韩涛

【摘要】随着技术的进步，信息网络在我们的生活中已经占据了很大的比重，网络数据鱼龙混杂，若是没有进行有效的监督，一些不良信息就会不断的进行传播，影响到更多人的生活。而视频大数据的使用能够对网络上的信息进行有效的监测，及时的发现不良信息，对其进行处理。也能够通过一定的信息进行视频文件的检索，快速地找出相关视频，对发布不良信息的用户进行追查，对于社会网络安全有着重大的意义。

【关键词】视频;大数据分析;应用规范;广播电视;互联网视频

中图分类号：TN22                 文献标识码：A               文章编号：1673-0348（2020）011-127-03

Industry application specification of big data analysis technology based on video

Han Tao

（Gansu Radio and Television Bureau， Lanzhou， Gansu 730000）

Abstract： with the progress of technology， information network has occupied a large proportion in our life. Network data is mixed. If there is no effective supervision， some bad information will continue to spread， affecting more people's lives. The use of video big data can effectively monitor the information on the network， find out the bad information in time， and deal with it. It can also retrieve video files through certain information， quickly find out relevant videos， and track down users who release bad information， which is of great significance for social network security.

Key words： video; big data analysis; application specification; radio and television; Internet video

視频大数据的应用已经非常广泛，它能够有效的帮助公安机关处理刑事案件，同时能够对网络信息情况进行监督，发现异常还能够及时发出消息。不过该技术还存在着一定的不足，本文对其应用中存在的问题进行了分析，了解到该技术中的相关算法及其应用，并对未来该技术的发展提出了一些看法。

1. 视频数据在应用上存在的问题

近几年，随着科学技术的进步，视频大数据的发展也有了不少的提高，但是还存在着不少的技术上的问题，其中主要是以下三点：视频清晰度不足、存储空间不足以及算法检测水平不足。视频的清晰度不够使得检测分析上有了一定的难度，这主要是监控摄像机的技术不足导致的，其分辨率不足，所拍摄出来的视频就会不清楚。存储空间不足这一问题的关键点在于视频压缩编解码性能有着一定的不足。而算法检测技术在进行应用过程中，会受到视频资源的影响，在使用过程中找不到相关的资料这一问题尚未解决。如今所采用的视频录制方法并不复杂，一般来说是运用的聚焦少量目标方式，而这一方法会在识别方面水准不够，难以满足应用的需求，视频大数据分析技术也有着不少的限制。

2. 视频智能检测分析系统架构

本文对江苏的千里眼视频监控平台建设展开分析，该系统与千里眼平台的结合使用，也具有一定的独立性。从该平台中读取实时的数据，再根据相关的需求对视频内容进行一定的分析，对视频中存在的异常情况进行实时的检测并上报。而相关的异常信息可以通过这一平台将其输送到相应的告警模式下，最终通过客户端向使用者发出信号。该系统对视频大数据的分析通过一定的算法进行，调用各种不同的智能算法，将获取到的视频信息进行分析，最终将结果发送到相应的模块下，对用户提出警示。整个的系统可以分为平台之间的连接、视频轮询、算法调度以及将警示信息通知下去几个部分。这一系统中最关键的一个部分组成即算法调度，这一功能影响到整个的系统的运作，其中包括视频资源的管理、视频资源的读取传送、结果的反馈等。该系统采用的开源LTS这一框架，引入智能算法，对视频进行全面的分析，并处理视频分析中的各个任务，最终保证整个系统的高效运行。

3. 视频智能检测

3.1 同源视频检测

这一检测系统分为以下几个部分，首先是预处理，这一技术能够将视频中不断的图片与摄像的切换消除，从而更加轻松的对视频进行检测。其次是对视频进行结构性分析，首先对于一整个的视频进行分析难度较大，所以将视频提取为序列或是片段进行研究能够有效的提高检测效率。第三是进行特征提取，这也是同源视频检测中最重要的一部分，直接的影响到了视频的检测准确性，一般来说，特征提取往往是根据图像、视频中的热点问题进行提取检测的。第四是进行数据的索引，在进行特征提取之后，往往会形成较多的数据，为了能够更快的找到相关的视频信息，就需要多采取一些有效的索引方式。最后一点是检测结果输出，这一技术下需要考虑到两个的关键问题，其一为特征的匹配，其二则是视频的匹配。

3.2 网络舆情智能检测与分析

这一系统包含着信息获取与处理等部分，可以从网络上获取数据，然后利用相关的数据挖掘技术对视频进行检测分析总结，最终将决策信息存入到数据库中，而且还有着先进的查询机制，在必要的情况下将信息传递出来。该系统的存在需要实现以下几个目标。首先是需要对一些热门的信息进行识别并分析，其次还需要对该信息进行追踪，自动的形成一定的分析报告。另外还需要自主的识别到突发事件，对于一些较为敏感的问题需要进行预警。最后需要为最终的分析报告提供一定的决策支持。该系统中最主要的一点是需要对网络舆情网页内容进行分析，以下为该检测系统中的核心技术说明。

3.2.1 分析单位设置

这一内容主要是指在视频分析中用到的最小的单位，通常来说，一般需要用到中、小层次的单位来对视频进行分析，这样能够更加的准确。一般来说会将较为典型的一些内容作为分析单位，例如某个人物、某个主题等。

3.2.2 设计维度体系

这一内容主要是对视频中的一些内容进行分类所采用的。主要分为两种方式，其一是选择同样的标准，分别对相同的类别进行分析，最终进行信度对比，最终进行编录。其二则是对相关的材料先进行分析熟悉，之后再制定初步的分析维度，最终找到最合适的维度分析。

3.2.3 抽样处理

这一工作中主要包括两个方面的内容，其一是对整个的视频进行界定。其二是抽取一定的样本来进行分析。

3.2.4 量化处理

该处理工作是将一定的样本转变为数据化形式，其中包括两个部分，一是整理评判记录，而是进行信度分析。

3.2.5 可信度分析

这一工作是对同一视频进行评判之后进行比较分析，能够有效的保证视频检测的可靠性。

4. 视频大数据应用分析

4.1 视频大数据总体功能的应用

在进行视频大数据的建设中，智能视频的分析有着很重要的作用，它能够有效的对视频资源进行合理的分析管理，功能也非常的完善，能够有效的对视频信息进行存储管理，在对视频进行分析的時候也是非常有效的。用户通过一定的信息进行视频文件的查看分析时，可以通过建立一定的目标之后通过目标进行剪辑的方式来进行。最终生成一个个短小的视频文件。能够有效的将原本的视频进行缩减，而且还能够保证视频的完整性。这对于人们对于视频的查看是非常有帮助的。

4.2 视频大数据并行分析处理应用

在大数据平台的基础上，要求智能性查看某种视频的界面，这就需要根据相关的信息在大量的视频文件中找到相关的资料。所以并行处理是非常重要的，这能够有效的提高检索效率。一般来说是以1000路以上的视频数据同时进行检索，最终通过分布式处理来提高GPU计算架构，最终能够快速准确的找到相关的视频文件。

4.3 视频大数据检索和分类的应用

视频分析服务器有着非常良好的检索功能，它能够检索出视频中的关键信息并智能解析，能够将视频中的各项事物进行分离，根据不同的特征分别进行检索。除了能够有效的对视频中的不同特征的事物进行准确的查看之外，还能够将其通过特征的不同进行分类，之后通过不同的特征对事物检索。每个人的面部都有着不同的特征，所以在这一方面上可以通过面部识别来找到相关人物的相关视频所在，能够快速的找出相关的舆论信息，对其进行监查。系统还能够根据不同的区域来进行检测，选择某一个区域的几个具体的特征，将在这一区域发生的事件视频调出，来进行舆情分析。除此之外，用户还可以根据需要将其他的外源图片纳入检索条件，例如用相机拍摄的照片等，通过一定的技术将图片中的轮廓划出，最终利用其进行检索。若是发现舆情被相关人诱导走向不正，需要及时的进行大众引导，对一些不良的舆论信息同样需要加以监督。在这一视频大数据的呈现下，能够将视频内容清晰快速的展现在屏幕上，对于网络监督以及舆情的积极引导有着重要的作用。

5. 视频大数据的应用原则

如今随着科学技术不断的发展，更多的信息化建设也在一步步的完善，为了防止违法犯罪以及意外事故的发生，监控的使用是非常的广泛的，而视频大数据是要根据视频内容进行实时的分析研究，防止舆情走向不正而影响到大众的判断。视频大数据的使用需要通过监控迅速的对周围的环境进行相关信息的检索，不少的网络舆情监测部门也运用到了这一技术，对网络环境进行实时监督，快速的引导网络上的舆论，避免大众不清楚事实真相分布更多不良的言论。随着应用的越来越广泛，对该技术也提出了更高的要求，例如对视频的检索、识别以及对图像的处理方面都需要不断的进行完善。另外如今视频大数据的应用还多是用于对网络环境的监督，加强城市建设，不过政府部门还需要多加大对这一技术的监督使用，防止被有心人利用该技术不合理的引导舆论走向，进行违法犯罪活动。信息技术的提高为人们提供了不少的便利，虽说一定程度上对网络环境的监管力度有所提高，但是却也为不少的不法分子提供了新的作案方式。在今后的发展中不仅要提高该技术的应用，还需要对其安全性加以重视。

6. 结束语

综上所述，如今的视频大数据的使用有了一定的进展，但是还存在着一定的问题，在技术应用方面还需要深入的进行研究。不过该技术的使用能够加强对网络环境的监督，为居民提供良好的生活环境，更能够帮助公安机关处理案件，有着一定的实用性。所以该技术的使用有着非常高的社会意义。不过随着信息技术的发展，还要对网络犯罪行为加以重视，每一项技术的使用都有利有弊，虽然传统的犯罪活动减少，但是总体上来说，新型犯罪活动的出现更需要引起重视。在对视频大数据进行深入研究的同时，还需要加强该技术的安全性。

参考文献：

[1]张超岳，夏立民.从视频采集到视频分析 论深度学习对安防行业的发展推动[J].中国安防，2017（11）：79-81.

[2]卢维.浅析智能分析技术与监控视频的外延价值[J].中国公共安全，2017（04）：31-33.

[3]叶霞.视频智能分析技术在各行业的实际应用简析[J].中国安防，2015（19）：71-73.

[4]韩秋平，万和平.智能视频分析技术在电力行业的应用与发展[J].中国安防，2015（12）：27-30.