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结构化技术与视频智能分析技术息息相关，但是当 平台架构来满足大数据量的数据存储、生命周期管
下视频智能分析技术受到各种应用环境的制约，以 理以及数据的快速响应。
人脸识别为例，当下的人脸识别多半是配合式、重
复式应用场景，在这种应用场景下，人脸的识别率 视频结构化技术的发展趋势
基本能达到实用要求，而在无配合、多人脸、动态 随着近年视频监控系统的建设，社会上已经存
视频的场景下就很难达到实用目标。为了解决这类 在巨量的视频数据并且仍然在成指数倍增长。从海
问题，人脸识别的算法也从最初的模式识别进化 量视频到结构化技术提取关键信息数据，再到大
到深度的神经元网络学习模式，使得人脸检测和识 数据平台及其行业应用，这个是监控企业的产品发
别的准确度大大地提高，但是由此带来的负面效应 展主线，也代表了新时期下关乎于安防创新的新思
也相当明显，首当其冲的就是运算复杂度的提升， 路。视频结构化技术紧紧贴合视频内容的分析、提
需要耗费大量的计算资源，针对这一瓶颈很多监控 取，将非结构化视频数据处理成可供快速检索定
企业推出了各种解决方案，如计算前端推移，后端 位的信息化数据。随着视频结构化技术的发展和成
借助GPU实现集群化计算等，所有的这些方向都为 熟，必然为视频数据的信息化、情报化、智能化提
后续的视频结构化的实际应用做前瞻，实现高效精 供强有力的支撑，变视频的“被动防御”为“主动识
准的视频结构化技术成为今后一段时间各个算法 别”。全面实现监控视频信息的情报化、视频监控
研究机构的努力方向。 网络的智慧化，强化警务视频应用的普适性；全方
其次是视频结构化数据存储，检索和应用技 位拓展视频在警务工作中的应用模式，大幅度提高
术，随着数据容量的快速增长，如何实现视频结构 技术的易用性，实现以业务民警为中心的随时随地
化数据的大容量、高效存储、高效检索以及快速实 的灵活、简单、多样的视频按需服务应用。未来，
现数据应用，为最终用户提供高效灵活的服务，都 视频结构化技术还需要构建自身的标准化发展体
将成为今后各大视频监控企业面临的问题。 系，不断突破与创新，将智能安防推向更高的发展
再次是顶层设计，构建标准体系。通过对视频 层次。
结构化技术自身特点和应用模式的研究，建立有关
视频结构化的标准体系模型，制定覆盖技术实现和 作者单位：王炜，天津市公安局河北分局情报技术支队三大队教
应用系统的标准化体系，有步骤地制定相关标准， 导员；李雁，津市公安局科技信息化总队二支队科长
以规范技术研究和设备开发，指导系统建设、运行
以及评估的各个方面，从源头上为视频信息情报化
应用的全面展开打好基础。
最后是视频结构化数据应用大平台建设，随
着视频结构化技术的日趋成熟，如何采集和管理这
些巨量的视频结构化数据，如何面向公共安全部
门提供快速、高效、专业、个性化的服务也是摆在
服务商与业主面前的难题。例如许多监控企业采用
“云”和“大数据”框架模型做视频结构化技术的
第五届深圳国际无人机展览会（2020年6月深圳会展中心） www.china-drone.com.cn 121
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