北极星智能电网在线讯:对于如今的智能安防市场来说，视频监控与大数据结合无疑是一条切实可行的道路。在产品趋同、竞争激烈的当下，如果可以在某一行业深耕下去，研发出有自己特色的产品与解决方案就可以在行业里占有一席之地，同时也可以避开与大企业的正面交锋。
随着全国各地平安城市项目的大规模推进，视频监控成为智能安防领域中发挥着越来越重要的作用。现在不仅在机场、车站、码头等人流集中的公共场所采用视频监控系统，而且在一些办公场所和住宅小区也安装了视频监控系统，在一些如监狱等重要场所更是提出视频监控全覆盖的应用要求。与此同时，视频监控产生的数据将会迅速的增长。在建设智能安防的路上，如何利用大数据发挥视频监控的最大效能与数据本身的应用价值，我们还需进一步探索。
记者：当前安防市场中，视频大数据领域发展现状如何？
A：在当前安防市场中，随着视频监控系统的不断完善和扩建，视频已经成为数据量最大的一类数据。如何从海量的视频数据中挖掘出有价值的信息，已经成为视频应用的一个瓶颈，SDT（视频大数据技术）就是解决这个瓶颈的关键。目前，SDT（视频大数据技术）作为价值挖掘的前沿技术，正处于起步和发展的阶段，各个安防厂商都投入了大量的研发和资金不遗余力地研发视频大数据相关的产品。并且，在某些领域取得了阶段性的成果，例如基于车牌的车辆大数据，已经在公安行业开始应用了。针对视频的大数据，需要将非结构化的视频转换成计算机能读懂的结构化数据。所以，视频结构化又是视频大数据的基础。目前各个安防企业最主要的精力都集中在视频结构化上。相信不久的将来，视频大数据的产品将会为安防行业的视频应用添姿添彩。
记者：海康威视在视频监控行业都有哪些代表产品或是成功的解决方案应用，这些产品或方案有什么独特的优势？
A：海康威视通过十几年的发展和沉淀，积累了丰富的技术和经验。针对视频大数据这块，有基于车牌的云眼车辆大数据研判系统，基于视频的解决方案有视频解析中心解决方案等等。云眼车辆大数据研判系统作为海康威视车辆大数据主推产品，在前端建设上，充分考虑已建资源的兼容与利旧，提供基于原有卡口、微卡口资源，以及原有卡口平台的多种对接模式，采用统一的技术标准规划联网架构，实现车辆大数据的分级汇聚、全网共用。
系统侧，提供基于GPU+CPU混合计算模式的云端解析，采用专业的图像处理器GPU，结合车型识别算法，依托分布式计算、计算资源虚拟化等技术，深度挖掘过车图片中有价值车辆信息，建立车辆比对模型，破解传统技术单纯依赖车牌、车型识别车辆的难题；
在存储上，提供基于云架构的分布式集群和虚拟化设计的大数据存储计算，只需合理优化网络配置和存储计算设备，利用现有的视频专网和公安信息网进行数据传输，即可实现跨区域的资源共享、统查；同时，采用分布式技术，能将存储计算指令分配到各个节点，避免由单个处理节点进行超负荷运算，大大提升数据存储、计算、检索速度。
在实战应用上，将大数据技术、云计算技术、公安实战经验与犯罪心理、犯罪行为等理论研究相结合，依托车辆特征描述信息、车辆模型、高危区域、重点管控人员、公安业务资源等多维度数据，建立大数据分析模型，从海量驳杂无序的数据中，筛选出符合犯罪行为的高价值数据，能在线索极度缺乏的情况下，快速找到案件侦破的关键信息和嫌疑对象，提高破案效率。
目前云眼车辆大数据研判系统已经在公安行业大规模应用。
