视频结构化大数据平台

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视频结构化解决方案

视频结构化大数据平台解决方案目录1. 建设背景 (4)2. 建设目标 (5)3. 建设原则 (6)3.1. 标准化原则 (6)3.2. 统一设计原则 (6)3.3. 大数据处理原则 (6)3.4. 高可靠/高安全性原则 (6)3.5. 适用性原则 (7)3.6. 可扩展性原则 (7)4. 系统总体设计 (7)4.1. 设计依据 (7)4.2. 总体架构设计 (10)4.3. 业务架构设计 (11)4.4. 网络架构设计 (12)5. 数据结构化 (13)5.1. 概述 (13)5.2. 数据采集 (14)5.3. 控制调度单元 (15)5.4. 目标结构化单元 (15)5.5. 车辆结构化单元 (21)5.6. 前端要求 (26)6. 数据存储 (29)6.1. 概述 (29)6.2. 功能设计 (29)6.2.1. 数据存储 (29)6.2.2. 数据服务 (30)6.2.3. 系统管理 (31)6.3. 存储设计 (32)7. 数据应用 (32)7.1 以图搜车 (33)7.2人物大数据 (34)7.2.1人物综合查询 (34)7.2.2人物检索 (34)7.2.3人骑车检索 (36)7.2.4视频框选嫌疑目标 (37)7.3以图搜图 (38)7.3.1智能建库引擎 (38)7.3.2以图搜图应用 (38)7.4GIS应用 (39)7.4.1基本操作 (39)7.4.2地图查询 (39)7.4.3轨迹展示 (40)7.4.4摄像头操作...............................................................................错误!未定义书签。

7.4.5系统管理 (41)8. 平台特点 (44)8.1. 提高海量视频倒查的效能 (44)8.2. 提供视频关键特征的视频检索 (45)8.3. 永久保存结构化的视频信息 (45)8.4. 基于虚拟化服务的云计算架构 (46)9. 配置清单.......................................................................................................错误!未定义书签。

相约影视行业大数据平台化时代 ——美兰德蓝鹰视频大数据平台V2.0全新发布

相约影视行业大数据平台化时代——美兰德蓝鹰视频大数据平台V2.0全新发布在2017年第23届上海电视节期间，6月13日下午，以“新内容新模式新机遇”媒体融合背景下的电视视频生态创新为主题的白玉兰论坛上，美兰德咨询总经理助理、运营总监兼视频大数据项目总监金桂娟女士盛大宣布“美兰德蓝鹰视频大数据平台V2.0全新发布”！蓝鹰视频大数据平台是中国传媒市场领先的视频内容大数据分析与应用平台，V2.0版本的“蓝鹰”，在之前版本基础上的升级，不仅丰富了数据维度、强化了应用功能，还强调个性化需求，并将分析产品进一步变成了解决影视行业痛点的实用工具，同时，搭配了蓝鹰移动大众版同步隆重上线。

蓝鹰1.0版本——引领影视传媒行业进入大数据平台时代2016年11月18日，在北京职工之家酒店，2016美兰德战略升级与视频生态数据创新峰会暨第十八届中国电视频道覆盖及收视状况调研成果发布会上，蓝鹰视频大数据平台全国首发！在融合传播趋势背景下，大数据已经成为传媒行业标配，蓝鹰视频大数据平台是美兰德咨询利用云计算、大数据等先进技术建立的传媒行业大数据分析应用平台。

作为视频领域的大数据分析专家和中国传媒领域的顶级智库，美兰德形成了十大研究对象、五大基础数据库，并建立了全网节目监测、多维指标分析、每日海量数据抓取的监测分析体系，其中监测包括电视节目在内的全网视频节目达11万部，以此为基础打造了“蓝鹰”平台。

在影视传媒行业进入大数据驱动的时代，“蓝鹰”视频大数据平台着力成为视频领域的空气与水，引领视频领域大数据“平台化时代”。

及时精准地呈现海量视频内容传播数据，整合传统抽样数据与全样数据资源并实时在线分析，“蓝鹰”是平台运营、内容制作、推广营销、演艺经纪与企业广告/品牌/市场人员必备的数据库与分析应用平台。

蓝鹰V2.0版本功能应用、数据维度、个性化全面创新升级在蓝鹰V1.0时代，视频大数据平台基本上实现了将后台数据搬上前台的目标，通过体系化、结构化、可视化，将一组组冰冷坚硬的数据变成了暖心的各种小图表，让使用者电视频道和影视节目对自己的传播数据一目了然。

什么是视频结构化,又能做些什么？

什么是视频结构化，又能做些什么？在科技飞速发展的今天，我们的生活变得更加便捷与智能。

构建未来智慧城市，视频结构化是至关重要的一点。

经过算法的演进和技术的革新，如今，视频结构化已开始大规模地得到应用。

超清股份子公司安徽超视野智能科技有限公司，正占领视频结构化技术制高点。

什么是视频结构化利用CPU+GPU协同计算能力实现资源动态调配，采用先进的智能分析技术，自动提取实时或离线的视频图像中的车辆、行人、非机动车细节特征信息，对目标类型、颜色等属性特征进行结构化，为事前、事中、事后的事件布防、综合布控、研判分析提供数据基础，保证信息查找检索的高效性，提高公安视频的应用效率。

简而言之，视频结构化就是一种智能分析，能够对视频数据进行深度挖掘和信息提取。

视频结构化能做什么在以往的案件办理过程中，公安在排查时需要翻查之前的监控视频。

但是在现在的智慧城市监控中，一条主街道就至少有上百个监控摄像头，视频的翻查大大降低了案件后期取证效率。

视频结构化平台超清股份子公司安徽超视野智能科技有限公司的视频结构化可对实时视频和录像进行视频结构化分析。

在提取了车辆、行人、非机动车的特征信息后，录入至服务器中，在需要时可直接搜索关键字特征信息，例如：车牌号“皖Axxxxx”的车辆，或“穿红色上衣的男人”，服务器可直接调取出对应关键字信息所在的视频录像。

秒级精准检索极大的减少了查证时间，提高效率。

可以提取哪些特征超视野科技的视频结构化支持机动车、非机动车、行人的检测、识别，包括：一级结构化在视频中检测行人、自行车、两轮摩托车、三轮摩托车、小汽车、面包车、卡车和大型客车这八大类目标，并对目标进行跟踪、去重、择优，将质量最好、最有利于二级结构化的目标图片存档，用于后续识别分析。

智能视频大数据实战平台建设方案

数据存储与备份
数据挖掘
通过数据挖掘技术，发现数据中的关联、模式和趋势等。
数据分析
通过多种分析方法，对数据进行分析，得出有价值的结论和建议。
数据挖掘与分析
数据可视化
将分析结果以图表、图像等形式进行可视化展示，便于理解和呈现。
数据呈现
将可视化后的数据呈现给用户，提供清晰、直观的数据支持。
数据可视化与呈现
数据存储模块
总结词
快速检索、可视化查询、个性化推荐
详细描述
提供快速检索和可视化查询功能，使用户能够快速查找到所需数据。同时，根据用户的历史查询记录和行为习惯，实现个性化推荐功能，为用户提供更加智能化的查询体验。
数据查询模块
总结词
可视化分析、多维分析、报表定制
详细描述
通过可视化分析技术，将数据以更加直观的方式呈现给用户，提供多种维度的数据分析。同时，支持报表定制功能，用户可以根据自己的需求定制报表，满足不同的业务需求。
实时视频流采集
通过OCR识别技术，将视频中的人、车、物等结构化信息采集并结构化存储。
视频结构化信息采集
数据采集技术
分布式存储集群
采用分布式存储集群，将视频数据分散到多个存储节点，提高数据存储的可靠性和扩展性。
压缩存储技术
采用H.265等高效视频压缩技术，在保证视频质量的同时，降低存储空间需求。
数据存储技术
数据报表模块
总结词
模式识别、关联规则挖掘、预测分析
详细描述
通过模式识别和关联规则挖掘等技术，从大量数据中挖掘出有价值的信息和知识。同时，提供预测分析功能，根据历史数据预测未来趋势，为决策提供更加精准的依据。
数据挖掘模块
04
智能视频大数据实战平台建设方案技术实现路线

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。

实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。

充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。

二、政务大数据平台1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。

将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。

包括数据交换、共享和ETL等功能。

2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。

不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。

存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。

随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。

4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。

智能视频大数据实战平台建设方案

数据处理与分析技术
总结词
准确性、全面性、实时性
详细描述
数据处理与分析技术负责对存储的数据进行处理和分析。为了确保数据的准确性和全面性，需要采用先进的图像识别和特征提取技术。同时，考虑到数据的实时性，需要采用高效的算法和计算资源。
数据应用与展示技术
总结词
多样性、交互性、直观性
VS
详细描述
数据应用与展示技术负责对处理和分析后的数据进行应用和展示。为了确保数据的多样性和交互性，需要采用多种应用形式和技术手段，如大屏展示、报表展示、可视化图表等。同时，考虑到数据的直观性，需要采用简洁明了的设计和表述方式。
智能视频大数据实战平台建设方案
汇报人：日期:
目录
• 平台建设背景与目标 • 平台架构与组成 • 关键技术分析 • 平台建设方案实施 • 平台应用场景与效果评估 • 平台建设风险与应对措施
01
平台建设背景与目标
建设背景
1. 行业趋势
随着视频技术的不断发展，视频大数据在各个行业中的应用越来越广泛，如安防、交通、金融等。通过对海量视频数据的分析，可以挖掘出更多的价值信息，推动行业的数字化转型和创新升级。
管理体制不健全
平台建设需要完善的管理体制，包括项目管理、质量管理、风险管理等，管理体制不健全可能导致项目失控。
资金风险
投资不足
平台建设需要大量的资金投入，包括设备采购、人员工资、研发费用等，投资不足可能导致项目
无法推进。
资金使用不当
资金使用不当可能导致项目进度受阻或者出现腐败问题，影响平
数据传输技术
ห้องสมุดไป่ตู้
总结词
高效性、可靠性、实时性
详细描述

视频大数据解决方案

视频大数据解决方案简介随着互联网的迅速发展和智能设备的普及，大量的视频数据被不断产生和存储。

这些视频数据包含着丰富的信息，可以应用于多个领域，如智能城市管理、安防监控、广告推荐等。

然而，由于视频数据的大规模和高维度，传统的数据处理方法无法满足对视频大数据的需求。

因此，视频大数据解决方案应运而生，以帮助用户有效地管理和分析视频数据。

解决方案数据采集视频大数据解决方案的第一步是采集视频数据。

根据具体应用场景的不同，可以从多个渠道获取视频数据。

常见的数据采集方法包括：1.视频监控设备：安装在公共场所或企业内部的监控摄像头可以实时捕捉视频数据，并通过网络传输到数据中心进行处理和存储。

2.移动设备：智能手机和其他移动设备的摄像头可以用于录制和上传用户生成的视频数据。

3.网络视频平台：从视频分享平台如YouTube、TikTok等获取公开的视频数据。

4.视频采集工具：专门设计的硬件或软件工具，可以从电视、电影等媒体源中提取视频数据。

数据存储视频大数据解决方案需要一个强大的存储系统来承载海量的视频数据。

存储系统应具备高可靠性、高性能和可扩展性。

常用的存储技术包括：1.分布式文件系统：通过将数据划分为块并存储在多个节点上，分布式文件系统可以提供高可靠性和可扩展性。

2.对象存储：将视频数据以对象形式存储，结合元数据信息可以实现高效的数据管理和检索。

3.云存储：将视频数据存储在云平台上，可以实现数据的备份、共享和跨地域访问。

数据处理与分析一旦视频数据存储到解决方案中，就可以进行数据的处理和分析。

视频大数据解决方案通常包含以下几个核心模块：1.视频解析：对视频进行解析，提取关键信息，如视频帧率、分辨率、编码格式等。

2.视频处理：对视频进行基本的处理操作，如视频剪辑、合并、压缩等。

3.视频识别：利用图像处理和机器学习技术，对视频中的目标进行识别和分类。

常见的视频识别任务包括人脸识别、目标跟踪、行为分析等。

4.数据挖掘：通过分析视频数据，挖掘出其中的关联性和模式，从而为用户提供有价值的洞察和决策支持。

云创智能云视频平台

1云创智能云视频平台智能云视频，即“基于人工智能和大数据技术的视频深度应用”。

在智能云视频领域中，亟需解决的问题也就主要归结于以下三点：● 如何有效采集前端数据，实现对真实世界的充分感知？ ● 如何对大数据有效处理，实现对未来事件的准确预测？ ● 如何结合预测以及现状，实现对现有方法的提升优化？针对以上问题，南京云创大数据科技股份有限公司研发了一套先进的智能云视频平台。

1 智能云视频体系架构在智能云视频的体系架构设计中，需要考虑的内容主要包括：统一的云视频平台、低功耗高密云存储、结构化大数据库、非结构化数据智能处理标注、内外网安全防护等。

因此，云创智能云视频的体系架构如下图所示。

智能云视频体系架构图智能云视频包含了云创公司主要硬件设备和软件平台，并将其进行有效整合，每个分项设备或平台都解决智能云视频中的某一项关键技术点：➢ 单向光闸：保障网络传输安全，实现网络间数据单向传输物理隔离； ➢ A8000：低功耗高密度的海量数据云存储，支持大小文件融合存储； ➢ AIRack ：高性能智能分析服务器，实现非结构化数据比如图像、视频、音频、文本的智能处理；➢DataCube：分布式数据库，实现结构化数据的统一管理与分析挖掘；➢cVideo：统一的智能云视频平台，调度内部资源，对外实现应用展现。

2分项设备及软件介绍2.1单向光闸单项光闸是为了解决跨网通信安全问题而研发的一款网络传输设备。

主要技术优势：●单向传输：通过单向光发射与接收，物理隔离避免反向透传可能；●中间透明：中间隔离层透明化设计，防止黑匣子被改装造成隐患；●文件传输；适应标准文件传输协议，轻松实现文件跨网单向传输；●视频传输：支持多路视频传输协议，满足视频跨网单向传输需求。

2.2A8000超低功耗高密度云存储面向海量视频的的大规模存储需求，云创拥有自主研发的超低功耗高密度云存储一体机的方式——A8000超低功耗高密度云存储。

针对平安城市、智慧城市、雪亮工程等十分庞大的视频监控存储需求，A8000超低功耗高密度云存储十分贴合行业需求，对外既支持诸如FTP、NTP、NFS、iSCSI、SAN、POSIX等标准存储接口，也支持S3对象存储接口，A8000采用融合存储技术，可以同时支2持大文件和小文件的同时高性能读写，可以直接挂载对接现有监控平台，轻松实现扩容。

睿识智能视频结构化分析平台

01 大规模实时视频智能分析系统
人员入侵预警及数据采集、取证上报
人员突发聚集预警及数据采集、取证上报；
车辆徘徊预警及数据采集、取证上报；
视频车牌识别；
信息数据共享；
人员逗留预、徘徊警及数据采集、取证上报；
人员出、入数据统计；
车辆轨迹追踪及数据采集；
基于视频的非法攀爬预警、采集、取证上报；
支持本地监视器和HDMI显示器显示；
实时视频分析系统
大规模人脸抓拍
可应用领域
保密要害部门/部位出入口禁区/周界/围墙
实时视频分析系统
人员出、入数据统计
可应用领域
保密要害部门/部位出入口禁区/周界/围墙
实时视频分析系统
车辆入侵预警
可应用领域
出入口禁区/周界/围墙
实时视频分析系统
车辆逗留预警
可应用领域
出入口禁区/周界/围墙
防入侵
防盗窃
防抢劫
反恐防破坏
防爆
科工安密2012 967号文
三大应用领域
保密要害部门/部位出入口禁区/周界/围墙
产品特点
产品特点
痛点解决技术优势产品功能产品优势
痛点解决
视频结构化分析与预警平台
01
实时快速异常行为预警，提高对事件的反应能力。
02
事后异常行为及事件高效分析，便于事后留证及追溯。
多智能分析规则可选
预置位设置多规则区域
时间计划调度
行业球机监控解决方案行业球机监控解决方案行业球机监控解决方案行业球机监控解决方案行业球机监控解决方案
产品组成
平台构成
大规模实时视频智能分
析系统

4.4什么是视频结构化解析系统？

前言：基于深度学习、大数据和云存储的视频结构化服务系统定位“海量监控过滤网、网罗有价值信息”，作为视频监控系统的提档升级手段，为用户提供视频、图片、特征解析功能，实现从海量监控图像资源中提取有价值信息，过滤冗余数据，形成视频结构化数据积累，支撑政府实战应用。

1、总体概述结构化服务需要视频云结构化中心支撑，中心是一个具备汇聚前端所有产生的视频、图片、结构化信息，同时能对视频、图片再一次进行信息识别，以做到视频图像内有价值信息的完全提取，并且能实现基于结构化数据的海量信息快速检索，构建完整事件时间链能力的场所。

可归纳为三类系统：（1）解析类系统，包含视频结构化分析系统、视频图像智能处理工具集等；（2）存储类系统，包含海量视频解析数据存储库、视频图像基础资源库、专题资源库、索引库等；（3）服务类系统，包含视频图像解析中心管理系统、视频大数据分析系统等。

视频云结构化组成如下图所示，（1）视频结构化分析系统，利用视频结构化描述技术、智能图像分析技术，对实时视频或离线录像进行分析及处理，提取海量视频中的人、车、活动目标等内容信息，将海量非结构化视频、半结构化图片“变成”有价值的结构化信息的系统。

（2）视频图像智能处理工具集，包含视频图像采集工具、视频图像处理工具，用于离线录像的快速采集及快速播放、涉事视频的智能处理及单机分析、模糊图像的清晰处理等的工具。

（3）海量视频解析数据存储库，用于存储解析类系统自动分析得到的人、车、活动目标等要素的特征描述及结构化数据的数据库。

（4）视频图像基础资源库，用于存储解析类系统自动分析得到的人、车、活动目标等要素对应的图片的数据库。

（5）专题资源库，用于存储人工提取和现场采集、以及案事件研判过程中采集和标注的人员、车辆、案件等要素的视频片段、图像、特征描述等信息的数据库。

（6）索引库，指存储数据标签与索引数据等可支持全文检索等的资源数据库。

（7）视频大数据分析系统，依托存储类系统存储的解析数据、基础资源、专题资源等，提供结构化数据的快速检索、比对、碰撞、分析等服务。

短视频第三方数据平台都有哪些

短视频第三方数据平台都有哪些随着短视频应用的普及，越来越多的人开始关注短视频第三方数据平台。

那么，短视频第三方数据平台都有哪些呢？下面就让我们一起来了解一下吧。

首先，我们需要了解一下什么是短视频第三方数据平台。

简单来说，短视频第三方数据平台是一种专门用于收集、分析和展示短视频数据的平台。

这些平台可以帮助用户更好地了解自己的短视频内容和表现，从而更好地进行优化和改进。

接下来，我们来看一下短视频第三方数据平台都有哪些。

1. 快手数据中心快手数据中心是快手官方推出的一款数据分析工具，可以帮助用户分析自己的短视频数据，包括曝光量、播放量、互动量等。

同时，它还可以帮助用户找到自己的优势和不足，从而更好地进行优化和改进。

2. 西瓜数据西瓜数据是由今日头条旗下的西瓜视频推出的数据分析工具，可以帮助用户分析自己的短视频数据，包括播放量、曝光量、互动量等。

同时，它还可以帮助用户了解自己的受众群体，从而更好地制定营销策略。

3. 抖音数据中心抖音数据中心是抖音官方推出的一款数据分析工具，可以帮助用户分析自己的短视频数据，包括曝光量、播放量、互动量等。

同时，它还可以帮助用户了解自己的粉丝画像，从而更好地制定内容策略。

4. 火山数据中心火山数据中心是火山小视频官方推出的一款数据分析工具，可以帮助用户分析自己的短视频数据，包括曝光量、播放量、互动量等。

同时，它还可以帮助用户了解自己的受众画像，从而更好地制定内容策略。

除了以上这些，还有一些其他的短视频第三方数据平台，比如说：酷狗数据、哔哩哔哩数据中心等等。

总的来说，短视频第三方数据平台可以帮助用户更好地了解自己的短视频内容和表现，从而更好地进行优化和改进。

如果你是一名短视频创作者，那么一定要了解这些数据平台，从而更好地提升自己的表现和影响力。

视频结构化数据的查询及信息挖掘

视频结构化数据的查询及信息挖掘视频结构化数据的查询及信息挖掘领域的大数据应用，主要体现在两方面：视频录像的集群和视频结构化数据的查询及信息挖掘。

1．视频录像的集群存储在面向大数据的架构中，可根据实际现场的部署需要，设立一个或多个集群组成，采集的流数据会被划分成段，并分布于数据集群节点，因为集群节点有内部进行多副本备份等机制，可以由软件技术来保证整体系统的高可靠性和高稳定性。

这些数据节点可以采用廉价通用型的硬件，避免采用传统高端硬件的模式，能极大地降低投资成本。

录像文件的集群存储，国内云储存厂家多采用CEPH技术和HDFS 技术的方式。

以HDFS 的方式举例，思路为：通过HADOOP提供的API结构，实现将接收到的视频流文件从本地上传到HDFS中。

在这一过程中，把接收到的视频文件不断地存储到一个指定的本地临时文件夹中，而这个本地文件夹是在不断动态变换的，可以将该文件夹当成是一个缓冲区，把缓冲区中的文件以流的方式将上传到HDFS中。

2．视频结构化数据的查询及信息挖掘原始的视频图像是一种非结构化数据，它不能直接被计算机和上层应用软件读取和识别，为了让视频图像更好的应用，就必须对视频图像进行结构化的处理，提取出关键信息，并进行文本的语义描述，也就是视频结构化。

一段视频里面，需要提取的关键信息主要有两类：第一类是运动目标的识别，也就是画面中运动对象的识别，是人还是机动车或者非机动车；第二类是运动目标特征的识别，也就是画面中运动的人、车、物有什么特征，行人特征主要有：是否带眼镜、围巾、上衣、裤子、是否带口罩、是否背包，性别分类等；机动车主要特征有：车牌号码、车身颜色、车型等；物体特征主要有：大小尺寸、颜色、方向等。

一个案件的审看需要更为广泛地查看相关的摄像机视频，所审看的视频量时常达到数百上千小时。

视频结构化提取技术对视频中运动的物体等进行提取，再通过软件进行检索和排。

基于大数据分析的在线视频推荐系统设计与实现

基于大数据分析的在线视频推荐系统设计与实现随着网络技术的不断发展和人们对视频内容的需求增长，在线视频平台成为了人们获取娱乐与知识的重要渠道。

然而，众多的视频资源也给用户带来了选择困难，因此设计一个智能的在线视频推荐系统成为了必要的需求。

本文将讨论基于大数据分析的在线视频推荐系统的设计与实现。

一、引言在线视频推荐系统是根据用户的需求和兴趣，通过大数据分析来推荐合适的视频内容。

其基本原理是将用户的历史浏览行为、评分、个人喜好以及社交网络关系等数据进行收集和分析，然后根据这些数据为用户个性化地推荐视频。

通过这样的方式，用户可以更好地发现符合自己兴趣的内容，提高观看体验。

二、系统架构设计1. 用户数据收集和分析：为了实现个性化的推荐，系统需要收集用户的历史观看记录、评分、收藏、分享等数据，并对其进行分析。

这可以通过日志文件、数据库和用户反馈等方式实现。

数据分析的主要目标是建模用户的兴趣特点，为之后的推荐过程提供依据。

2. 内容数据预处理：视频内容数据的规模庞大，因此需要对其进行预处理，以提取出关键信息。

这可以通过分析视频的标题、标签、描述、分类等信息来实现。

同时，还可以使用图像识别和语音识别等技术，对视频中的关键内容进行提取和分析。

3. 特征工程和模型训练：在推荐系统中，特征工程是非常重要的一步。

通过对用户和视频特征进行提取和处理，可以为之后的模型训练提供合适的输入。

同时，还需要选择和构建合适的机器学习或深度学习模型来实现推荐功能。

4. 推荐算法设计：基于大数据的推荐系统可以使用多种推荐算法，包括协同过滤、内容过滤、混合推荐等。

其中，协同过滤是一种常用的方法，通过分析用户之间的相似性，为用户推荐兴趣相似的视频。

而内容过滤则是基于视频的内容特征，为用户推荐与其历史观看行为相似的视频。

三、系统实现1. 数据收集和预处理：通过在线视频平台的API接口，可以收集用户的观看记录、评分和收藏等数据，并存储到数据库中。

视频结构化在人口动态管理中的应用

视频结构化在人口动态管理中的应用
视频结构化技术是一种将视频片段中的信息分离和提取的方法。

其基本原理是通过计
算机视觉技术，对视频中的人物、物体、动作等进行分析和识别，从而将视频转化为结构
化的数据。

这种技术通过对视频内容的深度解析和理解，能够提取出视频中的各种元素和
关系，形成清晰的结构化数据。

视频结构化技术在人口动态管理中具有广泛的应用场景。

可以通过对监控视频的分析，实现人脸识别和人物跟踪等功能，从而帮助政府和相关部门进行人口统计、人员追踪等工作。

通过对社交媒体上的视频内容进行结构化分析，可以了解人们的生活习惯、兴趣爱好
等信息，从而帮助社区和商家进行精细化的人口管理和市场营销。

视频结构化技术还可以
应用于城市交通管理、安防监控等方面，通过对交通流量、交通事故等进行分析，提供数
据支持和决策参考。

与传统的人口动态管理方法相比，视频结构化技术具有诸多优势。

它能够快速准确地
获取视频中的结构化信息，避免了人工处理的时间和成本投入。

视频结构化技术能够通过
大数据分析和机器学习等技术手段，发现视频中的规律和趋势，从而为决策者提供科学的
依据和参考。

视频结构化技术还可以实现对视频内容的智能分析和预警，对异常行为和事
件进行自动检测和报警，提高安全性和管理效率。

视频结构化技术在人口动态管理中具有广泛的应用前景。

通过对视频内容的深度解析
和理解，可以获取丰富的结构化信息，提供科学依据和参考，为决策者和相关部门提供更
好的管理手段和工具。

随着技术的不断发展和应用的完善，相信视频结构化技术将在人口
动态管理领域发挥更大的作用。

蓝鲸云大数据平台

海量数据无限未来video data platform product introduce产品简介由北京尚易德科技有限公司自主研发的蓝鲸云视频大数据平台，致力于提供城市级大数据存储与共享服务。

可将城市每天产生的视频、图片、人、车、事件等数据集中存储到平台中，实现原始数据的自沉淀，通过智能分析服务对原始数据进行清洗、梳理，为上层业务提供通用应用接口和数据。

针对不同的业务应用场景，平台可灵活组合业务模块和通用接口，搭建业务应用服务，满足客户的多场景业务应用需求。

非结构化数据原始数据结构化数据处理后的数据存储智能分析智能分析设备硬件层软件层设备接入消息管理点播转发视频录像信息配置运维管理视频回放消息报警地图联动视频转码注册认证存储管理会话管理网关模块算法：视频结构分析、人脸识别、车辆识别...数据库模块数据库软件、开源工具库非结构化数据原始数据结构化数据处理后的数据视频设备视频子系统人脸识别相机智能相机报警设备业务调度人员信息库车辆信息库案件线索库视频结构化信息库大数据库视频碎片库图片库报警信息库日志、运维库产品架构视频云平台人员监控视频和图片道路监控视频和图片楼宇监控视频和图片人脸图片车辆图片报警消息子系统的数据✓子系统的设备、用户信息✓子系统的录像文件和图片✓子系统的报警事件和消息✓其他数据...报警级别一般严重紧急一般报警设备设备1设备2设备3设备4报警信息监控设备掉线网络发生故障机房入口异常抓拍到人员进出设备本身的数据✓设备类型、名称、厂家、地理信息✓设备的IP、端口等网络信息✓设备的状态等运维数据温湿度数据✓温度和湿度值✓温湿度告警上、下限✓温湿度设备信息及状态✓历史最高温湿度和最低温湿度空调数据✓空调设备信息及开关状态✓温度设定值、风速、模式✓设备报警信息智能电表数据✓设备信息及工作状态✓电表的电能、电压、电流、功率✓开箱、停电、超温等告警门禁数据✓设备信息及设备状态✓门禁开关状态、通信状态✓报警状态车辆数据✓车辆的视频和图片数据✓车牌的图片和结构化信息✓车辆的结构化信息行人数据✓行人的视频和图片数据✓行人的人脸图片✓行人的结构化信息人脸图片+结构化信息年龄：XXXXX 性别：XXXXXXX肤色：XXXXXXX 其他....车牌图片+车牌和车辆结构化信息车牌号：XXXXX车牌类型：XXXXX 车身颜色：XXXXX车辆类型：XXXX其他....XX XXXX车牌智能识别违法事件通过一些智能设备或者智能算法，识别监控画面中的违法事件，抓拍违法画面，并产生报警信息执法记录仪通过手持设备，如执法记录仪、移动APP等记录现场办案的相关信息，并拍摄办案视频和抓拍办案图片人工研判、手动记录通过人工分析进行案事件研判，将研判的数据进行记录归档，形成电子档案，最终自动归类为专题数据图片人车数据湖记录消息标签案件报警湿度电流电压地理位置视频大数据平台温度人工录入门禁其他平台的多系统方案蓝鲸云平台的一体化方案....多套设备，多套系统，零散杂乱，部署繁琐、运维复杂一套设备，一套系统，一体化管理，部署简单，运维方便监控平台卡口、人脸动环系统一套系统：蓝鲸云大数据平台热数据区冷数据区温数据区HotWarm Cool 0-72hrs 72小时至2周数月数年数十年光磁共管：统一调度、协调分配数据热过渡：分布加载、快速预热数据数据学习：智能关联、自动预热加载数据文件索引：索引自恢复、保障数据安全可靠数据拼接：数据更新、历史数据追溯和回滚光磁融合冷热分级磁盘阵列光盘库热数据冷数据保存时间智报警设备、存储报警信息✓设备基本信息✓报警日志✓报警视频✓联动信息智能相机存储智能分析数据✓设备基本信息✓结构化信息✓人脸图片✓车辆车牌视频设备采集并存储前端摄像机的数据✓设备基本信息✓图片文件✓视频录像✓车辆车牌视频子系统与上下级平台对接✓平台信息✓设备信息✓视频和图片✓结构化信息把所有能采集到的原始数据都进存储①②③智能前端智能分析服务人工分析对原始数据进行结构化分析，存储结构化数据平台运行中，积累的“经验”数据用户数据：用户的数据使用习惯、用户之间的关联数据运维数据：运维记录、设备历史运维数据、运维经验录入数据：手动录入的数据、加贴的标签、整理的档案数据人员姓名张三李四王武.....年龄294518特征长发圆脸脸上有颗痣右脸有伤疤..........车辆车牌京K105 .....车身颜色白色黑色银色车型途观马自达宝马..........京L205京P888事件时间20110106.....地点回龙观昌平石景山内容交通事故斗殴盗窃..........20130806 201408030101101111000101101000110111011111000110010011111011011010100100011011001001001001101111001001100011①监控到打架斗殴画面②识别涉案人员人脸人员档案姓名：XXX 年龄：XX 身份证：XXXXXXXXX 籍贯：XXXX 地址1：XXXXXX 地址2：XXXXX 是否有案底：有案件编号：XXXXXX 最常出入点：XXXXX ，XXXX ，XXX,XXXX③调出人员档案⑤标注目标人物轨迹，部署警力，成功抓捕④分析落脚点和逃离方向，并在地图上标注，智能识别目标人物运动轨迹①一览城区内吸毒人员热力分布②监控吸毒人员动态③掌握吸毒人员行动轨迹截止今日案件数量030687刑事案件民事案件行政案件5280件4315件3620件刑事案件民事案件行政案件2948件4185件3551件刑事案件民事案件行政案件1926件1157件890件刑事案件民事案件行政案件320件756件415件刑事案件民事案件行政案件153件194件263件刑事案件民事案件行政案件96件83件112件刑事案件民事案件行政案件150件130件143件。

视频云结构化服务器产品方案

视频云结构化服务器产品应用方案目录第1 章前言 ....................................................................... 错误!未定义书签。

第2 章产品介绍.. (3)第3 章产品组成 (4)第4 章产品特点 (5)第5 章产品功能 (7)5.1 视频分析单元 (7)5.1.1视频分析：活动目标提取 (7)5.1.2视频分析：车辆信息提取 (7)5.2 车辆分析单元 (8)5.2.1车辆卡口图片二次识别 (8)5.2.2车脸特征以图搜图 (9)第6 章产品应用设计 (10)6.1 应用模式： (10)6.1.1视频结构化结果检索分析应用 (10)6.1.2录像视频后检索分析应用 (11)产品介绍视频云结构化服务器是平安城市中针对传统摄像机进行视频结构化大数据系统智能化改造的必要设备，主要用于对传统摄像机的视频进行视频结构化提取、对卡口图片进行二次结构化识别、车脸卡口图像特征以图搜图等。

主要针对对市区内传统的治安摄像机，结构化提取的内容主要有：●活动目标的识别（如人、车）●在一定场景下（摄像机角度，像素符合特点的条件下），还可以对车辆更多的信息进行提取（车牌、子品牌等）针对卡口系统，可以提供的功能有：●针对卡口图片的二次结构化，在原有卡口图片中提取更多的结构化信息●针对卡口图片的以图搜图功能产品组成视频云结构化服务器是由两块高性能视频分析单元和车辆图片分析单元组成，用户可以根据实际需求进行搭配，主要有以下几种方式：●1个视频分析单元●1个视频分析单元+车辆图片分析单元●2个视频分析单元●2个视频分析单元+车辆图片分析单元其中视频分析单元和车辆图片分析单元说明如下：视频分析单元：视频实时分析，以1080P为准，一个视频处理单元支持80路活动目标提取、80路车辆特征信息提取，视频分析单元主要面向传统的治安摄像机。

车辆图片分析单元：支持电警卡口图片的二次识别、车脸以图搜图。

视频结构化技术方案

2、技术服务方案建设内容本次项目的主要建设内容：视频构造化，同时对接整合县局建设的监控视频前端等系统，通事后端建设平台实现视频剖析、实战、案件研判、案件侦办等功能。

系统构造本次项目设计的平台系统，采纳先进的架构系统，实现智能监控，社会资源，案件侦察、研判等功能，同时与警用地理信息系统，警综系统等资源对接，实现地图显现，视频联动、案件侦察等功能。

系统建设在公安信息网和视频专网上，系统整体架构以下图：视频构造化简单来讲，视频构造化技术是一种将视频内容（人、车、物、活动目标）特征属性自动提取技术，对视频内容依照语义关系，采纳目标切割、时序剖析、对象辨别、深度学习等办理手段，剖析和辨别目标信息，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。

从数据办理的流程看，视频构造化描绘技术能够将监控视频转变为人和机器可理解的信息 ( 以下列图 ) ，并进一步转变为公安实战所用的情报，实现视频数据向信息、情报的转变。

在视频构造化描绘的内容方面，公共安全关注的视频信息主假如：人员、车辆、行为。

人员构造化在视频中除了包含人员的面部精确立位、面部特色提取、面部特色比对，人员的性别、年纪等特色范围外，还可对人的穿着、运动方向，新增能否戴帽子、能否戴眼镜、能否背包、拎包、打伞、能否骑车等信息进行构造化描绘。

车辆构造化跟着智能交通高清电警、卡口、虚构卡口、泊车场的宽泛建设和应用、借助智能辨别算法将电警、卡口、泊车场进出口等场所的车辆有关构造化信息存入车辆主题库，包含车牌、车型、车牌颜色、车辆品牌、车辆种类、车身颜色、车标及遮阳板、能否系安全带、打电话、车辆年检标、摆件挂件、司乘人员的人脸。

鉴于这些车辆重点特色信息，形成上亿条过车记录数据，进而推进了后台大数据剖析服务的发展应用和行业数据发掘，形成隐藏车辆发掘、套牌车辆挑选、首次入城、一车多牌、一牌多车、屡次过车、相像车辆串并、高危车辆积分模型、车辆行驶轨迹剖析、时空碰撞等实战技战法的应用。

视频大数据超融合一体化平台

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行业：互联网+广电针对性：影片视频监管监控特色：一体化超融合
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“抓拍”电视互动新模式提升空间A来自技术手段需要突破B
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云传输
传输速率：带宽的80%左右传输协议：基于 UDP 协议做了可靠性保障。针对性：大数据的远距离传输模式
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传输速率：带宽的20%以下传输协议：TCP/IP网络传输协议针对性：低效、复杂的网络
应用场景
"抓拍”开启电视互动新模式