本文摘要：在行业技术的大大革新下，安防视频监控仍然局限于对画面的记录，而是南北更为智能、转化率更高的阶段。

在行业技术的大大革新下，安防视频监控仍然局限于对画面的记录，而是南北更为智能、转化率更高的阶段。众所周知，现在监控摄像头遍及家庭、餐馆、道路等场所，由于24小时不间断工作，产生了海量的视频图像。但是这些具备低价值的视频数据，却仍然得到推崇。

如何将这些非结构化的数据展开数据化，提供简单的价值呢？在某次峰会上，英飞拓市场经理杨玥得出了自己的看法。视频结构化，对数据制备作为安防大数据尤为最重要的数据来源，视频图像实质上是一种非结构化的数据。相对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里，可以用二维表格结构来逻辑传达构建的数据）而言，图片、声音、视频等非结构化数据导致储存（storage）、探查（mining）、分析（analyzing）上的艰难，不能将它留存在一个BLOB字段中，对以后检索十分困难。而“视频结构化”即就是指视频中结构化萃取车辆、人等关键目标。

以广东省五谷丰登城市的视频收集来说，每天产生的数据量高达253000TB（1TB＝1024GB）。如果对这些数据单位还没直观印象的话，不妨看一下这个例子：Facebook一分钟内就能生产量350GB的数据量，用户总计页面180万次“拜”按钮，甚至每一秒就有41000个帖子公布。从视频存储的角度显然，结构化引导存储模式全新变革，萃取视频中有价值的图片和文本信息。

从原本必须仍然存储变为关键信息的存储，使存储更加长久。在峰会现场，杨总讲解了英飞拓的智能视频结构化检索解决方案，她回应英飞拓使用以“深度自学”为核心的图像识别技术，需要对摄像机的视频流和图片展开特征辨别，并能对系统中的图片、视频文件展开萃取（人、车、非机动车等），快捷查找图片和视频。视频经过结构化可以盘活视频数据，对各类数据仓库可以展开深度的数据挖掘，充份提高视频数据的应用于价值，提升分析和预测功能。

举例来说，从百万级的目标库中（对应数百到一千小时的高清视频）查询某张图片上的行人指控目标，数秒才可已完成。另外，经过结构化后的视频，存储人的结构化检索信息和目标数据将近视频数据量的2％，存储容量很大地减少。人脸识别打造出立体安防人脸识别技术近年来大大取得突破，算法准确率大大提高，其在智能安防领域的应用于也获得大范围普及。

云从科技创始人周曦曾多次在拒绝接受媒体专访时回应，“从信息分析来看，语音是一维信号，图像是二维信号，视频是三维信号。”而人脸识别主要指通过摄像机收集所含人脸的图片或视频流，然后在图片或视频流中展开人脸检测并抓拍，展开面部特征提取，以构建抓拍的人脸与数据库中的人脸展开核对的技术。

在峰会广州场中，杨总向现场观众详尽讲解了基于人脸识别的人脸布控系统。她回应，英飞拓相结合业界领先的人脸识别技术，使用基于神经网络深度自学的模型自由选择算法，研发了人脸布控系统，获取了人脸登记、人脸库管理、人脸布控、意欲搜图、用户管理等核心业务功能，解决问题传统技术的缺点，可应用于重点监控区域的人脸布控，获取较慢、高效、精确的动态监测。

人脸布控系统，限于于各种交通要道、住宿场所、智能楼宇、大型连锁商场，五谷丰登城市等场合。除此之外，它还是一套基于深度自学，不会茁壮的系统，能对动、静态数据库展开高效管理，同时能展开多角度人脸精准辨识：对正脸、侧脸、脸部部分遮盖等皆能精确提供；反对性别、年龄、眼镜、帽子、胡子等属性辨识，可基于属性语义展开抓拍库检索。结语：在大数据渐成趋势的当前，自学、思维、利用数据变得最为关键。

可以说道视频结构化、人脸识别、智能分析等技术的发展，给安防监控挖出价值带给了全新的方式。对于安防企业来说，如何以技术为导向，设计出有更为简单、智能的产品，或许是企业扎根智能时代的捷径之一。

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