现代社会中，大数据来源丰富，使得交通、医疗卫生、教育、安全等都发生了变化，而在智慧城体系中，监控视频是体量最大的大数据。基于此，我主要分享媒体大数据的三个挑战问题。第一，存不下，24小时产生的数据量积累得很大。第二，看不清，用眼睛看，横看竖看，还是看不清楚，可能有时候都要猜来猜去，还需要很有经验的人才能看出来大概。为什么？存的时候做了压缩，压缩时不知将来作何用，为了节省存储量，压得太狠了，再把它解开时基本看不清。第三，找不到。现在摄像头到处都是，摄像头拍到了，但是不是想要找的？不知道，即使看清楚了，一跨摄像头也就找不到了。所以摄像机网络跨摄像头搜索问题也是个难题。

超高效视频编码

解决压缩问题

第一个挑战，我们想办法找到最高效的编码来应对这个挑战。视频流是图像序列，在每个单独的图像里是有冗余的，通常叫“空间冗余”。相邻的像素或图像块会有一些相关性，这些相关性即是“冗余”，这种冗余可以通过滤波器的算法进行估算。如果参数对了，就可以用它去做预测，继而找到一些更简洁的表达方式，不需要那么多比特就可以压缩了，这就是空间冗余。其次是“时间冗余”，即一个图像序列，第一帧和第二帧有很多是连续的，背景几乎是一样的，它有很多东西是重复的，这个重复的就是冗余，我们管它叫“时间冗余”。第三种是“感知冗余”，行业里的人把它叫“编码冗余”。比如26个字母要怎么表达？……