视频结构化大数据平台

视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究

视频结构化技术是指将无结构的视频数据转化为结构化的、可被计算机理解和处理的

数据的一种技术。在交通领域的大数据应用研究中，视频结构化技术主要通过对交通场景

中的视频数据进行分析和处理，提取出其中的关键信息，进而实现对交通状况进行监测和

分析的目的。

视频结构化技术可以实现对交通流量和拥堵情况的监测。通过分析交通场景中的车辆

行驶轨迹和密度变化等信息，可以实时获取道路上的交通流量和拥堵情况，并生成对应的

数据报告和可视化展示，为交通管理部门提供决策支持。视频结构化技术还可以通过识别

特定车辆，如危化品运输车辆等，实现对交通安全的监测和预警。

视频结构化技术可以实现对交通事故的自动识别和分析。通过对交通场景中的视频数

据进行分析，可以实现对交通事故的自动识别和分析，包括事故类型、事故责任等信息的

提取。这对于交通事故的快速处理和事故责任的判定具有重要意义，同时也可以为交通管

理部门提供交通安全监控和预警的能力。

视频结构化技术还可以实现对交通违法行为的自动识别和处理。通过对交通场景中的

视频数据进行分析，可以实现对各种交通违法行为的自动识别，如闯红灯、逆行、超速等。通过与交通管理系统的对接，可以实现对违法行为的自动记录和处理，提高交通违法的检

测效率和处理水平。

视频结构化产品解决方案

解决方案部

1 项目概述 (4)

1.1 项目背景 (4)

1.2 项目建设目标 (4)

2 系统总体建设 (4)

2.1 系统架构 (5)

2.2 建设原则 (6)

2.3 建设规范 (7)

3 产品介绍 (8)

3.1 产品特点 (8)

3.2 技术描述 (9)

3.2.1 深度学习技术 (9)

3.2.2 高性能计算技术 (11)

3.3 智能分析 (11)

3.3.1 目标结构化分类 (11)

3.3.2 机动车结构化 (12)

3.3.3 非机动车结构化 (14)

3.3.4 行人结构化 (15)

3.4 应用平台 (16)

3.4.1 设备接入 (16)

3.4.2 任务管理 (16)

3.4.3 实时预览 (17)

3.4.4 智能检索 (18)

3.4.5 以图搜图 (19)

3.4.6 系统管理 (19)

3.4.7 系统集成及对接 (19)

4 系统性能 (20)

4.1 识别指标 (20)

4.2 性能指标 (20)

5 硬件计划 (21)

5.1 产品形态 (21)

5.2 产品参数 (21)

6 存储系统设计 (21)

6.1 高可用性 (21)

6.2 高速数据库 (22)

7 网络系统规划 (22)

7.1 IP地址规划 (22)

7.2 网络安全规划 (22)

8 集群规划 (23)

8.1 集群模式 (23)

8.2 横向扩展 (23)

8.3 分布式设计 (23)

8.4 动态调度 (24)

8.5 堆叠式集群 (24)

8.6 服务自动化 (24)

9 机房建设规划 (24)

9.1 位置选择 (24)

9.2 环境要求 (25)

视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究

随着信息技术的不断发展和进步，大数据技术在各行各业都得到了广泛的应用，其中交通领域也不例外。交通领域的大数据应用可以帮助我们更好地理解城市交通运行的规律和特点，提升交通管理的水平和效率。视频结构化技术作为大数据技术的一种重要应用手段，在交通领域也发挥着重要的作用。本文将探讨视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究。

一、视频结构化技术概述

视频结构化技术是一种将视频内容进行分析和处理，提取出其中的有用信息并转化为结构化数据的技术。通过视频结构化技术，我们可以对视频进行内容识别、目标检测、场景分析等操作，从而将视频转化为可供计算机处理的数据。视频结构化技术可以应用于各个领域，如安防监控、智能交通、智能家居等，其中在交通领域的应用尤为广泛。

1.交通监控与管理

视频结构化技术可以帮助交通管理部门实现对交通情况的实时监控和管理。通过对道路交通摄像头拍摄的视频进行分析，可以实时监测道路的交通流量、拥堵情况、交通事故等信息，并及时做出相应的调度和处置。这对于提升交通管理的效率和水平具有重要意义。

3.交通数据分析

视频结构化技术可以将交通摄像头拍摄的视频内容转化为结构化数据，便于后续的数据分析和挖掘。通过对交通视频数据的分析，可以了解城市交通运行的规律和特点，如交通高峰时段、交通拥堵节点、交通事故多发地点等信息，为交通管理部门制定合理的交通管理方案提供重要参考。

三、视频结构化技术在交通领域的应用案例

1.城市交通智能监控系统

某市交通管理部门利用视频结构化技术搭建了城市交通智能监控系统。该系统通过对城市各个交通要道的视频进行实时分析和处理，可以监测和识别道路上的交通违法行为和交通事故情况，帮助交通管理部门及时处理交通异常事件，确保城市交通的安全和畅通。

视频结构化解决方案

视频结构化大数据平台

解

决

方

案

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。

视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究

随着交通领域的发展，大数据技术的应用越来越成熟，视频结构化技术在交通领域的大数据应用也成为了研究的热点。视频结构化技术是指将视频数据通过计算机视觉和图像处理技术，进行特征提取、目标识别、行为分析等处理，从而将原始的视频数据转化为结构化的数据，并且可以利用这些数据进行更深入的分析和应用。在交通领域，视频结构化技术可以应用于交通管理、智能交通系统、交通安全监控等方面，极大地提升了交通管理的效率和安全性。本文将从视频结构化技术的基本原理、在交通领域的应用现状和未来发展趋势等方面展开研究，希望可以为相关领域的研究提供一定的参考和借鉴。

一、视频结构化技术的基本原理

视频结构化技术是一种将视频数据进行分析和处理的技术，其基本原理主要包括图像处理、目标检测与识别、行为分析和数据转化等环节。

图像处理是视频结构化技术的基础环节，包括对视频数据进行预处理、去噪、边缘检测、图像分割等操作，以获取清晰、准确的图像数据。

目标检测与识别是视频结构化技术的关键环节，通过目标检测算法可以在视频数据中提取出目标物体的位置、大小、轮廓等特征，然后通过目标识别算法可以对目标物体进行分类识别，从而识别出视频数据中的各种交通相关目标，包括汽车、行人、交通标识、道路状况等。

行为分析是视频结构化技术的另一个重要环节，通过行为分析算法可以对目标物体的运动轨迹、速度、方向等进行分析，从而获取交通参与者的行为特征，包括超速、压线、违规变道等，以及交通事故、拥堵、异常情况等。

数据转化是视频结构化技术的核心环节，通过将视频数据转化为结构化的数据，可将原始的视频数据转化为可分析、可挖掘的数据，包括目标物体的位置、数量、属性、行为特征等，为后续的数据分析和挖掘提供数据基础。

大数据应用下视频结构化分析

作者：余彬翁利国邱海锋张阳辉

来源：《科技创新导报》2019年第22期

摘 ; 要：“视频结构化分析”是大数据应用重要组成部分之一，具有一定的影响作用。目前，我国大数据应用技术不断创新，“视频结构化分析”在大数据应用中日益突显，基于现阶段我国大数据应用下视频结构化分析存在的问题现状，结合“视频结构化分析”的未来发展，对“视频结构化分析技术”进行建议提出，为下一步工作开展奠定基础。

关键词：大数据 ;大数据应用 ;视频 ;结构化分析

中图分类号：TP391 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码：A ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文章编号：1674-098X（2019）08（a）-0250-02

现阶段我国大数据应用中“视频结构化分析”依然存在诸多问题弊端。所以，要求行之有效的应对方法对其进行问题分析解决，如实现视频结构化识别前移、实现视频结构化平台优化等。本次研究对“大数据应用下视频结构化分析”的具体问题进行未来展望，其理论意义重大[1]。

1 ;视频结构化分析概述

随着我国大数据应用技术日益普及，在诸多行业领域中都可以体现出大数据应用身影。在大数据应用体系中“视频结构化分析”尤为重要。视频结构化分析主要是指以“视频”形式为主，对其进行精准定位、分类、查询及分析。打个比方，如在电脑搜索引擎中输入“绿色”二字，就会出现与“绿色”有关的诸多内容及信息，视频结构化分析与其十分相似，通过对特定视频关键词进行输入，就会出现与该视频有关的诸多内容仅信息[2]。因此，从视频结构化分析的实质原理而言，将其作为大数据应用的重点研究尤为重要。而视频结构化分析也日益创新，具体表现为：首先，视频结构属于大数据应用范畴中的分支部分，大数据结构主要包括：文本结构、图片结构、视频结构、数据结构等。但随着社会发展与科技进步，“视频”作为一种重要信息承载形式，逐渐取代文本及图片结构，成为大数据应用中最为常见的需求性结构之一。其次，视频结构化分析具有较高的实用价值，通过对视频内重要资源的“提取”，如图片、文字等关键信息等，可以为将其作为视频检索的“关键词”，为公共安全领域的视频监控可以起到实质性推动作用。例如：通过计算机来代替人眼进行视频信息的分析识别，将视频中的内容信息进行精准识别、存储及记录，其中包括视频内容中的颜色、车牌、人脸等，这些都是至关重要的关键信息。最后，通常来讲视频结构化分析技术从视频图像中对关键信息进行提取、获得，从该分析技术的应用前景及实际应用而言，主要涉及大数据应用领域中的视频监控、公共安全领域等，即“大数据时代”。

公安视频大数据平台

系统设计和实现基于 Hadoop 为基础平台，采用分布式文件系统、分布式列式数据库对数据进行存储，融合流式计算、批处理计算及即席查询多种计算模式，实现数据快速处理的同时极大提高了系统的可扩展性。

1 、HDFS

HDFS (Hadoop Distributed File System) 是 Hadoop 项目的核心子项目；是Hadoop 主要应用的一个分布式文件系统。它可以运行于便宜的商用服务器上。总的来说，可以将 HDFS 的主要特点概括为以下几点。

(1) 处理超大文件

这里的超大文件通常是指数百 GB、甚至数百 TB 大小的文件。在 Yahoo!, Hadoop 集群也已经扩展到了4000 个节点, 用来存储管理 PB ( PeteBytes)级的数据。

(2) 流式地访问数据

HDFS 的设计建立在更多地响应“一次写入、多次读取”任务的基础之上。一个数据集一旦由数据源生成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。对 HDFS 来说，请求读取整个数据集要比读取一条记录更加高效。

(3) 运行于便宜的商用机器集群上

Hadoop 设计对硬件需求比较低，只须运行在便宜的商用硬件集群上，而无须昂贵的高可用性机器上。

2 、MapReduce

MapReduce 是一个高性能的批处理分布式计算框架，用于对海量数据进行并行分析和处理。与传统数据仓库和分析技术相比， MapReduce 适合处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 MapReduce 广泛应用于日志分析、海量数据排序、在海量数据中查找特定模式等场景中。

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。

视频结构化技术在交通领域的大数据应用研究

视频结构化技术是目前大数据应用领域中非常重要的一种技术。该技术可以将图像和

视频中的信息提取出来，转化为结构化的数据以便进行分析和应用。在交通领域，视频结

构化技术可以对各类交通场景中的数据进行分析，例如车辆行驶路径、速度、停留时间等

数据，这些数据对于交通管理、智能交通等领域非常重要。

智能交通领域是视频结构化技术的一个重要应用领域。通过视频结构化技术，可以实

现交通场景下的智能分析和管理，提高交通效率与安全性。在具体应用中，视频结构化技

术主要可以用于以下几个方面：

1、车辆侦测与跟踪：利用视频结构化技术可以对车辆进行侦测和跟踪，快速准确地

提取出车辆的各项信息，例如车辆颜色、车型、速度等数据。这些数据可以为交通管理和

智能交通提供基础数据支持。

2、交通分析与预警：通过分析视频结构化数据，可以精准地分析交通状况，例如交

通流量、拥堵情况、交通事故等。同时，也可以对交通情况进行预警，提前采取相应措施，从而减少交通事故的发生。

3、违章监测与处罚：视频结构化技术可以实现违章车辆的自动识别，例如闯红灯、

违规超车等行为，从而快速准确地处罚违章骑车。

二、视频结构化技术在城市规划中的应用

视频结构化技术可以应用于城市规划领域，帮助城市规划者更好地了解城市交通情况，规划出更合理的交通方案。具体应用：

1、交通规划与设计：通过视频结构化技术可以快速准确地获取道路状况、交通流量

等数据，这些数据可以为城市交通规划和设计提供有效的支持数据。

2、城市交通监管：通过视频结构化技术，可以对城市交通情况进行监控，及时发现

什么是视频数据结构化？

视频结构化是一种将视频内容中的重要信息进行结构化提取的技术，利用它对视频内容按照语义关系，采用时空分割、特征提取、对象识别、深度学习等处理手段，组织成可供计算机和人理解的文本信息或可视化图形信息。在实际应用中，文本信息可进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向有效情报的一次转化。

视频数据结构化从多个维度优化现有的安防业务，将原本许多数量庞大、响应龟速、且大多没有应用价值的监控视频进行精缩，变为更易查找、占存更小且可被深度挖掘的高密度数据。

结构化的视频数据可极大提升搜索和排查效率。实验结果显示，视频结构化之后，从百万级的目标库中(对应数百到一千小时的高清视频)查找某张截图上的行人嫌疑目标，数秒即可完成;千万级目标的库中查找，几分钟即可完成(如果实现云化，速度会更快)。因此在公安实战业务中，基于结构化的视频大数据检索，可以有效解决大海捞针的难题。

此外，结构化视频数据的存储占比可以极大的降低。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不到视频数据量的2%; 对于车辆，不到1%;对于行为降得更多。存储容量极大地降低，可以解决视频长期占用存储空间的问题。

最后，视频结构化还可以盘活视频数据，成为公安系统数据挖掘基础。视频经过智能化的处理、分类后，存入相应的结构化数据仓库，如人脸照片数据库、人脸特征数据库、行为图片及特征库、车辆图像及特征库等等，而综合这些数据仓库以及关联视频片段仓库可以建立相应的检索引擎，实现对各类的数据仓库的深度信息挖掘，充分发挥大数据作用，提升视频数据的应用价值，提高视频数据的分析和预测功能。

智能视频大数据实战平台建设方案

数据加密
采用加密技术，对数据进行加密处理，保护数据的安全性和隐私性。
要点一
要点二
权限控制
对用户进行权限管理，控制用户对数据的访问权限，保证数据的安全性和隐私性。
数据安全与隐私保护
03
智能视频大数据实战平台建设方案核心功能模块
总结词
高效采集、实时传输、多源数据兼容
详细描述
通过高效的采集算法和实时传输技术，实现对多源数据的快速采集和传输。同时，兼容各种数据格式，包括视频、图片、文本等，满足不同业务场景的需求。
案例一
总结词
交通流量管理、事故处理
详细描述
智能视频大数据实战平台通过实时监测交通流量、分析事故原因和处理流程等方式，为交通管理部门提供科学决策依据，有效提高交通管理效率和服务水平，减少交通事故发生。
案例二
案例三
商业决策分析、客户行为预测
总结词
智能视频大数据实战平台通过分析消费者行为、客流量等数据，为商业企业提供精准的市场营销策略和经营建议，提高商业智能水平和盈利能力。
综合性服务：平台提供一站式解决方案，涵盖视频数据的采集、存储、处理、分析、挖掘等多个环节，能够满足多样化的业务需求。
智能视频大数据实战平台定义与特点
01
02
03
04
05
应用场景公共安全：智能视频监控和分析系统能够提高公共安全防范能力，帮助公安部门迅速破案、打击犯罪。智慧城市：通过智能视频监控和大数据分析，能够提升城市管理和公共服务水平，提高城市居民的生活质量。金融行业：智能视频数据实战平台可用于金融行业的风险控制、客户管理、市场预测等方面，提高金融机构的竞争力和运营效率。价值提高安全防范能力：智能视频监控和分析系统能够实时监测和预警异常事件，提高安全防范的精准度和效率。提升管理和服务水平：智能视频大数据实战平台能够提供全面的数据分析和挖掘服务，帮助企业和机构实现精细化管理、优化业务流程。增强市场竞争力：智能视频大数据实战平台可用于金融行业的风险控制和市场预测，帮助企业把握市场机遇，增强市场竞争力。

智能视频大数据实战平台建设方案

由于技术门槛高，可能存在技术支持能力不足的问题，影响平台的稳定性和可靠性。
技术更新迅速
随着技术的不断发展，新的技术和算法不断涌现，需要不断更新和升级平台技术。
管理风险
团队协作不畅
由于平台建设涉及多个领域和部门，团队协作不畅可能导致项目
进度受阻。
管理经验不足
平台建设是一项复杂的工程，需要丰富的管理经验和领导能力，管理经验不足可能导致项目失败。
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
通过建设智能视频大数据实战平台，可以实现对海量视频数据的快速存储、高效处理和分析，提高数据的利用效率和价值挖掘能力。
2. 提升智能化水平
通过引入深度学习和计算机视觉技术，可以提高目标识别、行为分析、异常检测等智能化应用的准确率和实时性，提升智能化水平。
3. 满足行业应用需求
针对不同行业的应用场景，提供定制化的智能视频分析解决方案，满足不同客户的需求。
智能视频大数据实战平台建设方案
汇报人：日期:

大数据可视化平台

标题：大数据可视化平台

引言概述：

大数据可视化平台是指利用可视化技术对大数据进行处理和呈现的平台。随着

大数据时代的到来，大数据可视化平台在各个领域得到了广泛应用。通过可视化技术，用户可以更直观地理解数据，发现数据之间的关联和规律，从而做出更好的决策。

一、数据采集和处理

1.1 数据源多样性：大数据可视化平台可以从各种数据源中采集数据，包括结

构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

1.2 数据清洗和预处理：在数据可视化之前，需要对原始数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、标准化数据等。

1.3 数据集成和整合：将来自不同数据源的数据整合在一起，形成一个完整的

数据集，为后续的可视化分析做准备。

二、可视化设计和呈现

2.1 可视化类型：大数据可视化平台支持多种可视化类型，包括柱状图、折线图、散点图、热力图等，用户可以根据需求选择合适的可视化方式。

2.2 交互性设计：通过交互性设计，用户可以自定义数据展示的方式，包括筛

选数据、放大缩小、联动等功能，提升用户体验。

2.3 可视化效果：大数据可视化平台提供丰富的可视化效果，包括颜色、字体、图标等，使数据呈现更加生动和直观。

三、数据分析和挖掘

3.1 数据探索：用户可以通过大数据可视化平台进行数据探索，发现数据之间

的关联和规律，为后续的数据分析做准备。

3.2 数据分析：利用大数据可视化平台进行数据分析，包括聚类分析、关联分析、预测分析等，帮助用户深入理解数据。

3.3 数据挖掘：通过数据挖掘技术，发现数据中隐藏的规律和趋势，为用户提

AI全景智能监控系统解决方案

智能监控解决方案

产品及系统介绍 (3)

一、产品介绍 (3)

1.1 系统概述 (3)

二、 AI子系统介绍 (3)

2.1 AI全景智能监控系统 (3)

系统描述 (3)

系统价值 (4)

实名制对接需求 (4)

全景智能监控系统人脸识别注意事项 (4)

第三方数据对接 (5)

三、系统特点 (5)

产品及系统介绍

一、产品介绍

1.1系统概述

考虑人是项目施工项目现场管理的第一要素，人的安全、行为、举止均影响着整个项目的安全、质量、进度、环境等环节，因此通过人工智能及互联网技术，如何尽早的发现人员异常（不带安全帽、跌倒、进入危险区域等），并且把人管好，降低项目现场风险，是摆在项目管理者面前一个重大的挑战。

视频大数据结构化平台是专业设计开发的系统，它可以针对工地现场视频图像大数据进行人工智能解析。平台支持各类视频图像数据接入，可执行内容解析、安全帽/反光衣/安全带特征识别、行为/事件检测等多种智能化应用，同时也是一款集鲁棒性、智能性于一体的视频大数据处理平台。

平台可为业务部门提供定制化视频算法及优化，实现结构化数据的输出，提升业务部门对上层视频进行深度应用的能力，为构建建筑领域智慧大脑提供关键技术支撑。

二、AI子系统介绍

2.1AI全景智能监控系统

系统描述

通过部署的双目球机/鹰眼，前端球机自动巡航，变倍放大的过程中，系统可自动进行AI识别，判断现场工人是否存在未戴安全帽、未穿反光衣等异常行为，相比枪机定点监控的形式，球机巡航能有效扩大监控覆盖面，加强管控力度，节约成本，适用于更加开阔的

需满足条件：像素点在40*40以上，保证人眼能够辨别的程度。系统运行时球机变倍巡航的过程中会持续识别，但是达不到识别像素点，会存在一定程度的误报。

视频大数据中心解决方案

随着技术的不断进步和应用需求的不断变化，视频大数据中心解决方案将朝着更加智能化、高效化和安全化的方向发展。未来，该方案将进一步融合人工智能、机器学习等技术，提升视频数据的处理效率和智能化水平，同时加强数据安全保护和隐私保护，以满足不断增长的数据安全需求。
视频大数据中心解决方案的应用
关键技术
未来发展方向
02
保证数据安全
通过数据加密、备份和恢复等措施，解决方案能够保证数据的安全性和完整性。
视频大数据中心概述
CATALOGUE
02
视频大数据中心是一种集中式存储和处理大量视频数据的系统，具备高效的数据存储、处理和分析能力。
定义
高可靠性、高性能、高扩展性、高安全性、低延迟等。
特点
实现视频数据的集中存储和管理，方便数据共享和访问。
总结与展望
CATALOGUE
06
随着视频数据的爆炸式增长，视频大数据中心解决方案在处理、存储和分析海量视频数据方面发挥了重要作用。该方案通过高效的数据处理技术和智能分析算法，为各行业提供了强大的视频数据处理能力，推动了视频数据的商业价值挖掘。
视频大数据中心解决方案涉及的关键技术包括分布式存储、高性能计算、云计算、人工智能等。这些技术为海量视频数据的存储、处理和分析提供了强大的支持，使得视频大数据中心能够高效地处理大规模数据，并提供实时分析和智能推荐等功能。

智能视频大数据实战平台建设方案

需求调研
根据项目需求，评估不同的技术方案，包括硬件设备、软件平台、数据处理等，并确定最佳方案。
技术选型
根据项目需求和技术方案，制定详细的项目建设计划，包括预算、时间表、人员分工等。
制定计划
系统架构设计
根据需求调研结果，设计智能视频大数据实战平台的系统架构，包括数据采集、数据处理、数据分析、应用场景等模块。
技术实现设计
针对不同的技术方案，设计相应的技术实现方法，包括系统接口、算法实现、数据存储等。
应用场景设计
根据建设目标，设计智能视频大数据实战平台的应用场景，包括视频监控、异常检测、智能分析等。
项目建设方案详细设计
VS
组织专家对已设计的项目建设方案进行评审，重点评估方案的可行性、技术先进性、经济性等指标。
标准化和规范化：随着平台应用场景的不断拓展，对数据安全、隐私保护等方面的要求将越来越高，平台将逐步实现标准化和规范化发展
智能视频大数据实战平台发展现状与趋势
02
智能视频大数据实战平台建设方案总体架构
智能视频大数据实战平台建设方案应考虑系统的整体架构设计，包括基础设施、数据采集、数据处理、数据传输和应用层等多个部分。
02
提高治安防控整体效能。
提高社会综合治理水平
加强重点行业安全监管。
提高行业自身的管控能力。
确保公共安全和社会稳定。
增强重点行业管控能力