洪小龍 張 成 張進(jìn)飛 黃永燁

（1.廣東省公安廳， 廣東 廣州 510050；2.佳都科技集團(tuán)股份有限公司，廣東 廣州 510230；3.廣州市公安局科技通信處，廣東 廣州 515000）

視圖大數(shù)據(jù)具備數(shù)據(jù)量大、價(jià)值密度低、速度快且時(shí)效高的特點(diǎn)，存在人工翻查效率低，視頻圖像數(shù)據(jù)利用率不高的問題。本文通過研究動(dòng)態(tài)索引技術(shù)在視頻檢索上的應(yīng)用，并與大數(shù)據(jù)相融合的技術(shù)，形成以動(dòng)態(tài)索引服務(wù)為目標(biāo)的視頻應(yīng)用技術(shù)，提高對(duì)視頻圖像應(yīng)用的效率。

1 視頻圖像數(shù)據(jù)治理面臨的現(xiàn)狀與問題

視圖數(shù)據(jù)在獲取、存儲(chǔ)、管理和分析方面與傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)存在很大區(qū)別，視圖數(shù)據(jù)的應(yīng)用存在數(shù)據(jù)治理不深、支撐力度有限、價(jià)值挖掘不夠等短板問題。

1.1 數(shù)據(jù)治理不深

視圖大數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)上分為結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化，且價(jià)值密度較低，必須經(jīng)過結(jié)構(gòu)化和數(shù)據(jù)治理后才能形成可以被應(yīng)用的有效數(shù)據(jù)，但目前缺少有效手段對(duì)海量的視圖數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)值提純，制約視頻圖像數(shù)據(jù)的應(yīng)用成效。

1.2 支撐力度有限

視圖大數(shù)據(jù)最大的價(jià)值在于通過從海量視頻圖像數(shù)據(jù)中，實(shí)時(shí)、高效地挖掘出對(duì)未來趨勢(shì)與模式預(yù)測(cè)分析有價(jià)值的數(shù)據(jù)。但是現(xiàn)有的計(jì)算方式難以高效地“提純”視圖大數(shù)據(jù)的價(jià)值，無法滿足統(tǒng)計(jì)、分析、預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)處理的需求。因此，現(xiàn)有的視圖大數(shù)據(jù)對(duì)業(yè)務(wù)應(yīng)用的支撐力度有限。

1.3 價(jià)值挖掘不夠

視圖大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用方向?yàn)檩o助決策、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)服務(wù)和實(shí)時(shí)決策反饋。雖然已經(jīng)出現(xiàn)了一些基于視頻圖像數(shù)據(jù)開展智能化應(yīng)用技術(shù)，但是過于零散化、碎片化，未能與傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，進(jìn)而挖掘視圖大數(shù)據(jù)的價(jià)值，形成更全面的信息集合。

2 “視頻+大數(shù)據(jù)”的視頻數(shù)據(jù)治理體系思路

本文通過探索動(dòng)態(tài)索引技術(shù)在視頻圖像數(shù)據(jù)檢索上的應(yīng)用，形成“視頻+大數(shù)據(jù)”的視頻數(shù)據(jù)治理和應(yīng)用體系。具體思路如下：

2.1 數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建“視頻+大數(shù)據(jù)”的數(shù)據(jù)治理格局

采用動(dòng)態(tài)索引技術(shù)，在特征值之上構(gòu)建索引層，實(shí)現(xiàn)具備相似特征屬性的視頻圖像精準(zhǔn)歸檔；融合關(guān)注特征屬性，選用具備典型特征屬性的視頻圖像作為檔案封面屬性，形成典型特征屬性庫；以典型特征屬性庫檔案封面屬性與圖像檔案數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，形成視頻圖像動(dòng)態(tài)索引，從而搭建視頻圖像數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的橋梁，構(gòu)建“視頻+大數(shù)據(jù)”的數(shù)據(jù)治理格局。

2.2 逐級(jí)關(guān)聯(lián)，完善動(dòng)態(tài)索引數(shù)據(jù)治理體系

采用依托本地典型特征屬性數(shù)據(jù)構(gòu)建動(dòng)態(tài)索引服務(wù)的治理模式，由本地先對(duì)視頻圖像數(shù)據(jù)按相似特征進(jìn)行整理，形成非典型特征圖像檔案庫；再通過非典型特征圖像檔案庫與本地典型特征屬性庫中的封面屬性進(jìn)行比對(duì)分析，以比中結(jié)果形成視頻圖像典型特征關(guān)聯(lián)檔案；不能通過本地動(dòng)態(tài)索引服務(wù)形成圖像檔案的，通過調(diào)用更高級(jí)別的動(dòng)態(tài)索引服務(wù)實(shí)現(xiàn)典型特征關(guān)聯(lián)，從而完善動(dòng)態(tài)索引數(shù)據(jù)治理體系。

3 “視頻+大數(shù)據(jù)”視頻數(shù)據(jù)治理體系的建設(shè)內(nèi)容

構(gòu)建“視頻+大數(shù)據(jù)”數(shù)據(jù)治理體系的關(guān)鍵是建設(shè)本地動(dòng)態(tài)索引服務(wù)，從而形成視頻圖像數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的橋梁。本地動(dòng)態(tài)索引服務(wù)需要建設(shè)以下內(nèi)容（見圖1）。

圖1 本地動(dòng)態(tài)索引服務(wù)建設(shè)內(nèi)容

3.1 搭建非典型特征屬性圖像庫

建立特征屬性關(guān)聯(lián)分析算法，按照對(duì)象識(shí)別、特征比對(duì)等信息，按相同特征屬性的視頻圖像進(jìn)行聚合，滿足同一特征多張圖像的集合，在視圖庫中注冊(cè)成為非典型特征屬性圖像庫，形成非典型特征屬性圖像檔案。

3.2 構(gòu)建本地動(dòng)態(tài)索引服務(wù)

一是構(gòu)建本地典型特征屬性庫，對(duì)重點(diǎn)關(guān)注特征屬性檔案和本地典型特征屬性檔案進(jìn)行管理；二是多渠道匯集本地典型特征屬性數(shù)據(jù)，形成本地典型特征屬性檔案基礎(chǔ)信息；三是從多種渠道中選取最新留存的圖像信息，形成本地典型特征屬性庫中的檔案封面屬性；四是利用視頻圖像解析算法實(shí)現(xiàn)非典型特征屬性圖像庫與檔案封面屬性的比對(duì)分析，形成典型特征屬性關(guān)聯(lián)，從而構(gòu)建本地動(dòng)態(tài)索引服務(wù)。

3.3 通過級(jí)聯(lián)完善索引服務(wù)

一方面，匯聚動(dòng)態(tài)索引檔案，并且更新高價(jià)值的動(dòng)態(tài)索引檔案，形成動(dòng)態(tài)索引服務(wù)的底庫。另一方面，非典型特征屬性圖像集合在本地不能實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)索引關(guān)聯(lián)時(shí)，通過調(diào)用更全面的動(dòng)態(tài)索引服務(wù)進(jìn)行典型特征關(guān)聯(lián)，從而形成一體化的動(dòng)態(tài)索引級(jí)聯(lián)共享服務(wù)。

4 視頻圖像數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)索引后的價(jià)值

海量的視頻圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過“視頻+大數(shù)據(jù)”數(shù)據(jù)治理體系治理后，能夠明顯提升視頻大數(shù)據(jù)的賦能能力。具體表現(xiàn)在如下方面：

4.1 提升視頻圖像關(guān)聯(lián)分析能力

實(shí)現(xiàn)了“由圖到特征屬性”和“由特征屬性到圖”的關(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)換，提高了海量視頻圖像數(shù)據(jù)快速查詢效率；能夠與大數(shù)據(jù)平臺(tái)關(guān)聯(lián)使用，實(shí)現(xiàn)虛實(shí)結(jié)合，豐富了多維信息的組合使用效率，提升視頻圖像關(guān)聯(lián)分析能力。

4.2 提升態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)能力

依托基于特征屬性構(gòu)建的動(dòng)態(tài)索引庫可實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)隱患的快速查詢分析和精細(xì)化管理，提升態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)能力。

5 主要結(jié)論

基于動(dòng)態(tài)索引技術(shù)構(gòu)建“視頻+大數(shù)據(jù)”的視頻數(shù)據(jù)治理格局，是通過研究對(duì)視頻數(shù)據(jù)建立動(dòng)態(tài)索引和典型特征關(guān)聯(lián)分析，從而搭建視頻圖像數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的橋梁，形成上下級(jí)聯(lián)的動(dòng)態(tài)索引庫，提高視頻圖像特征屬性檢索效率，進(jìn)一步“提純”和挖掘視頻圖像數(shù)據(jù)的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)海量視頻圖像資源的高效應(yīng)用，賦能社會(huì)治理現(xiàn)代化和智能化的大環(huán)境。