海量处理是关键 视频处理技术应用价值凸显

视频监控作为物联网的一部分，随着物联网的不断发展和应用，最终将会朝着智能化的方向发展，图像的自动分析即成为系统自检应用的技术之一，通过智能分析，系统将会自动识别图像的几何形状、色彩、噪声、模糊、融合，以及超分辨等图像效果进行自动分析和处理。图像处理技术引领安防行业新方向，海量信息处理成未来发展关键。

海量信息处理，是未来发展关键

视频图像监控系统通过多年的建设，已成为公安机关打防管控的重要手段和感知城市信息的重要途径。随着视频监控系统建设的不断发展和壮大，对大量的音视频信息的分析，需要耗用大量的人力物力和时间。

海量的视频数据需要得到有效的处理，使得能够快速、低成本、精准的发现相关目标的特征和活动轨迹。而有限的人力、计算能力，和持续增长的视频数据之间的矛盾日益突出，成为当下系统建设的重点和难点。为此，行业中近年来提出了视频浓缩与检索技术，以及视频图像信息数据库技术。

视频处理技术应用价值

视频浓缩检索技术，主要是利用图像处理(包括视频浓缩、摘要、复原等)、模式识别、海量数据分类存储以及搜索等技术，对海量的存储录像等原始信息进行分析和挖掘，对于目标特征、目标行为、目标间关联关系这三大类信息内容，形成各种分类的特征信息库、元数据和索引等，并提供统一接口供外部应用进行搜索，以期通过有限的线索，达到案件快速关联和定位。

视频图像信息库建设，目前应用比较广泛的是卡口和电警的应用。由于车牌识别技术的日趋成熟，通过车牌、车牌颜色、车身、车身颜色、车辆类型等特征识别，把车辆图片、车辆信息、车主信息、盗抢车辆库等结合起来，可以有效的进行车辆的查找、布控和案件线索搜索。而其他如视频监控录像、案件等信息如何形成统一接口查询，如何进行有效数据关联，应用不是特别广泛。为此，国内很多科研单位和智能产品公司进行了多方面探索。如清华大学、中国科学院自动化研究所，上海交通大学、浙江大学等。

视频图像信息库建设和海量数据的处理、分析、检索，是提高效率的有力手段。通过视频智能分析技术，把海量的视频数据进行浓缩、提取特征摘要、减少了存储空间。如1小时的视频录像，通过特征值方式的视频浓缩，可以把录像压缩到10分钟左右。同时，视频图像信息库有别于传统的关系数据库模型，针对结构化，半结构化和非结构化数据，通过数据的多个副本分布式保存方式，可以有效节约存储空间，关键数据的二次备份，使系统架构更加稳定和可扩展，并且提供安全的负载均衡和容错机制。

视频图像信息库的建设，除了减少人力和搜索时间外，还可以通过搜索接口进行联网布控，对有针对性的特征图片进行匹配和模式识别，增强事前预警的功能。同时，这些系统的应用，将推动安防产业技术的进步和推广。

图像处理技术引领安防新方向

为了适应行业需求的发展，全新革命性的结合了传感器、ISP以及彩色低照度处理技术相结合的全新技术。能使摄像机在超低光环境下呈现出清晰的彩色图像，超越人眼视觉极限，实现高感光度，免除了高清摄像机夜间必须配置阵列红外灯进行补光拍摄的苦恼。这类摄像机不仅在白天提供彩色图像，当光线减弱时，摄像机仍能保持图像的色彩、清晰度、流畅性和低噪声，而在低照度环境下保持图像的色彩和流畅性为用户提供了更为丰富的视频信息。