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  • 【独家·活动】黄铁军:视频大数据中的挑战与对策
  • 来源:思想坦克
  • 作者:思想坦克
  • 时间:2015-11-17 13:47:19
  • 浏览:1334
  • [ 导读 ] 2015年11月13日,由中科院、社科院相关机构共同发起,思想坦克智媒体承办的Big Think大数据与智能化论坛启动仪式在京召开。论坛邀请到了北京大学计算机科学技术系主任黄铁军教授做主题演讲,黄教授演讲的主题是视频大数据中的挑战与对策。

         北京大学信息科学技术学院教授,主要研究领域为图像识别与视频编码,现任计算机科学技术系系主任,数字媒体研究所所长,数字视频编解码技术国家工程实验室副主任,国家杰出青年科学基金获得者。 

    黄铁军教授介绍说他来自数字视频编解码国家工程实验室,所以他主要做两个工作:一是编码,压缩视频;二是研究图像视频的识别。所以他从这两个方面介绍了视频大数据方面的情况。

    黄铁军教授说,通过IDC(国际数据公司)的分析来看,2010~2020年全球数据将增长五十倍,以不到两年翻一番的速度增长,而且大数据的“半壁江山”是监控视频。在2010年全球数据中有一半是监控视频。到了2015年,这个比率达到了64%左右。

    在中国这样的情况也非常明显。通过黄铁军教授的调查结果来看,中国一个省会的安装的摄像头达到100万个,能够通过互联网访问的摄像头达到10万个。这些摄像头每天都会拍摄到大量的图像、视频信息。他说到我们都讲大数据,但是摄像头拍摄到了这些数据我们要如何利用才是最关键的。

    黄铁军教授表示如今视频大数据主要面临三大挑战:一、存储挑战,如何在保持图像质量条件下削减存储成本?二、传输挑战,如何在带宽允许条件下实时传输?三、识别挑战,视频分析识别算法如何适应真实环境?实现“大视频”到“大数据”的转化就要过这“三关”。

    既然存在挑战就要寻找相应的解决思路,黄铁军教授说这些问题有的已经解决,有的在解决的过程中。第一解决存储问题,就需要高效编码进行百万路视频高清晰存储。国际上有两大著名的编码标准:ITU的H系列标准和MPEG标准系列。中国以前是被动的使用国际标准,但因为只是产权的问题要交费。后来中国开发了有自主知识产权的AVS信源编码标准,在中国音视频产业上开始普及。而且今年将要发布AVS2标准,这个标准在设计的时候就针对了监控视频数据的需要,大大提高了视频的压缩比。这在国际上都处于领先的地位。

     

    第二,特征编码解决传输问题,做到十万路视频流实时传输。仅仅靠传统的压缩并不能实现视频大数据的云计算和智能分析,要知道数据是在不断增长的,一味的压缩并不能从根本上解决问题。所以另外一种办法就是实时传输,但是依靠现有的宽带能力是无法传输这么大数据的监控视频的。黄铁军教授介绍有一种解决方法就是我们并不需要把视频编码、解码送过去看,而是要把机器识别所需要的特征送过去看。

    在这里,黄铁军教授介绍了SIFT(尺度不变局部特征)算法,这是过去十年计算机视觉和图像处理领域应用率最高的论文。但它在具体应用上在是有一些问题的。后来国际上又发布了CDVS(紧凑视觉描述子国际标准)标准cfp,弥补了SIFT用于移动视觉搜索等应用特征数据过大的问题。

    而特征编码就如前面介绍的那样,只需要把机器识别所需的特征压缩传送过去就行。这主要分为全局特征压缩和局部特征压缩。比如对监控车辆的识别上,可以让摄像头自动筛选能够稳定表征特定车辆的特征,如车窗贴标、刮蹭伤等。

    第三,以大数据思维解决识别问题。黄铁军教授讲到监控视频是最典型的大数据,因为里面蕴藏了物理世界和社会运行的丰富信息,具有巨大的挖掘价值。而且跨时间、夸地区的视频中更有丰富信息待挖掘,这对公共安全、智慧城市都有着重大意义。但就目前来说,里面内容的提取、识别非常的有难度。如今虽然有相关算法的存在,但真的用到现实还远远达不到实用的程度。难点总结起来有背景复杂、摄像头距离远、人群密集、运动复杂等。

    而用大数据思维识别监控视频中的信息是一种解决办法。比如图像大数据分析:由检索到识别,自动学习车辆指纹特征。

    北京大学也在研究相关的算法,而且与国际上著名大学、公司的相比,北大的算法性能相对是较好的。目前针对监控视频的识别问题,黄铁军他们开始做一个省级视频大数据分析平台——PKUVision,以大数据思维解决精准识别问题。

    黄铁军教授介绍说这个平台他们也是刚开始做,希望能够寻求各界更为广泛的合作,利用大数据为保障社会安全、支持社会经济发展做出贡献。


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