数字视频应用产业链 大数据 智能视频监控领域
视频系统的大数据面临三大技术挑战，主要概括为“存不下”、“找不到”、“看不清”三个方面。
这三大挑战在一定程度上反应出当前视频大数据处理领域主要存在的问题，同时也对视频大数据处理技术提出了更高的要求。
“存不下”主要体现在视频压缩编解码性能方面的限制。
“找不到”主要体现在智能视频监控领域中的算法检测识别准确率的问题，目前视频监控方法只能在非常简单的环境下聚焦少
量目标，算法检测、识别、跟踪性能方面还无法达到一个较高的水准，多数软件都存在一个场景、环境的限制，例如在简单、纯
净的场景且检测目标背景跟前景差别较大的环境中，检测结果较为准确。
“看不清”主要体现在高清监控摄像机的智能化处理上，以往大多数城市级安防监控摄像头录制的视频画面都较为模糊，分析的
依据仅仅为模糊画面动作方向，甚至是模糊的像素点，对具体人物细节的描述不清晰导致难度加大。
随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。
在大数据时代里，随着安防监控的快速发展，大数据与视频监控技术的结合也越来越深入，目前，大数据对安防监控数据处理
能力的要求在六个应用中有具体体现，无论图像升级还是识别方式升级，其最终是在高清的基础上进一步突出了智能监控的作
用。关于智能、关于高清，仍然有许多技术应用值得我们去挖掘。
低照度环境不利于成像 图像增加技术弥补缺陷
低照度环境下监控摄像机成像一片漆黑或者一片白，显然在低光照环境下，图像增加技术应该来弥补缺陷。
例如抓拍车号包括以下几项信息：最重要的是车号、牌色、字母、文字等，处理系统还需要特别对待。当然有些监控
探头不仅捕捉车号信息，连带测速功能也一同植入。
BG-CP130IR-01 130万像索   
BG-CP210IR-02  210万像索  主要功能 针对道路 卡口车号自动抓拍 可自行存储
监控系统滞后 浓缩播放应运而生
在监控摄像机未能植入智能分析模块时，大多探头都只具备基本的录像功能。而在处理突发事件时，监控系统往往
具有滞后性。例如警察需要调取一周内的视频资料，且不说这些视频数据量有多少，如果一分钟一分钟地看，也要
花费不少时间。未来能够在海量的视频信息中提取关键数据信息，浓缩播放应运而生。
人脸检索确认速度快 解决问题多
与人脸识别不同的是，人脸检索是提供需要检索人员的面部图像信息，到庞大的数据库中进行检索，通过人脸库检
索对比找到样貌相似人物，从而在进行判定。这是一种常见的快速确认身份的办法。
新型人脸人体分析 实现自动抓拍
除了人脸检索外，我们熟悉的还有人脸识别。但是，现在有一种人脸识别方式更为智能，其识别不仅包括人脸，还
包括了一些人体属性。例如被捕捉到的人性别、年龄段、身高及是否佩戴眼镜。如此详细的人脸识别将进一步定位
待检索人员。
三维立体识别更智能 判断状态及时预警
与传统的人脸识别相比，三维立体识别更显智能。通过这种立体式识别检测方式可以检查屋内是否有人及人员数量；
此外还可以定位跟踪屋内人员活动路径；更为智能的是，可通过智能分析判定人员处于站立还是倒地状态，进行及
时预警。
图像复原技术 适用于车号识别
开始处介绍了关于图像复原技术，特别适用于车号识别。
本篇文章来源于中国安防行业网(www.21csp.com.cn)
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