一个完整的大数据技术应用，目前能提出整体解决方案的服务商，屈指可数。
为了解决视频数据海量存储和后期分析复杂等问题，让视频监控技术更好地服务于建筑行业，基于此，某全国智慧工地大数据云服务平台是面向视频监控大数据应用的技术从前端的智能采集，到中间的海量存储，到后端的浓缩分析，形成了很好的闭环。
所有搭载了全国智慧工地大数据云服务平台的建设项目，前端视频监控点位全部采用200万高清网络摄像机，通过因地制宜的设备选型实现对工地全高清网络视频监控的覆盖。通过将场景中背景和前景目标分离、进而探测、提取、跟踪在场景内出现的目标并进行行为识别，遇到可疑视像，会及时记录。实现“事前及时记录”、“事中即时报警”以及“事后快速取证”，使所有监控场景的监控简单而高效。监控人员的工作强度和工作压力大为降低，而不需要每时每刻都关注所有场景的所有细节。后端则采用云存储系统，支持海量视频存储也能保障视频存储的安全性、稳定性。集中存储的管理方式也为后期监控设备的扩容提供了保障。
在对海量的高清视频图像进行智能分析时，对后端服务器的硬件配置、处理性能要求非常高，因此用户的使用成本会大大增加。而且长时间的分析查看，对于管理人员来说，是一件耗时又耗精力的事情。全国智慧工地大数据云服务平台搭载的前端视频智能监控设备实现了后端智能分析部分功能前移至摄像机前端。对视频进行浓缩摘要、检索处理。原本5分钟的监控视频，通过智能提取，进行浓缩分析， 可以实现视频缩短至20秒。既节约了存储空间，也让管理者有了更好的用户体验，为企业节约了大量成本。
全国智慧工地大数据云服务平台视频监控系统利用智能视频分析技术进行前端采集、分析、识别、提供有效数据到后端，云平台以云的方式对视频数据进行存储、二次深度分析、预测判断结果，从而为建筑行业视频监控提供了从前端、平台到后端的闭环应用。全国智慧工地大数据云服务平台对施工现场的智能分析的水平已经相当的高，已经实现对物品的识别和分离、对人脸的识别、对颜色文字数字的识别、对物体变化的分析甚至还有可疑行为的监测。
全国智慧工地大数据云服务平台实现了大数据技术和视频监控的结合，把孤立的视频内容通过大数据技术的加工，形成可视化结果呈现，这种转变可为视频监控业务创造更加智能高效的使用方式，让用户从繁重的观看视频监控劳动中解脱出来，能轻松自如地通过视频监控进行高效准确的决策。
大数据智能分析有哪些能力?
一、多源大数据的采集和处理能力只有实现对大量不同结构的原始数据准确、实时的采集，并实现对不同结构数据的融合标准化处理，才能保证大数据智能分析的源头“正本清源”。二、数据挖掘算法能力数据挖掘和算法将集群、分割、孤立的分析，通过内部探讨和挖掘，通过各类工具，能够从文档、照片等非结构数据中提取智能数据信息，解决好数据量和速度的问题，成为大数据智能分析的内核助力。三、预测分析能力数据挖掘算法让数据分析能够更好的理解数据，通过建模对数据挖掘结果进行可预测性的判断尤为重要。可以说，预测分析能力是大数据智能分析的本身要义。四、数据质量管理能力通过对不同平台、不同结构、不同类型的有效智能管理和实践，从而构建合理的不同类型的数据库，是进行大数据智能分析的关键。五、可视化能力数据可视化是大数据智能分析最基本的要求，通过可视化可以直观的展示数据，让数据动起来，让数据自己说话。六、智能分析技术产品化能力数据产业发展至今，数据分析技术已不再是护城河。未来数据是竞争要点，应用场景是关键，当务之急是技术服务化、服务平台化、平台产品化，让智能分析技术尽快实现商业化落地。关于大数据智能分析有哪些能力，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
视频智能分析的简介
视频智能分析，英文叫IntelligentVideoAnalysis(简称IV),就是使用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。用户可以根据的视频内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。视频内容分析技术通过对可视的监视摄像机视频图像进行分析，并具备对风、雨、雪、落叶、飞鸟、飘动的旗帜等多种背景的过滤能力，通过建立人类活动的模型，借助计算机的高速计算能力使用各种过滤器，排除监视场景中非人类的干扰因素，准确判断人类在视频监视图像中的各种活动。视频智能分析技术发展方向：视频智能分析实质是一种算法，甚至可以说与硬件，与系统架构没什么关系，视频智能分析技术基于数字化图像，基于图像分析和计算机视觉。一方面，智能视频将继续数字化、网络化、智能化的进程。另一方面智能视频监控将向着适应更为复杂和多变的场景发展；向着识别和分析更多的行为和异常事件的方向发展；向着更低的成本方向发展；向着真正“基于场景内容分析”的方向发展；向着提前预警和预防的方向发展。监控系统的数字化、网络化及芯片、算法的发展都与视频智能分析密切相关。
智能视频分析技术
智能监控发展之迅速一，也逐渐把传统监控之弊端凸显出来，从而使得传统的视频监控系统面临着前所未有的困境。基于这种情况，智能视频分析技术是一个发展趋势，是视频监控系统发展的必由之路。
智能视频分析技术源自计算机视觉技术，它能够在图像及图像描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。“智能视频监控其实是个系统工程，其核心是智能视频分析软件(IVS)，需要大量的周边产品的配合”。智能视频分析技术是实现“视频创造价值”(从大量视频资源中挖掘有价值的东西)的重要手段。从概念来讲，视频行为分析技术是对采集到的视频上的行动物体进行分析，判断出物体的行为轨迹、目标形态变化，并通过设置一定的条件和规则，判定异常行为，它糅合了图像处理技术、计算机视觉技术、计算机图形学、人工智能、图像分析等多项技术。
如果将摄像机看作人的眼睛，智能视频系统则可看作人的大脑，相对于硬件而言，软件的地位犹为重要。作为一项被行业内人士誉为引领监控革命的技术，它改变了两种状况：一是将监控人员从烦琐而枯燥的 “盯屏幕”中解脱出来，由计算机来完成这部分工作;二是在海量的视频数据中快速搜索到想要找的图像。并且可以在降低工作人员劳动强度的同时，实现移动侦测、物体追踪、面部/车牌识别、人流统计等功能。在很大程度上具备先知先觉的预警功能，提高报警的精确度，节省网络传输带宽，有效扩展视频资源用途。贝尔信科技做过统计，如果这项技术在银行的ATM机上使用得好，至少能为银行节省40%的磁盘空间。”
行业内在竞相“大规模圈地”的同时，将提高视频和数据的准确度与精确作为自己追求的目标，而本身算法优秀与否也成为决定性因素。行业内智能视频分析算法已比较完善、先进、稳定的也只有贝尔信，“目前就功能来说，核心层面还是算法的优秀性和针对应用的策略问题，表现出来的虚拟警戒线、区域内的离开与进入、遗留、盗窃等归根结底是一个核心的不同应用表现。”系统预先设定一定的分析规则，当相对于分析场景静态背景的移动物体运动轨迹、形状变异、相对位置关系等运动要素达到规则阀值时，系统会按照预先设定的报警规则，自动发出声音、光，或自动弹出显现异常现象画面，甚至发送信息到关键岗位的某个负责人进行提示。不同的软件则运用不同的算法以实现不同的功能。“有些基本算法原则在不同的应用下有可能截然相反，因此，对于不同的应用要对核心底层的算法做一些针对性的变化调整。”
而深圳贝尔信华科技有限公司推出ivs智能视觉服务器，将分析部分嵌于网络视频编码器主芯片中，以网络视频管理系统为分析结果输出平台，可根据不同的客户需求，设立不同的规则，并将智能视频融入到真实的应用中。例如在机场的应用中，除了将智能视频应用于机场周界检测中，同时将安检系统并行整合到同一个平台当中，便于机场安全系统的建设与管理。
