大数据：挖掘改变视频监控领域应用格局
目前，在***工作中，***实在的应用就是从海量视频数据里找出具有相同线索特征的图像，让警发现新的案件线索。至于“怎么找?”，***的技术障碍还在于视频的结构化。视频除了时间和空间属性外，并没有其它的标签。除了按照时间和地点查找相应的视频外，大多的视频只能靠人慢慢甄别，这离大数据应用还相去甚远。
站在视频分析、智能视觉的角度来看，我们其实可以采用一些智能分析手段，以从大量纯视频中先自动化地采集出一些常用的“元数据”信息，夜视监控探头，并用数据TAG的方式重新对视频信息进行***、长期存储，以备“战时”急用，完成对罪分子行为痕迹的拼凑。这就是一种典型的大数据挖掘应用：大量无效数据中的有效数据挖掘、对以往数据的规律总结和对将来数据的量化和有效预期。
当前，人脸识别已经逐渐成为中国新城市视频监控项目建设的新要求，成为在***文件中明确的要求，这也成为中国深入深度学习视频分析的一个信号。除了在安全及交通领域，基于深度学习的视频分析技术开始走进人们的日常生活中，如***近热议纷纷的“无人零售”、旅游景区的“刷脸入园”等等，监控探头品牌，中国视频监控厂商已经开始发力监控之外视频的应用市场，而围绕着深度学习的视频应用市场才刚刚拉开了帷幕，监控探头，市场的需求也正在迅速的增长，未来也将成为监控市场的增长的新引擎。
在零售商店或仓库等环境中，监控探头高清，视频分析可以提醒管理员紧急出口已经被一些箱子或其它物体挡住。另外，通过一定的程序规则设定，具有智能分析功能的IP摄像机可以对在区域停留时间超过正常值的人或物发出警示。当发生这种情况时，控制人员可以对发出报警的某个区域进行故障排除，然后控制中心可以将带有视频快照的电子邮件或文本消息发送给商店或仓库经理。 可以帮助防止违规和不安全的情况发生。
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