大数据处理技术的挑战与突破

     何为“存不下”、“找不到”、“看不清”呢？
　　“存不下”主要体现在视频压缩编解码性能方面的限制。我们知道，随着数字视频应用产业链的快速发展，政府、学校、社区、民用以及网络终端所产生的海量视频向传统视频编码标准发出宣战。待存储的视频数量不断加大就需要更大程度的提高编解码效率，提高视频压缩率，从而降低存储空间。同时，网络化进程的加快也要求编码后的视频能更快速、便捷的传输。同时解码还原的视频质量也要有所保证。
　　从另一方面讲，视频压缩也制约着智能视频领域的发展，很多情况下我们要求解码后的视频损耗能够降低，在某些领域中，如多媒体视频认证，视频的无损还原是提高算法判断准确度的先决条件，只要在一个合理的损耗范围内，它能够使视频篡改提示的准确度提高。因此随着视频的网络化、高清化、智能化时代的来临，需要新一代视频编码标准，需要新的技术框架和编码性能。如此才能在城市级视频应用领域中取得核心的主导地位。
　　“找不到”主要体现在智能视频监控领域中的算法检测识别准确率的问题，目前视频监控方法只能在非常简单的环境下聚焦少量目标，算法检测、识别、跟踪性能方面还无法达到一个较高的水准，多数软件都存在一个场景、环境的限制，例如在简单、纯净的场景且检测目标背景跟前景差别较大的环境中，检测结果较为准确。而在一些人流量密度大的复杂场景中，如地铁、车站、闹市区中监视成千上万个个体时，准确的识别跟踪检测则是一项非常艰巨的任务。
　　同时算法检测会受到光线、颜色、化妆、摄像机硬件误差及精密度等一系列的问题影响，因此在低端智能与真正的人工智能之间还存在一个较大的鸿沟，它需要计算机的处理能力及处理速度的提升。我们需要的是一种近乎人类甚至高出人类的识别准确率，并且能够检测区分人群行为，预测潜在的群体灾难等。这不仅仅在智能视频领域，而且从多领域的交叉融合角度，智能分析对的研发与探索对机器人的发展也能够起到积极的推进作用。
　　“看不清”主要体现在高清监控摄像机的智能化处理上，以往大多数城市级安防监控摄像头录制的视频画面都较为模糊，刑侦破案分析的依据仅仅为模糊画面动作方向，甚至是模糊的像素点，对具体人物细节的描述不清晰导致刑侦难度加大。辅助公安机关研判的力度不强。并且在智能监控领域，传统的智能分析方法较多的是在CIF格式下进行算法处理，这样处理速度更易达到实时，当传统视频向高清视频转换过渡时需要多重处理策略相结合进行算法分析。这需要持续的研发革新。并且从标清向的高清的门槛跨越过程中，网络带宽的承载力、视频的显示、存储等问题也不断显现。
　　在这个科技飞速发展的时代，大数据、云计算、移动互联网等新一代信息技术相互交叉融合的时代，传统智能视频监控需要紧跟时代潮流，不断的创新与革新。创新是民族发展的灵魂，也是新时代下科技发展的主要方向。目前针对智能视频监控领域暴露的以上问题，一批国内规模较大、实例较强的安防类企业重视与国内顶尖中科院院士、工程院院士专家团队相结合，共同研发创新。这些企业注重自主研发创新能力，在企业内部实施创新驱动的发展战略，从而提高产品研发能力与技术水平，为助力视频监控领域的科技发展贡献着自己的力量。
　　在对视频编解码问题的解决上，由北京大学深圳研究生院信息工程学院、中安消技术有限公司共同主办的“图像与视频处理”孔雀团队启动仪新一代视频压缩技术论坛在深圳成功举办，中国工程院院士高文、三菱电机美国研究院孙慧芳、Google美国研究院技术经理谷群山以及中安消领导等专家齐聚一堂，共同对新一代视频编码标准AVS2.0的技术框架进行了展望。中安消与北大高文院士团队成立的联合创新中心，对此项计划也表现出极大的支持，联合投入研发，并对视频编解码推动现有的智能技术融合发展寄予较大期望。
　　在算法检测精准度的问题解决上，香港中文大学汤晓欧教授及其研发团队一直致力于人脸面部识别的科技研发创新工作，研发出世界最精确的面部识别软件，高出人类自身97.53%的识别准确率，可以从数千张照片中准确辨识出同一个人的两张照片，并且不受光照、外界硬件因素的影响。这对智能视频监控领域无疑是一剂强心剂。同时香港中文大学徐杨生院士团队与中安消研究院联合成立的“香港中文大学-智慧中国机器人与智慧城市研究中心”在智能视频监控与机器人融合领域也起到了积极的推进作用。
　　在解决智能监控领域的关键问题上，中安消在与北京大学合作成立的智能视频技术协同创新中心，主要研究领域包括数字视频编解码、计算机视觉、人脸识别算法与系统、移动视频检索理论与算法等。在解决智能视频监控领域主要问题、探索视频智能视频监控技术开发的进程中，中安消正不遗余力的追求突破。与智能视频技术协同创新中心一同开展智能监控领域的前瞻性研究。