大数据：挖掘改变视频监控领域应用格局
目前，夜视监控，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，高清监控夜视，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，夜视监控，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，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。
智能监控旨在对监控视频中的物体、行为、事件等对象，通过检测、识别、跟踪等视觉模式识别技术进行智能分析和判断，从而减少或取代人力的干预，所涵盖的技术包括对人脸、行人、车辆、标识等视觉对象识别和行为分析等，其应用主要分为以下几种：
1、人脸识别。人脸识别系统有很多潜在的价值，夜视监控头，它可以与视频监控系统结合在一起，帮助人员在人群中辨认、识别目标人员的面孔，这可能在未来有助于***，甚至可以防范于未然，从源头上***的发生。可用于人脸核查，安防人脸搜索等。
智能视频质量诊断：利用视频质量诊断功能，用户能够有效检测由于镜头、护罩和人为等原因导致的图像异常问题。此外还需支持亮度异常检测、雪花干扰检测、视频偏色检测、条纹干扰检测、信号丢失检测、画面***检测、画面抖动检测、清晰度异常检测和摄像机遮挡检测等功能，及时发现视频资源无法正常使用的情况，并形成告警，便于对全网设备进行维护。
视频业务QoS：视频监控平台能够通过带宽自适应、前向纠错等技术，保证系统在网络状况下降情况下视频的有效性和可用性。
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