隨著“和諧社會(huì)”、“平安城市”建設(shè)的不斷深入，全國(guó)進(jìn)入了安防設(shè)施建設(shè)的高潮期，監(jiān)控?cái)z像頭已遍布中國(guó)大地的每個(gè)街頭，晝夜不停地監(jiān)視和錄像。然而，有了相關(guān)視頻不等于就找到了目標(biāo)信息，查找視頻、分析視頻的工作常常會(huì)耗用大量的時(shí)間和人力。如何在海量視頻中更方便、更省力地查找到相關(guān)信息呢?現(xiàn)在，隨著安防智能化需求越來(lái)越強(qiáng)烈，視頻檢索技術(shù)也得以快速發(fā)展。

目前，從視頻數(shù)據(jù)中提取有效信息的技術(shù)已基本解決，主要面臨的是提高從海量數(shù)據(jù)提取信息的速度。視頻數(shù)據(jù)檢索的提述經(jīng)歷了三個(gè)階段：有效視頻數(shù)據(jù)提取；基于智能視頻分析算法的檢索；基于視頻數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)的檢索。

    一、有效視頻數(shù)據(jù)提取

    該方法的技術(shù)基石是圖像分析技術(shù)中的移動(dòng)偵測(cè)技術(shù)。該技術(shù)在業(yè)界已經(jīng)比較成熟。移動(dòng)偵測(cè)我們可以在前端設(shè)備中完成，也可以通過(guò)后端處理來(lái)執(zhí)行。以24小時(shí)錄像來(lái)說(shuō)，鬧市區(qū)場(chǎng)景的錄像可能有1/3左右的錄像是無(wú)運(yùn)動(dòng)目標(biāo);而郊區(qū)場(chǎng)景的錄像可能有2/3左右的錄像是無(wú)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，在檢索視頻數(shù)據(jù)時(shí)，我們只需要觀看有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視頻數(shù)據(jù)即可，無(wú)論是1/3或2/3，均能顯著降低所需檢索視頻數(shù)據(jù)的大小。

二、基于智能視頻分析算法的檢索

    前面提到，一段24小時(shí)的錄像，人工查看即使用4倍速查看也需要6小時(shí)，而利用計(jì)算機(jī)通過(guò)智能視頻分析算法進(jìn)行視頻的自動(dòng)檢索，檢索的速度則取決于視頻解碼和分析算法的運(yùn)行速度。我們以對(duì)4cif的視頻數(shù)據(jù)執(zhí)行周界防范算法為例，一幀視頻數(shù)據(jù)解碼加上算法執(zhí)行的平均時(shí)間可以控制在10ms左右，也就是相當(dāng)于4倍速。同樣四倍速，一個(gè)是不知疲倦的計(jì)算機(jī)，一個(gè)是極易疲倦和出錯(cuò)的人腦。孰優(yōu)孰劣，一目了然。

三、基于視頻數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)的檢索

如果我們把1段24小時(shí)的錄像，經(jīng)過(guò)解碼，智能分析，把獲取到的智能元數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)下來(lái)，對(duì)元數(shù)據(jù)的查詢(xún)速度可以達(dá)到十秒的量級(jí)。

一段24小時(shí)錄像文件的查詢(xún)速度提升過(guò)程：人工，正常速度查詢(xún)，24小時(shí);人工，四倍速查詢(xún)，6小時(shí)；視頻濃縮后，人工四倍速查詢(xún)，3小時(shí)左右;視頻濃縮后，基于智能分析算法查詢(xún)，3小時(shí)左右;基于視頻數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)查詢(xún)，十秒量級(jí)。

可以看到，最后一步才是質(zhì)的提升，檢索速度量級(jí)的飛躍。盡管如此，視頻數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)的檢索也并不是完美無(wú)缺的，仍有一些問(wèn)題等待解決。

移動(dòng)偵測(cè)算法雖然比較成熟，但對(duì)于飛蟲(chóng)干擾、燈光干擾、樹(shù)葉抖動(dòng)等問(wèn)題目前還沒(méi)有特別有效的解決辦法；基于智能分析算法的檢索，比如車(chē)牌識(shí)別、人臉識(shí)別，對(duì)視頻數(shù)據(jù)的場(chǎng)景要求比較高，普通的治安監(jiān)控視頻基本無(wú)法執(zhí)行這種分析。對(duì)于視頻場(chǎng)景適應(yīng)性相對(duì)較好的周界防范，行為分析算法來(lái)說(shuō)，雖然能較為準(zhǔn)確分析出目標(biāo)，但是對(duì)于目標(biāo)進(jìn)一步的分類(lèi)，比如人、物、非機(jī)動(dòng)車(chē)、機(jī)動(dòng)車(chē)、目標(biāo)的屬性特征，比如顏色、紋理、形狀等，目前還是業(yè)界研究的重點(diǎn)。

雖然有上述兩大難題，隨著元數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，以及前端設(shè)備實(shí)時(shí)產(chǎn)生元數(shù)據(jù)和后處理產(chǎn)生元數(shù)據(jù)兩種機(jī)制和產(chǎn)品的并存，基于元數(shù)據(jù)的檢索必然會(huì)成為海量視頻數(shù)據(jù)檢索的主流。

四、智能視頻檢索的高效應(yīng)用

1、運(yùn)動(dòng)物體

目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)屬性包括目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡、運(yùn)動(dòng)幅度、速度及規(guī)律等因素?；谀繕?biāo)軌跡的檢索是指通過(guò)在視頻中選定一個(gè)特定的區(qū)域，目標(biāo)進(jìn)入或離開(kāi)該區(qū)域、以及滯留該區(qū)域，視頻檢索算法可以快速關(guān)注所有時(shí)間內(nèi)在該區(qū)域出現(xiàn)過(guò)的目標(biāo)。

2、人臉?biāo)阉?/span>

在系統(tǒng)中輸入待查詢(xún)的人臉照片，選擇需要檢索的人臉后進(jìn)行相似度等參數(shù)設(shè)置后開(kāi)始檢索，最后檢索出的相似人臉的結(jié)果會(huì)在界面上顯示出來(lái)。

3、車(chē)牌識(shí)別

通過(guò)查看車(chē)牌圖例，就可在幾分鐘內(nèi)查找到目標(biāo)車(chē)牌，并可觀看該目標(biāo)在整個(gè)視頻中的存在片段。例如，通過(guò)車(chē)牌識(shí)別信息，便可在系統(tǒng)中形成車(chē)輛的行駛軌跡，通過(guò)車(chē)輛的行動(dòng)規(guī)律，即定位到車(chē)輛長(zhǎng)時(shí)間停留的區(qū)域。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，視頻檢索成為必須，而視頻檢索技術(shù)的發(fā)展，也為提取大數(shù)據(jù)中的珍貴資源提供了便利。