超级看看监控系统app 超级视频监控云--大数据魔盒

记得几年前看过一部威尔·史密斯主演的电影《国家的敌人》。电影中，美国的每个角落都布满了摄像头。中情局可以随时调用这些摄像头进行跟踪。无数的摄像机组成了一张超级网...当时觉得有点科幻，有点冷。

然而短短几年，这已经成为现实。数以百万计的摄像头接入了互联网，给我国人民的金融安全和交通运输带来了极大的便利。但这只是开始。事实上，目前的技术已经能够轻松进行智能识别、人群计数甚至行为识别。这种庞大的视频数据分析比传统的互联网数据更贴近现实世界。它会给这个潘多拉的盒子带来什么？

视频监控将成为世界上最大的数据生成器

2012年，全球新增数据28亿ZB，相当于30亿TB。如果视频数据也被存储，这个数据会翻倍。

以中国某省为例，公共视频监控摄像头超过100万台，总拥有量近400万台。基于这个估计，中国的相机数量不低于4000万。一家投行的报告显示，行业仍以每年20%的加速速度增长，行业龙头Hikvision 12年年报披露的销量达到570万台(含前端和后端)，增长37%。另一个统计数据令人惊讶。英国的相机数量与人口的比例已经达到了1:15。大致来说，世界上至少有一亿个摄像头在角落里静静地看着。

如果把这个数据存储起来，就是超级大数据了。假设所有摄像头都换成1080P，日数据量64G，年数据量23T，全球每年将产生23亿吨视频数据。

这是一个可怕的数字。幸运或者不幸的是，大部分视频监控数据不会存储超过一天，因为目前这些数据相对于存储的价格来说毫无价值。

新兴的超级视频监控云

视频监控已经不是以前的样子了。几个摄像头连接到大楼的保安室。只有进入这个神秘的房间，才能窥见一斑。事实上，监控摄像头已经成为带有网络端口的智能终端，可以控制甚至接收双向音频。摄像头互联已经成为一种趋势。

比如公共视频从一个城市的互联发展到一个省的互联，逐渐发展到一个国家的互联。新的网络摄像头和旧的模拟网络摄像头+DVS/DVR已经开始加速进入一个巨大的云平台。从简单的视频流数据到PTZ操作，每个终端都变成了一个可以远程控制的智能终端。另一端，将这些数据打包成各种公共应用，向公众开放，看媒体上填了多少手机，实时查看城市道路交通视频的新闻。

除了公共视频，无数私人视频也在形成一个私有云，超市连锁、酒店连锁、物流公司、金融机构甚至工业生产线等庞大分支，来自无数端点的数据都在云中汇聚。然而，许多国家也要求私人视频数据是开放的，可以调用和操作。

这就是不同于互联网的物联网云网络，从感知到互联到应用，但这种感知是用无数“眼睛”看世界。

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视频大数据的价值还没有被发现

一般来说，视频中冗余数据太多，只有在紧急情况下才会查看记录，所以视频数据大多存储时间较短，只有少数存储时间超过一周。另一方面，由于数据读写要求高，云存储极其昂贵(几千块钱，1tb)，所以大部分数据都存在于前端。

视频智能分析的初衷是为了解决数据冗余的问题，让人们从枯燥的监控中解脱出来，帮助人们更好的看待一切事物。智能的核心是目标识别和行为分析。根据应用需求设置规则，只有视频中的信息符合规则时，才会进行报警和记录。常见的应用包括入侵检测、周界报警、车辆识别、交通违章监控等。

目前业界主流的智能分析厂商，如国外的ObjectVideo、ioimage、Emza，国内的卓洋科技、文安科技、智安邦科技，基本都是以“监控”二字为主，属于视频数据的初级处理。一般只对单个摄像头的视频信息进行实时处理，按照一定的规则生成事件数据(如报警事件、车辆计数等)。

但是，视频监控数据必将成为下一个大数据的宝库。一方面，它具有典型的大数据4V特征，表面上庞大、多样、无序，但隐含着无数人和事的行为。另一方面，它是现实世界的写照，与互联网获取的大数据有很大不同。现实世界包含了无数难以用格式化文字表达的信息，比如人们可以通过视觉快速形成判断，一个地方是繁华还是没落，气氛是紧张还是愉悦。

当然前提是可以降低存储成本，提高数据处理能力。

潜力巨大的应用

比如对于一个商场来说，视频数据的二次挖掘除了对安全性的需求外，还可以收集客户的性别、年龄、着装信息，可以统计客户的购物路线、入住模式、聚集热点，甚至可以两次或多次回店。这类似于网站访问分析，可以为商场的优化提供基础数据。如果是连锁企业，也可以结合多家门店的数据，获取地区甚至全国的数据。

也放大到一个城市，其中每条街道的人流、车流数据都是采集的，这是一个城市的人车分布图，静态的，比如不同区域的人车特征，动态的，比如人车的路径、停留方式，对于城市规划和管理都是极其有价值的。

如果结合时间线，还可以从无数相机采集的信息中看到一个国家、一个地区、一个城市的变化。正如大数据所说，你甚至可以预测趋势，比如更多的商店是新装修的还是关闭的，是更多的酒店还是更多的服装店。当这些变化结合在一起，我们可以看到人口变化、经济趋势、趋势、自然环境的变化，甚至人们的幸福和幸福

这不是幻想，现在的技术已经完全实现了。一方面，随着高清摄像头的普及，视频信息质量更好；另一方面，智能分析的水平已经相当高，包括物体的识别和分离、人脸的识别、彩色字符和数字的识别、物体变化的分析，甚至暴力行为的监控。

然而，为了实现这种意义上的数据挖掘，需要记录大量的元数据，甚至是与监控目的无关的元数据。多维分析需要海量的数据收集和存储以及超大规模的数据处理。最后，需要进行基于位置和时间的相关性分析和整合，这是打开大数据之门的一个障碍。

技术与人性的冲突

一周前，谷歌宣布在有效的隐私保护机制完善之前，禁止Glass APP使用人脸识别。此前，谷歌曾因谷歌眼镜的隐私政策受到国会议员的质疑，包括面部识别是否会侵犯用户隐私，谷歌眼镜是否会收集用户信息，以及谷歌如何保护用户数据。

视频监控还涉及隐私问题。视频监控中的人脸识别技术已经相当成熟。如果存储足够大，处理足够强，那么在无数的云数据中进行人脸搜索，也可以产生很多有意义的应用，比如寻找走失的孩子。以后只需要输入照片，就可以进行大规模的智能搜索，比依靠海上战术有效多了。

但是隐私的侵犯很难避免，国内这方面的法律法规还是空白。比如之前微博上发布的“摸奶门”就是典型的侵犯公民隐私事件。在监管方面，迫切需要明确谁能建摄像头，建在哪里，如何保存数据，如何保证信息不泄露。

但现实中，相机的快速增长已经说明，公民的隐私还是让位于公共管理。然而，随着视频监控云的形成和向云存储的迈进，数据的力量越来越大。通过云数据，甚至可以刻画一个人的生活轨迹，兴趣爱好，ta喜欢去哪些店铺，搬到哪里，怎么打扮，和谁在一起...原来只有上帝能看见，云在看着你。

技术进步总会带来新的挑战，未来的聪明人一定会想出保护隐私的方法。只有你的授权才能在视频中检查你的存在，或者我们的三观已经进化到适应技术的发展。

世界是一个舞台，上帝在云里微笑。