关键词：大数据技术；视频监控应用
引言
科学技术的快速发展推动我国整体经济建设发展迅速，为我国基础建设奠定基础。我国社会进步极大地促进了信息技术的发展，视频监控技术又反过来提高了社会治理水平，极大地提高了国家的管理能力和社会的和谐进步。同时，由于视频网络系统建设和维护，积累了海量的数据，不断增加视频数据的信息量，对数据存储量和数据分析速度的要求不断提高，需要相关人员对大数据技术进行创新。因此，要想推动视频监控体系的发展，需要对大数据系统进行完善，这也是提升视频监控功能的关键技术所在。
1大数据技术应用于视频监控体系的意义
当前，社会经济快速发展的同时，大数据技术日益完善，问题是客观存在的，缺乏统一的理论知识，同时受传统因素影响，无法及时处理技术，所以相关人员要对复杂的数据进行全面分析。同时，大数据技术在信息采集与管理中也发挥着重要的作用，信息存量大，读取速度快。近年来，我国视频监控系统中，智能与高清化发展趋势日益明显，广泛应用于很多领域。视频监控系统要有效整合海量数据信息，根据视频监控体系理论，对于工作与安保人员而言，这些数据价值比较大。实际工作中，要通过人工处理海量数据信息，耗费大量时间但依然无法保障工作质量。当前，视频监控体系中，很多数据信息处于闲置状态，使用效率低。因此信息处理时，要重视视频监控系统的应用。1.当今时代，视频监控技术不断创新，取得了明显的进步，视频数据有较大的存储需求，视频监控系统信息存储空间必须大。2.数据种类比较多。监控体系中，数据编码格式至关重要，应结合编码的不同类型划分数据种类。此外，当前物联网种类也更加丰富，视频体系数据呈现多元化趋势。3.数据信息有较高的处理效率。随着时间的推移，视频监控数据信息发生了很大的变化，数据信息量日益增多，传统数据计算已无法满足现代数据信息发展要求。在这种背景下，大数据技术的应用有效提高了数据信息处理速度，保障了工作质量。4.数据价值密度低但有很高的效率。近年来，我国视频监控体系发展中，实时监控是主要模式，这是因为视频监控具有很大的承载量。
2大数据时代下的智能监控特点
1.平台的规模性，针对平台规模，首先需要了解可以管理无限增长接入需求，对平台进行扩大，保证平台具有弹性。同时要看平台是否能够同时从多个存储管理设备进行查看，或者管理不同的摄像机等。还可以通过一个平台实现对所有NVR和客户端的监控和维护等，从而促进平台的规模扩展能力。2.数据的安全性，在数据运行的过程中，需要制定有效方案。国家密码管理局需要对数据认证加密和解密等，在前端实现硬件加密后，对网络高清媒体进行加密。但是在后端解密的过程中，需要采用混合应用方式，除了软件解密，还需通过硬件才能够实现解密，单一加密的软件有被解锁的风险，在一定程度上会对用户造成一定的影响，因此要提高监控的安全性，保证大数据科技的顺利发展。3.数据的处理，大型控制系统的重要指标之一需要对视频数据进寿智能分析，从而保证数据传输的有效性。因此要对视频数据进行有效处理，提高信息的准确度。
3大数据技术的视频监控应用
3.1视频监控数据挖掘技术的应用
视频数据挖掘部分技术已经到了较成熟的规模化应用阶段,比如车牌识别技术、视频入侵检测技术。它其实就是对大量无效数据中的有效数据挖掘、对以往数据的规律总结和对将来数据的量化和有效预期。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆视频监控的数据量很庞大,但是用户真正需要的信息可能只是其中的一小部分,这就需要利用大数据挖掘技术视频监控数据从静态的、事后取证变成动态的、实时预防和告警,能够识别并作出正确的判断,为人们提供最为有效、及时的快速反应措施。
3.2数据分析
数据分析在大数据技术中属于核心环节，这一环节主要是发掘数据价值。为使人们的决策更加合理、科学以及智能，所以要对数据进行分析，找出其中有价值的规则。大数据分析可以使用BI技术，当然还有人工智能，这两种技术为大数据中数据分析提供了很多有利条件，技术和方法，其中有机器学习，也就是当前智能化发展的一个重要方向，让机器像人一样自主去学习成长，过程中需要进行特征的提取，然后进行运算接着分类，当前的机器学习有着三种方法，监督学习，半监督学习以及不监督学习。
3.3视频监控数据挖掘技术实现方式
近几年，视频监控系统数据挖掘技术的实现方式有两种：第一种是通过前端设备实现。前端设备实现方式之前，需要对视频监控体系进行完善，实现智能监控设备快速有效地集成视频服务体系，有效地对视频信息进行挖掘。第二种是通过后端设备的实现方式。主要利用后端设备进行收集、存储视频数据等相关数据进行挖掘。结合两点，对优势进行分析，首先，前端设备挖掘方式需要对相关数据信息进行分析，保证信息获取的灵活性。例如IP摄像机、网络球机等，多种视频检测前端设备，有效实现数据信息的集成。对于后端数据挖掘技术的应用，主要优势就是对数据处理能力非常高，能针对多种个不同的视频数据信息进行融合，提高数据处理的效果，从而提高数据挖掘的价值。在后端服务器集群中，能实现视频数据的挖掘，具有高效的灵活性和扩展性等。后端数据挖掘方式还是靠计算机才能完成，这也是实现数据挖掘功能实现的主要基础。但是在实际数据挖掘的过程中，一定要结合实际要求，选择适宜的数据挖掘方式。
3.4加强建设视频图像信息库
除传统视频数据库储存与点播服务外，视频图像信息库还能自动生成视频图像信息索引，模糊查询关键字、摘要，提取视频、视频共享的分级分区，安全审计，自动分析视频数据等，还可无缝对接智能化实战应用平台，促使公安系统实现智能化处警目标，其中在智能交通领域中，视频图像信息库技术广泛应用于交通电子卡口与治安多媒体入口等。
3.5数据挖掘流程
建立底层视频数据到高层语义信息之间的映射关系，这是视频数据挖掘的主要目的。这种映射管理比较复杂，通常采用多层次的信息，对有用的信息进行提取。但是在视频数据挖掘的过程中，首先要在底层视频中对图像特征进行提取，主要提取图像纹理、图像色块等信息，这类信息无法为我们直接理解。
结语
综上所述，随着社会经济的快速发展，大数据时代到来，对人们日常生产与生活带来了很大的影响，通过了解大数据处理流程，可更好地应用大数据技术对相关问题进行处理。当前，我国视频监控领域发展还存在一些问题，大数据技术应用有很大的空间。大数据技术的应用，一定程度上使得视频监控信息处理效率得到了明显提高，将成为视频监控行业未来发展的重要方向，这对我国视频监控水平的提高具有深远意义。
参考文献
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［2］陈雁，卿济民，林必毅．大数据技术在视频监控中的应用［J］．软件，2018，39（11）：72-76．
［3］陈雁，卿济民，赵瑜．大数据技术在城域视频监控系统中的应用研究［J］．中国新通信，2018，20（21）：8890．
论文作者:燕宝红1，李勃良2
论文发表刊物:《科学与技术》2019年19期
论文发表时间:2020/4/28
标签：数据论文; 视频监控论文; 技术论文; 视频论文; 信息论文; 数据挖掘论文; 我国论文; 《科学与技术》2019年19期论文;