“大联网”和“大数据”

“大联网”和“大数据”

让我们用一种特殊的视角再次回顾视频监控技术的发展阶段，可以得到这样一个关系式：MB→GB→TB→PB。许多安防工程师看到它都会会心一笑。

因为，数年前我们还在用MB和GB为单位来计算视频存储容量，但如今我们已经开始频繁地用到TB乃至PB为单位了。而可以预见的是，在不久的将来，EB(1EB=1024PB)可能也会出现在我们的各种概算表中。

“大联网”给我们出了一个难题——如何用好如此庞大的数据量？能不能解决好这个问题，关系到深度应用是否能够实现。具体来说，就是数据量本身不是问题，问题是用什么样的方法来从海量数据中高效地挖掘有用的信息并对业务形成有效支撑。在维克托·迈尔—舍恩伯格所著的《大数据时代》一书中提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。这三大理念，恰好对应iVM业务框架的三个层次。

首先，在数据层要全体不要抽样。一方面，要求数据来源尽可能全面，包含尽可能多的摄像头，这就需要通过大联网来扩大接入的终端数量以及共享的范围，并倚仗云存储系统的海量容量和高效的数据吞吐能力。另一方面，数据层要具备足够的信息密度，例如视频监控走向高清化，从1.0MP(MegaPixel，百万像素)到2.0MP再到4K，实际上就是在追求单一摄像头的信息密度不断提升，从而提供更多、更丰富的细节。在传统的视频监控应用模式下，通过监控中心内有限的人手去盯少量的监控图像，这样的抽样不可能实现深度应用。

其次，在信息层要效率不要绝对精确。数据是7×24小时不间断产生的，所有的信息挖掘必须实时完成，在一些规模化的应用中(如城市级的视频监控系统)，辅以云计算平台的海量数据处理能力，能够为智能视频分析(VCA)的处理效率提供坚实的保障。需要注意的是，在信息层并不追求绝对精确。一定程度上的漏识别、误识别是允许的，也是提高处理效率的必须。在商场的人数统计中，存在5%甚至以上的误差，并不会对最后的业务决策产生多大的影响。

最后，在情报层要相关不要因果。我们只需要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。在做出业务决策时，决策者更加希望能够预知未来。商场只需知道客流量和时间、空间之间的关联大数据监控，而不需要知道因果。通过它们的关联关系，能帮助商场知道下一次客流高峰会在什么时间、什么地点到来就足够了。

由此可见，运用好“大数据”的理念是实现iVM的关键。

结束语

随着视频监控走入各行各业，基于视频的应用在向着行业纵深发展。以业务应用为核心的iVM为这一趋势勾画了蓝图。

在大联网时代，视频监控技术的高清化、智能化、标准化以及行业化并非孤立事件，视频监控与大数据、云计算的联姻也绝非偶然，它们的出现和发展，使得iVM已经不仅仅是一种概念，其内涵也逐渐丰满。同时我们从中可以看到视频监控技术在未来发展的走向。其中唯一的不确定性在于行业需求的多样性。然而这样的不确定性，也为iVM的行业化提供了更大的发挥空间。因此，在大联网时代，谁能够掌握行业的差异化需求，谁就掌握了通向安防行业未来的金钥匙。

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（编辑：温州站长网）

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