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       大數據是指無法在一定時間內用傳統數據庫軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。業界用4個V概括大數據基本特征，即volume（量大）、variety（多樣化）、value（價值密度低）和veloCity（處理要求快），而視頻大數據是大數據的子集，屬于智能安防領域的概念，用于描述對視頻關聯的有價值信息的集合。以公共安全領域為例，隨著技術的不斷發展及信息化系統的深入建設，一個中等城市，50000路高清視頻，30天的存儲容量將達到60PB;視頻中30天活動目標的描述信息將超過600億條；而10000個卡口／微卡口系統，1年的過車數據量將超過200億條。而且，數據類型呈現多樣性，有視頻、圖片等非結構化數據，有文本、日志等半結構化數據，也有位置信息、過車記錄、活動目標描述、模型數據等結構化數據，視頻大數據技術正在解決對如此龐大且類型多樣的數據的分析處理與數據服務。

      東莞安防監控公司表示 視頻大數據技術為圖偵工作新模式提供了關鍵的參考價值，新圖偵工作模式從業務流程優化開始。融合視頻大數據理念，原圖偵業務流程的五大步驟將調整為：創建案件、資源搜索、解析處理、大數據查找、軌跡分析、視偵報告六大步驟。其中解析處理是針對為了實現對涉案甚至所有視頻、圖片進行結構化處理與特征信息解析，自動完成活動目標的結構化標注。而大數據查找是目標查找的升級，是為了大幅度提升人工查找的效率而設計了基于視頻活動目標描述信息的檢索模式。借助視頻大數據技術，將對關注的視頻圖像中特定人、車等目標快速識別、自動標注，替代傳統的手工標注方式，通過解析數據的分類存儲，實現對關注人、車等目標特征的快速檢索、比對，以及特定目標的軌跡回溯。從而大幅減少民警工作量，提升工作效率。
       東莞監控安裝公司創通寶科技:在視頻大數據技術的融合下，圖偵工作將包含如下三類全新的應用模式。包括：視頻深度研判、車輛深度研判、人臉深度研判。
車輛深度研判
       全新的圖偵業務系統需具備車輛圖片結構化管理與結構化信息檢索應用能力，可按照選擇時間范圍、過車區域、過車類型車牌顏色、車輛品牌、車輛類型、車牌類型、車牌顏色、車道、方向、遮陽板、安全帶、打電話、有掛件、黃標車、危險品標志、車頭方向、速度區間等條件進行篩選查詢；可對車輛的行車的路線進行分析，根據車牌，選擇一段時間，以軌跡的方式在地圖上展示，并可以模擬行駛；可支持以車搜車、特征搜車；同時，可實現落腳點分析、通行車輛分析、同行車輛、頻繁過車、區域碰撞、過車數據分析、行車規律分析、多車同行、夜間行車、區間低速、首次入域、套牌車分析、一車一檔等功能。
人臉深度研判
       全新的圖偵業務系統需具備人臉圖片結構化管理與結構化信息檢索應用能力，可實現人員性別、年齡段、是否戴眼鏡等人臉屬性的分析與存儲，并支持實時預警，實時監聽接收人臉黑名單比對消息，預警顯示；支持歷史預警，根據布控任務、范圍、對象、時間等查詢歷史預警信息；同時可支持人臉比對，本地上傳兩張人臉照片進行比對，相似度確認；支持以臉搜臉，將嫌疑對象人臉照片與動態抓拍人臉庫中的人像比對，追蹤軌跡；還應支持人臉查重，人臉庫中查找是否存在相似是人臉。構化信息檢索應用能力，可按照人體相關條件進行查詢，其中人包含目標衣著顏色、目標大小、速度、性別、是否戴眼鏡、是否戴帽子、上衣類型下裝類型、是否帶口罩、發型、背包、拎東西、騎車、年齡段等條件進行查詢，可提供以人搜人能力，可通過嫌疑對象照片與結構化庫中的人體比對，追蹤軌跡，并可以模擬運動。
       未來，圖偵大數據系統應能夠整合海量的非結構化、半結構化、結構化數據，并對這些數據進行分析計算，通過智能分析技術從非結構化數據中分析出結構化信息，通過全文檢索技術從結構化數據中快速定位信息，通過分析挖掘技術從結構化數據中挖掘出有價值的信息，能夠針對海量的數據進行快速檢索、快速統計分析，并能夠通過大數據的深度關聯分析對案事件的發展作出預測。

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