隨著智慧城市建設(shè)的不斷深入,，城市數(shù)據(jù)呈爆炸式增長，我們有理由相信,，我們正在從信息化時代向數(shù)據(jù)化時代演進，“一切以數(shù)據(jù)說話”,，這句話將逐漸深入人心并變?yōu)楝F(xiàn)實,。城市數(shù)據(jù)中，視頻數(shù)據(jù)占據(jù)80%以上,，是體量最大的一類數(shù)據(jù),，然而當前我們對視頻數(shù)據(jù)的利用度并不高?；诖髷?shù)據(jù),，我們能夠?qū)⒁曨l數(shù)據(jù)更加有效地利用起來，在智慧城市建設(shè)中發(fā)揮其更大的價值,。

　　一,、什么是視頻大數(shù)據(jù)？

　　基于這個問題,，我們可以從幾個方面來理解,。首先，大家都知道,，大數(shù)據(jù)有“4V”特征：Volume(數(shù)據(jù)規(guī)模),、Variety(數(shù)據(jù)類型)、Velocity(處理速度),、Value(數(shù)據(jù)價值),。一、數(shù)據(jù)規(guī)模,，城市數(shù)據(jù)中大部分是視頻數(shù)據(jù),，一個中等城市，3000路高清視頻,，4Mbps碼流,，90天將產(chǎn)生10.8PB的數(shù)據(jù)量，所以,，視頻數(shù)據(jù)基本是PB級別以上,，體量足夠大；二、數(shù)據(jù)類型,，單就視頻來說就一種類型,，其實不然，視頻中有各種各樣的內(nèi)容信息,，有人,、車、物等信息,，有各種行為信息,。同時，視頻可以有多種來源,，可來自城市管理,、公共安全、企業(yè),、家庭等多種領(lǐng)域,。所以說，視頻內(nèi)容其實是非常豐富的,，當然,，首先我們需要將視頻內(nèi)容信息提取出來，將“死”的視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成“活”的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),；三,、處理速度，當前,，以Hadoop為代表的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)發(fā)展非常迅速,，能夠針對海量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化,、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供非常高的處理效率,；四、數(shù)據(jù)價值,，應(yīng)該說這是今后需要不斷提高的一個點,，視頻大數(shù)據(jù)能夠真正體現(xiàn)價值的地方，就是將視頻數(shù)據(jù)全面利用起來,，為城市的建設(shè),、管理、安全做出貢獻,。

　　其次,，在《大數(shù)據(jù)時代》一書中，指出大數(shù)據(jù)的精髓在于我們分析數(shù)據(jù)時的三個轉(zhuǎn)變,，同樣的,，視頻大數(shù)據(jù)也吻合這三個轉(zhuǎn)變：一,、分析數(shù)據(jù)的全集而非數(shù)據(jù)的采樣。針對視頻數(shù)據(jù),，由于體量太大,，而存儲空間有限，往往視頻數(shù)據(jù)的存儲周期較短(比如3個月),。當然,，視頻數(shù)據(jù)中大部分是無效數(shù)據(jù)，也是無需長期保存的,，而視頻中的內(nèi)容數(shù)據(jù)卻是有價值的,。所以，如何將視頻中的內(nèi)容數(shù)據(jù)提取出來并沉淀,，是構(gòu)建視頻大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ),；二、不追求精確性,，由于數(shù)據(jù)非常多，即使出現(xiàn)一些不精確的數(shù)據(jù),，也不會影響分析結(jié)果,；三、更加關(guān)心相關(guān)關(guān)系,，而非因果關(guān)系,，大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢就在于數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，在關(guān)聯(lián)分析中能夠得到很多有用的結(jié)果,。

　　再次,，從整個大數(shù)據(jù)的生態(tài)來看，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ),，技術(shù)是關(guān)鍵,，服務(wù)是核心。一,、數(shù)據(jù),，我們當前有的是海量的視頻數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)更多的是無用的數(shù)據(jù),，而我們真正需要的是視頻中的內(nèi)容數(shù)據(jù),，越多越豐富越好；二,、技術(shù)，當前的分布式存儲,、分布式計算,、內(nèi)存計算,、圖計算、全文檢索,、機器學習等技術(shù)都有全面的發(fā)展,，只要能夠?qū)⑦@些技術(shù)運用到視頻大數(shù)據(jù)中就能夠產(chǎn)生效用；三,、數(shù)據(jù)服務(wù),，怎樣讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值，這才是核心,，也是以后發(fā)展的關(guān)鍵,，所以說今后數(shù)據(jù)工程師將是最吃香的行業(yè)。

　　綜上所述,，視頻大數(shù)據(jù)并不只是擁有海量的視頻數(shù)據(jù),，它需要提取海量的視頻內(nèi)容信息，基于專業(yè)的技術(shù)工具,，挖掘出價值信息,，并為用戶提供更好的服務(wù)。

　　二,、視頻大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀

　　在互聯(lián)網(wǎng)及IT領(lǐng)域,，大數(shù)據(jù)的發(fā)展已相當成熟。然而,，在視頻監(jiān)控領(lǐng)域,，大數(shù)據(jù)還處于起步階段。當然,，隨著智慧城市的發(fā)展,，視頻大數(shù)據(jù)會逐漸發(fā)展成熟并發(fā)揮越來越重要的作用。

　　首先,，隨著智慧城市建設(shè)的不斷深入,，視頻大數(shù)據(jù)的需求越來越強烈。比如：一個區(qū)縣一年的卡口數(shù)據(jù)能夠達到十億級別,，一個地級市一年的卡口數(shù)據(jù)甚至能夠達到百億級別,，一個省的數(shù)據(jù)就更大了，面對如此龐大的數(shù)據(jù),，傳統(tǒng)的系統(tǒng)或工具顯得束手無策,，即使一條簡單的查詢命令，響應(yīng)時間也會變得非常慢,，更不要說分析,、統(tǒng)計等功能了。同時,，越來越多的用戶對業(yè)務(wù)提出了更高的要求,，比如公安業(yè)務(wù),，要求能夠從事后分析向事前預測轉(zhuǎn)變。面對這些問題及需求,，必須采用大數(shù)據(jù)來解決,。所以，在智慧城市建設(shè)中,，大數(shù)據(jù)已被推到了風口浪尖上,。

　　其次，越來越多的視頻監(jiān)控企業(yè)正在接觸大數(shù)據(jù),，并有了初步的探索和應(yīng)用,。當前的一些大數(shù)據(jù)產(chǎn)品及應(yīng)用主要有：一、視頻云存儲,，針對海量的視頻,、圖像數(shù)據(jù)，提供百PB的集中存儲能力,。這類產(chǎn)品已有較多的廠商提供,，其中，安防行業(yè)龍頭企業(yè)?？低暰驮谝曨l云存儲領(lǐng)域占據(jù)一席之地,；二、云分析,，針對實時視頻圖像、歷史視頻圖像,，提供分布式的視頻結(jié)構(gòu)化能力,。這類產(chǎn)品當前還未在市面上看到；三,、數(shù)據(jù)應(yīng)用,。交通卡口大數(shù)據(jù)應(yīng)用，針對海量的卡口數(shù)據(jù)進行快速檢索,、智能研判,、統(tǒng)計分析，部分研判功能可用于刑事案件的偵察及預警,。視頻圖像信息數(shù)據(jù)庫,，針對海量的案事件數(shù)據(jù)進行快速檢索、分析研判,。這類產(chǎn)品也有較多的廠商在預研并進行試點,。

　　三、視頻大數(shù)據(jù)核心技術(shù)分析

　　在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中,，大數(shù)據(jù)的分析對象主要是日志,、用戶行為信息,、網(wǎng)頁索引等數(shù)據(jù)，是計算機可以識別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),；而視頻監(jiān)控行業(yè)中,，大數(shù)據(jù)需要分析的對象主要是視頻、圖片,、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),。所以，相比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù),，視頻大數(shù)據(jù)有諸多不同的地方,，當然也有諸多可參考借鑒的地方，畢竟技術(shù)是相通的,?？v觀視頻大數(shù)據(jù)，其主要包含以下核心技術(shù)：

　　一,、視頻結(jié)構(gòu)化,。前面講到，可以被計算機識別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是基礎(chǔ),，然而視頻不屬于這類數(shù)據(jù),，所以視頻結(jié)構(gòu)化是需要首先解決的關(guān)鍵點，這也是區(qū)別于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的主要特征,。所謂視頻結(jié)構(gòu)化,，就是采用智能分析技術(shù)，從視頻圖像中提取出人,、車,、物、事件等內(nèi)容信息,，這些內(nèi)容信息是可以通過結(jié)構(gòu)化語言來描述,、可以被計算機識別的信息。當積累了大量的視頻內(nèi)容信息,，就有了視頻大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ),，可通過專業(yè)的大數(shù)據(jù)處理工具進行分析、研判,、統(tǒng)計,，從中提取出價值信息。

　　二,、大數(shù)據(jù)處理技術(shù),。當前主流的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)是以Hadoop為代表的分布式軟件，而且在互聯(lián)網(wǎng)及IT領(lǐng)域,，這些技術(shù)得到了很好的應(yīng)用,。同樣的,，在視頻大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，可以借鑒這些成熟的處理技術(shù),，具體的技術(shù)包括分布式文件系統(tǒng),、分布式數(shù)據(jù)庫、分布式計算,、內(nèi)存計算,、圖計算、流計算,、全文檢索等等,。

　　三、數(shù)據(jù)分析模型,。有了海量的數(shù)據(jù)而無法提取其中的價值,，那么這就是一堆沒用的數(shù)據(jù)。所以說,，在大數(shù)據(jù)時代,，數(shù)據(jù)分析工程師的地位將變得越來越重要。數(shù)據(jù)分析工程師需要深入了解業(yè)務(wù),，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型,，從海量數(shù)據(jù)中挖掘出價值信息。數(shù)據(jù)分析模型將是其中的核心要點,，是實現(xiàn)業(yè)務(wù)深度應(yīng)用的關(guān)鍵,。

　　四、視頻大數(shù)據(jù)面臨的問題

　　隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展,，許多問題逐漸暴露出來,，主要表現(xiàn)在以下幾點：

　　(1)智能分析技術(shù)不夠成熟?；谥悄芊治黾夹g(shù)的視頻結(jié)構(gòu)化是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，當前,，交通卡口的車輛信息提取技術(shù)較為成熟,，但是，像人體信息提取,、物體信息提取,、人臉比對等技術(shù)還不夠成熟。

　　(2)數(shù)據(jù)應(yīng)用不夠深入,。當整合足夠多的數(shù)據(jù)后,，如何構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型，如何契合業(yè)務(wù)應(yīng)用挖掘價值信息,，當前還處于萌芽階段,。當然,，其中也有一些可以借鑒的例子，比如卡口大數(shù)據(jù)系統(tǒng),，它可以對過車數(shù)據(jù)進行深度的智能研判：區(qū)域碰撞,、軌跡分析、跟車研判等,，基于這些研判功能,，有助于刑偵破案效率的大幅提升。

　　(3)數(shù)據(jù)共享不夠廣泛,。特別是政府,、公安、交通等部門中,，信息孤島普遍存在,，這主要是由于體制問題造成的，并不是技術(shù)上的問題,，很難由企業(yè)來改變這個現(xiàn)狀,，只能由相關(guān)部門貫徹推行并作出改變。

　　(4)標準化建設(shè)不夠全面,。這主要是由于大數(shù)據(jù)還處于起步階段,，還需要更深入的探索和嘗試。在標準化建設(shè)方面,，如數(shù)據(jù)標準規(guī)范,、互聯(lián)互通標準規(guī)范、數(shù)據(jù)應(yīng)用模式標準規(guī)范等,，需要不斷進行總結(jié),，并逐漸標準化。

　　五,、視頻大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢

　　在視頻監(jiān)控行業(yè)未來的發(fā)展中,，大數(shù)據(jù)勢必會占據(jù)越來越重要的地位。面對發(fā)展過程中出現(xiàn)的問題,，需要不斷加以解決并完善,。

　　(1)技術(shù)創(chuàng)新。首先,，視頻結(jié)構(gòu)化,，通過智能化技術(shù)，能夠從視頻圖像中提取出人,、車,、物等特征信息，通過提取并整合這些信息，能夠方便的對視頻數(shù)據(jù)進行檢索,、以圖搜圖,、深度關(guān)聯(lián)分析。當這些技術(shù)得以實現(xiàn),，視頻數(shù)據(jù)的應(yīng)用效率會大幅提升,，而且可以為視頻數(shù)據(jù)的深入應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。其次,，大數(shù)據(jù)處理技術(shù),。視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化后，成為可以被計算機識別的數(shù)據(jù),，當越來越多的數(shù)據(jù)匯集之后,，傳統(tǒng)的技術(shù)或系統(tǒng)已無法進行有效處理，此時,，必須采用大數(shù)據(jù)技術(shù)才能對這些海量的數(shù)據(jù)進行處理,。大數(shù)據(jù)技術(shù)包括分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫,、全文搜索引擎,、分布式計算、內(nèi)存計算,、流計算等,，具備優(yōu)異的可靠性、擴展性及處理性能,，能夠針對海量數(shù)據(jù)進行快速分析,、挖掘，為用戶提供更好的服務(wù),。

　　(2)業(yè)務(wù)創(chuàng)新,。有了經(jīng)過結(jié)構(gòu)化后的海量視頻數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù),，可以對這些海量數(shù)據(jù)進行深度挖掘,，可以做到預測及趨勢分析，當然相關(guān)的數(shù)據(jù)分析模型還需要不斷探索和創(chuàng)新,。如公安部門,，視頻偵查在當前來說只能是一種輔助手段，如果采用大數(shù)據(jù)技術(shù)后能夠進行預測預警,，那么視頻偵查將會成為一種非常重要的手段，通過視偵技術(shù),，能夠減少案件發(fā)生率,、提高破案率。

　　(3)體制改善,。更多的數(shù)據(jù)能夠產(chǎn)生更大的價值,，為了能夠整合更多的數(shù)據(jù),，必須消除信息孤島，而這一現(xiàn)象在政府部門是客觀存在的一個難題,。當然,，在智慧城市的推動下，這一局面已有所改觀,，越來越多的政府部門意識到數(shù)據(jù)共享的重要性,。但是，要真正實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的集中和共享,，還有很長的路要走,。

　　(4)標準完善。海量數(shù)據(jù)的整合離不開標準化的過程,，在標準化過程中,，需要重點考慮以下幾點：一、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化標準規(guī)范,，包括哪些數(shù)據(jù)需要結(jié)構(gòu)化,、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)如何表示、如何設(shè)計字典規(guī)范,、如何設(shè)計數(shù)據(jù)庫表等等,，通過標準的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，所有系統(tǒng)都能夠識別并處理,；二,、數(shù)據(jù)互聯(lián)互通標準規(guī)范，包括平臺與前端之間如何互聯(lián)互通,、平臺與平臺之間如何互聯(lián)互通等,。前端可以對視頻數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化，后臺也可以對視頻數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化,，前端和后臺需要相互協(xié)作,，那么前端如何告知后臺哪些數(shù)據(jù)已經(jīng)結(jié)構(gòu)化了，哪些數(shù)據(jù)還需進一步結(jié)構(gòu)化,，就需要標準來規(guī)范,；三、數(shù)據(jù)應(yīng)用的標準規(guī)范,，包括數(shù)據(jù)的服務(wù)模式,、類型、規(guī)則等等,。如大數(shù)據(jù)平臺對海量數(shù)據(jù)進行清洗分類,、深度挖掘之后，需要對上層的業(yè)務(wù)應(yīng)用提供服務(wù)，這種服務(wù)就需要通過標準化的接口提供出去,。

　　六,、視頻大數(shù)據(jù)對智慧城市的作用

　　視頻大數(shù)據(jù)的建設(shè)對智慧城市的作用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

　　一、民生服務(wù),。在我們城市的大街小巷,、商場、飯店等地方,，布滿了大大小小的攝像頭,，基于這么多監(jiān)控點位產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，可以選擇性的開放一些數(shù)據(jù)給公眾,，為城市公民提供更好的“衣食住行”相關(guān)的服務(wù),，比如實時的交通路網(wǎng)信息、商場的實時人流狀況以及“透明廚房”等等,。

　　二,、城市安全。視頻監(jiān)控系統(tǒng)是平安城市建設(shè)的重要組成部分,，視頻大數(shù)據(jù)使平安城市向“智慧型”轉(zhuǎn)變,。隨著視頻大數(shù)據(jù)的逐漸發(fā)展，在治安防控,、刑偵辦案中出現(xiàn)了更多創(chuàng)新型的應(yīng)用,。首先，辦案效率極大提升,。當前,，我們更多的是通過人工查看的方式在視頻中尋找線索，效率低,，人力消耗大,；而通過視頻大數(shù)據(jù)，我們可以像“百度”等搜索引擎一樣快速搜索線索,，可基于視頻圖像中的人員信息,、車輛信息、物體信息,、行為信息,，或者基于以圖搜圖的方式快速搜索嫌疑目標。所以,，在智慧型平安城市的視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)中,，已經(jīng)從原先高清系統(tǒng)的“看得清、看得明”向基于大數(shù)據(jù)的“找得快,、找得準”轉(zhuǎn)變,。其次,，事后取證向事前預防轉(zhuǎn)變。我們當前擁有了大量的視頻,，但都是用于事后取證，顯然無法對犯罪預防起到積極的作用,。而基于視頻大數(shù)據(jù),，可以對城市的犯罪做出趨勢研判、預測分析,，基于這些分析結(jié)果,，可以有目的的部署警力，這樣可以在有限的人力下有效降低城市的犯罪率,。

　　三,、可視化管理。視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展到今天,，可視化管理變得愈發(fā)重要,。在交通、金融,、電力,、能源、校園,、醫(yī)療等等領(lǐng)域,，可視化管理都變成了不可或缺的一部分。當然,，當前的可視化管理更多地還是靠人工在后臺實時監(jiān)看,，效率并不高?；谝曨l大數(shù)據(jù),，可以將可視化管理提升一個高度，使前端的那些“眼睛”變得更加智慧,，實現(xiàn)自動監(jiān)看,，釋放人力。同時,，區(qū)域內(nèi)的監(jiān)控點位可實現(xiàn)智慧聯(lián)動,，提升管理效率。

　　總之,，在智慧城市建設(shè)中,，視頻大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)共享更加廣泛、深度應(yīng)用更加豐富,。

　　七,、結(jié)語

　　視頻大數(shù)據(jù)能夠為用戶構(gòu)建更加智慧的系統(tǒng),，提供更具價值的服務(wù)。在智慧城市中,，快速增長的視頻圖像數(shù)據(jù),、不斷涌現(xiàn)的用戶需求，預示著對視頻大數(shù)據(jù)的訴求越來越強烈,，同時,，也有越來越多的企業(yè)涉足大數(shù)據(jù)，并有了初步的積累和應(yīng)用,。視頻大數(shù)據(jù)不同于互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù),，它對智能分析技術(shù)有著更高的要求，智能分析技術(shù)是實現(xiàn)視頻大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ),，此外,，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)可借鑒互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的成功經(jīng)驗，業(yè)務(wù)的深度理解及數(shù)據(jù)分析模型的構(gòu)建對數(shù)據(jù)工程師提出了更高的要求,，數(shù)據(jù)分析模型是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用價值的核心關(guān)鍵,。當然，視頻大數(shù)據(jù)目前還處于起步階段,，面臨著諸多問題,，包括智能分析技術(shù)不夠成熟、數(shù)據(jù)應(yīng)用不夠深入,、數(shù)據(jù)共享不夠廣泛,、標準化建設(shè)不夠全面等。在未來的發(fā)展中,，需要不斷解決這些問題并加以完善,，包括技術(shù)創(chuàng)新、業(yè)務(wù)創(chuàng)新,、體制改善,、標準完善。只有更加成熟的視頻大數(shù)據(jù),，才能體現(xiàn)出更多的優(yōu)勢,，發(fā)揮更大的價值。隨著視頻大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展成熟,，它必將給智慧城市發(fā)展建設(shè)帶來質(zhì)的提升,。