大数据时代视频检索技术发展
随着“和谐社会”、“平安城市”建设的不断深入，全国进入了安防设施建设的高潮期，监控摄像头已遍布中国大地的每个街头，昼夜不停地监视和录像。然而，有了相关视频不等于就找到了目标信息，查找视频、分析视频的工作常常会耗用大量的时间和人力。如何在海量视频中更方便、更省力地查找到相关信息呢？现在，随着安防智能化需求越来越强烈，视频检索技术也得以快速发展。
随着视频监控系统在公安、交通等敏感领域的大规模应用，电子眼帮助破案的报道时有耳闻。一方面，这些事例从正面体现了视频监控系统的社会价值；另一方面，也引发了更多的关于视频检索的深层次需求。在实际应用的过程中，用户常常希望可以快速地从海量的数以万计的摄像头视频录像中，方便地找到一些有明显特征的人或物。传统的基于预设告警和时间的视频检索方式，对于这类深层次的需求往往无能为力，常有“隔靴搔痒”之憾，因而如何快速准确地进行智能的检索就成为大型视频监控系统需要解决的重要课题。
视频监控检索是针对视频监控平台，为用户查找视频监控信息的检索。用户通过录入相关监控事件的检索信息，由系统运算并返回检索结果。
视频监控检索关注的数据以视频为主，主要目的是定位查找某个事件的起因和关联的发展过程，事件的关键信息数据包含：时间、地点、主导事件的人或物、图像和声音信息。检索条件传递的信息越丰富，定位越精准，检索的算法也就越简单；相反，检索条件传递的信息越简单，定位就越模糊，想要精确定位时，检索算法的难度也就越大。一般来说，用户期望检索条件简单，同时也能定位精准。
常见的视频检索技术主要分为两大类：选中码流和选中时间。对于选定码流，可以是直接通过摄像机的名称、编号等进行检索，选中感兴趣的码流。因此可引伸出来一些具体的应用：如，知道地理位置，在设备资源分级里进行检索；知道设备编号，进行编号的快速查找；知道名称，对名称进行的模糊检索以确定具体码流；也可借助电子地图，知道设备的大概位置，在地图上进行查看，从而选定码流。而对于选中时间，常常是在选中码流的基础上进行的，可以是选定一路或者多路的码流，精确到以秒为单位的检索；也可以是所有的码流，关注在某一时间点开始的视频，对应的是多路同时同步回放检索。目前较为主流的切片检索、快照检索、基于时间轴的拖动快速预览检索均是属于这一类，先选中码流，再选中时间。
切片检索，指使用者知道具体感兴趣的物体、人或车在哪一位置，对应的是哪一路码流，但不确定是在什么时间发现变化，出现、消失或者其它的状态改变。切片检索可理解为二分法，将指定的码流在时间上进行等分，通过两两快照的对比，找到感兴趣的物体发生变化的那一时刻。快照检索，是基于先选定某一时刻，再选择一组码流或所有码流进行快照显示，通过快照的检索。这种应用主要解决知道某些人、车、物体等在某一时刻出现过，但在哪个位置出现，不清楚，通过快照检索，可以快速检索出来。基于时间轴的拖动检索，则是选定码流的基础，通过拖动时间轴，确定时间点的检索，优点是可以自由控制检索的速率，快速完成对选定码流的检索。
因为安防监控具有对象不可预测、系统多方联动等固有属性，因此，基于图像识别技术检索和基于事件检索便成为安防监控视频检索的左膀右臂。
基于图像识别技术检索
作为安防视频监控，事故的发生往往是不可预见的。对过往的录像视频，常常会需要针对具体的事故去按照指定的一些条件，重新设定一些规则，提取出感兴趣的视频数据。这类条件，主要分为两类，一类是基于行为的，如越线、逆行、丢失、遗留物、徘徊、区域入侵、人数统计、车速测试、烟感等功能的分析，另一类是基于识别的，如人脸识别、车牌识别等技术。以上两类都是基于图像分析，在事后对具体的视频数据设定感兴趣区域，设定规则，进行图像分析的检索技术。此类技术对图像分析的算法要求较高。
基于事件检索
安防监控系统往往不会是单一的视频监控，会结合一些第三方的系统，如门禁、报警、消防等系统，也会结合一些生产业务相关的系统，又或者是一些前端或后端的智能分析系统。这些系统结合起来形成立体式的安防系统，安全等级高。而当这些系统报警时的视频往往是用户最为关注的。对于这类的检索，可归纳为基于事件的检索。这类检索的特点是，用户事先设定好一些条件或者规则，当视频符合这些条件或规则后，会判定为一类事件，再把这个事件对应的码流和时间一一对应，保存下来。对于这种基于事件的检索，事后只需要根据事件的一些条件，即可把相关视频检索出来。此类检索的特点是可快速地把具体的符合某一类规则事件的视频检索出来，针对性强。
为了更准确地找到确定的事件，用户可以在检索的时候输入多个检索条件同时进行检索，称之为多维检索。多维检索能在用户知道多个条件的前提下，更精准地找到所需要的录像数据。多维检索看起来简单，但是实现多维检索必须有强大的检索引擎。这个是很多软件平台厂商都忽略的一个功能。
从根本上看，视频检索技术应用于安防监控是以智能视频分析技术为基础的。智能视频分析技术是指利用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。近几年，大数据一词越来越多地被提及与使用，涉及到各行业，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。智能视频分析技术的引入可以极大地提升原有海量监控视频存储系统的检索效率和命中率。随着行业的快速发展，在海量监控视频存储系统上，引入智能分析技术将成为一种趋势。
智能视频分析技术源自计算机视觉技术，计算机视觉技术是人工智能研究的分支之一，它能够在图像及图像内容描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来有限理解视频画面中的内容。在大数据时代，人们对智能视频分析技术越来越看重。智能视频分析依赖于视频算法对视频内容进行分析，通过提取视频中关键信息，进行标记或者相关处理，并形成相应事件和告警的监控方式，人们可以通过各种属性描述进行快速检索。如果把摄像机看作人的眼睛，而智能视频监控系统可以理解为人的大脑，智能视频分析技术借助处理器的强大计算功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，获取人们需要的信息。
随着大数据时代的到来，如何发现或找出客户最需要的视频信息是一个难题，智能视频分析未来应大有用武之地。如今，智能分析产品已经在安防监控行业遍地开花，并且很多产品已用在商业和生活环境中。目前智能视频分析技术主要针对实时的视频图像进行分析，起到提前预警的作用，这方面的应用已经渐渐趋于成熟。以下是为主流厂商具备的智能分析功能：
智能检索（视频浓缩）：该技术可用于事后快速查找，可以在几秒钟内搜索几天内的视频，或是搜索时段内同颜色车辆或是同一脸部画面，将数小时甚至数天、数十天的录像缩短为几分钟，极大地节省事后查找时间。
ROI（感兴趣区域）＋ePTZ：为快速控制PTZ摄像机选择ROI，用户不用牺牲分辨率即可灵活浏览百万像素摄像机拍摄的特定区域的画面。
影像转换（Transcoding）：提供流畅的Internet视频浏览，通过iPad／iPhone或IE浏览器轻松进行远程管理、即时浏览、回放和PTZ控制等。
定制用户通知方式：支持任何以HTML格式下载和存储的地图，比如Google地图，都能被重新编辑用来配置摄像机；当警报发生时，地图便会自动弹出，用户可直接在地图上点选相关摄像机Icon，查看即时画面；还可同时即时浏览和回放同一部摄像机的影像画面。
入侵检测技术（例如：警戒线、警戒区、目标出现等）：可实现预防，结合视频摘要技术可实现更快的视频内容检索。
行为检测技术（例如：剧烈动作、尾随、奔跑、徘徊、逆向移动等）：可实现对异常行为的检测，实现事件预防或事中报警。
由于不同行业的业务需求以及应用场景的差异性，很难有一种智能视频分析技术可以满足不同的行业的需求。相反的，智能视频分析技术在不同的行业应用中将会有越来越多的定制化特性和需求，具体表现如下：
l、金融行业
在金融行业应用中，可以结合ATM面板路的摄像机，利用智能视频分析技术自动发现是否安装读卡器、黏贴虚假广告纸条、遗留钱包或钥匙等异常事件；利用人脸分析技术自动发现蒙面取款、多人同时取款等异常事件；还可以结合ATM自助大厅的全景监控摄像机，利用智能技术及时发现尾随跟踪、打架斗殴等一系列危害客户的行为事件。此外，还可以与银行自身业务相结合，推出基于人脸识别的自动授权系统。
2、公安行业
在公安行业应用中，利用人脸识别技术可以在车站安检口、酒店、KTV等娱乐场所出人口实现人脸的实时抓拍和嫌疑人员实时布控抓逃的功能；利用人脸大库检索技术可以实现人员身份快速确认和二代证数据库查重功能，发现重复办证的人员，以杜绝一人多证的情况；在公安刑侦破案过程中，可利用视频浓缩技术对相关犯罪视频进行浓缩摘要，利用检索技术实现可疑目标在不同视频片段中的匹配检索，从而帮助办案人员快速发现破案线索，提高破案效率。
3、交通行业
在交通监控系统应用中，智能视频分析技术能够通过对监控视频图像的实时分析对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪，并分析和判断目标的行为，从而能在异常情况发生时及时做出反应，做到早期侦测和主动防范，帮助安保人员有效避免或高效处理有威胁或突发性的事件。
除了实时防范，智能分析对提升录像检索的效率同样起到重要作用。基于智能分析，视频监控的录像资料中可以自动添加各种分析数据，包括各类智能报警事件、人脸识别信息、人物形态信息等等，基于这些数据，交通安保人员可以根据各种事件和信息高效便捷地检索到相关视频，从而从海量的存储数据中解脱出来，提升效率。
4、厂区监控
随着现代化企业制度在我国的普及和深化发展，企业的信息化建设不断深入，利用智能视频分析技术对企业进行安全防范工作已是大势所趋。在现代化企业中，工厂实施视频监控系统，安全保卫部门可以实现在企业厂区门口、厂房、办公楼、周界围墙、仓库等地点进行实时全天候视频监控。
智能视频分析技术可为厂区监控提供虚拟警戒线的功能，在厂区的边境线、警戒线等各种有形或无形的界线上，该技术可以通过监控摄像机的画面内容识别直接完成周界警戒告警任务。用户可自由在视频监控画面上直接定义虚拟警戒线。一旦有目标符合警戒规则，设备立刻通过视频监控系统向监控人员发出实时告警。
此外，智能视频分析技术还能实现厂区内部的财产保护，通过在位于管理中心的高清监控管理平台植入智能分析模块，系统可对仓库、停车场等场所图像进行智能分析，实现对可疑人员、物品异常移动等财产安全事件的准确判断，并联动报警系统及时发出告警信号。
虽然智能视频分析技术已经得到了快速的发展，但不可否认其中也存在一些如误报、漏报、行为判断能力不足等问题。为提升智能视频分析产品的应用场合，在完善核心算法的同时，现阶段智能视频分析技术将继续向以下几个方面努力：
首先，要提高视频分析功能模块的适应性，兼顾实时性的需求，使之适应更为复杂和多变的现场环境。
其次，与智能视频监控技术、云计算、物联网等新一代技术相结合，拓展更多的智能分析技术。
第三，要立足行业用户需求，推出细分化市场服务，研发出更具有针对性的产品，以符合现场环境的需求，提高产品的判别能力。
第四，要加强研发力量，继续完善产品性能指标，提高产品检测率，降低误报、漏报率。
总体来看，智能视频分析可以做很多事情。所以需要视频分析开发人员和最终用户进行有效沟通。由于智能视频分析还是一个较新的技术，在国内了解此项技术的圈子目前只拓展到集成商这个层面上，所以很多适合视频分析技术的应用场景还有待市场开发。但有一点是一目了然的：企业必须掌握核心技术并具有自主研究开发能力。智能视频分析的市场是由许多细分小市场组成的，新的应用正不断地出现，在可预见的将来，这会是这个市场的一个明显特点。