骨灰级探讨 2016GDSF上海站“枪球联动多目标跟踪” - 安防知识网 - 资讯

安防大数据与枪球联动多目标跟踪，安防技术热点的骨灰级探讨。

　　1 ZB=1024 ⁴GB，从这个看似简单的公式，你想到了什么？

　　ZB，信息世界里目前数据存储常用的最大的单位。在2010年，全球信息数据存储已经进入ZB时代，并且大概两年翻一番。

　　视频监控，作为安防行业的主流市场，已经成为这个世界上最大的数据生成器，一个大型城市每天产生的数据就可以达到1PB，一年是多少？

　　然而，这些视频监控数据99%是“无用”数据，它们为什么是无用的，因为无法快速检索、查询、无实时数据研判、无历史数据统计分析、无法快速共享、无法长期保存……简单地说，行业还没有找到一种广泛、高效、低价的方法，将这些海量的视频数据与具体业务有效结合起来，并使其效益最大化。

　　所以，未来安防行业的技术竞争，安防大数据的应用是重要的一环，也是当前很多企业研究的方向，并在车牌、人脸识别等领域有了实际的应用。

　　那么，要解决安防大数据的应用难题，关键在哪里？

　　我们从问题的原点出发。在计算机可识别的信息分类中，数字、文本、图形和音视频文件等作为其基本应用数据，而这四类数据，以音视频作为非结构化信息在存储、分析和传输中技术最复杂，数据体量最大，所有的IT技术在视频应用中都有所体现。所以要让计算机“看懂”这个世界，视频数据结构化是安防大数据的第一步，而这个基础，就是目标信息充分的视频源，通过被结构化后的目标信息，安防监控操作系统才有更多可以应用的业务功能。

　　所以，到这里，我们知道要实现安防大数据的大规模应用，就是要将视频数据结构化，要将视频数据结构化，必须要有目标信息充分的视频源，这个视频源，包括目标的清晰度、形状、颜色等可以被语义描述的目标信息。

　　但是，下面的例子，折射出当前安防视频监控的困境。

　　以一台200万高清相机为例，相机与人的距离及人脸像素清晰度的关系如下图。

　　那么，对于75度的普通相机，如果要在70米距离看清人脸，其分辨率就要提升225倍，但设备商却不能这么做，因为要考虑到计算量的问题、传输的问题、存储的问题和成本的问题等。

　　其实，在找到安防大数据应用的结症点时，破解的方法也很快出现，这便是近年来备受关注的“枪球联动”技术，即结合枪机与球机的优点，弥补各自的不足，为安防大数据提供清晰视频源。

　　如何进行多枪多球协同跟踪、多枪多球接力跟踪，提升跟踪目标的准确性和有效性，6月29日，a&s 2016GDSF上海站，上海美赞美安防器材销售有限公司研发部刘玉平将现场与你探讨“多目标跟踪与安防大数据”的行业应用，在产品集成度提升，人、车相关算法的前端集成化等热点技术领域进行更深入的研究。

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　　另外，以“智能开放视频技术创新应用论坛迈向开放架构·智能态势感知·提升数据价值和效益的新时代”为行业技术探讨方向的2016 GDSF论坛将于7月12日在南京，8月4日在成都，8月25日在广州，9月8日在北京等多地举办。

　　有交流，有反馈，就有进步。您的参与，一定可以将行业智慧的河流推向更宽广的领域！