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大数据时代下的数字化生活——蒋永生
来源: | 发布时间:2016-6-15 10:44:47 | 浏览次数:

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现今,是个数字化的时代,我们的生活被数以亿计的数字所包围。那么,到底什么是大数据、大数据的标准是什么?大数据在各行业又是怎样运用的?在智慧城市的建设中大数据充当什么角色?大数据又会给我们的生活带来哪些翻天覆地的变化?本期我们有幸采访到了云计算大数据专家蒋永生博士。作为云计算大数据的前沿人士,请他谈谈他眼中的大数据。
大数据大多涉及到预测和决策问题,那么究竟什么是大数据?

关于大数据的概念,现在我国很多学者都在尝试着给出确切的定义。然而,正如过去谈到云计算的概念和定义时,总是用“自来水”和“电”为例,把云计算定义为“商业模式”的变化,来过度地强调“云计算”的“按需即用”的表面特征,而忽视了云计算“随需应变”带来的“云革命”的重要特征一样,对于“大数据”的概念和定义,从总体上来看,大多也只是停留在表面上。

多年的工业界实践体会和学术界理论学习和总结,我们认为大数据不仅是数量的大小!众所周知,随着互联网的出现,尤其是移动互联网,我们已经进入“大数据时代”。无论有意识或无意识,每个人都在自动或被动地产生数字!数字的产生,是无时不有、无处不在!然而,数字不同于数据,数据也不同于信息。为了更好地理解信息,我们在2011年首次提出“智慧信息”的概念,认为信息不同于智慧信息,只有“在涉及到预测和决策时,使结果更加优化的信息称之为智慧信息”。如果考虑到时间的因素,而这些“自动或被动地产生的数字”随时间的变化,会产生“数字流”。相应地,会产生“数据流、信息流和智慧信息流”。因此,同云计算概念和定义一样,我们现在所谈及到大数据的概念和定义时,不仅仅要考虑到包括“采集数字的全面性”,更为重要的还要应该从总体上寻找众多数字之间存在的“关系”。经过分析数字之间存在的“关系”,去寻找其普遍存在的共性特征。然后再高度抽象概括、总结归纳,探索“更加优化信息(流)的方法”,实现“数字流变数据流,数据流变信息流,信息流变智慧信息流”的算法。

物联网之父凯文·艾什顿指出,“标准是二十世纪的术语。而现实却是我们已经生活在后Google时代了,如果你有足够的智能算法你就不需要标准。 如果你有一个像Google或Facebook那样每小时都在进化的算法,那么这个算法就是标准。标准不再重要”。大数据实质上就是应用“更加优化信息(流) 的方法”,实现“数字流变数据流,数据流变信息流,信息流变智慧信息流”算法。

智慧城市、平安城市相互依存、密不可分,大数据是如何运用在防恐应急救援管理和公共安全上?

视频监控作为多媒体可视化系统的一种,以其直观、方便、信息内容丰富而被广泛应用于智慧城市中的众多领域。视频监控系统在城市公共安全和防恐应急救援管理领域中发挥着越来越重要的作用, 成为技术防范的最有力手段。而在新的技术条件和应用需求的推动下,视频监控系统将迎来系统融合和大数据的新时代,其产生的数据将会迅速地增长,如何从这些数据中获得有效的信息和服务,是我们必须要面对的重要问题。视频大数据处理技术的应用,将成为下一代视频监控的发展关键。然而,视频监控系统视频大数据,在城市公共安全和防恐领域有什么样的瓶颈,需要什么样的技术?我就主要是讲围绕多媒体视频大数据两个方面的问题, 在城市公共安全和防恐领域的应用。

为了阐述视频监控系统视频大数据在智慧城市公共安全和防恐领域应用的瓶颈,我们要首先从视频流系统结构分析开始。
一、视频流系统结构

现在标准的监控视频流系统大多是由是由视频图像信息采集系统、视频图像信息分析系统、视频图像信息显示系统、视频图像信息传输系统和视频图像信息记录系统5大部分组成。
二、视频监控系统视频大数据在智慧城市公共安全和防恐领域应用的瓶颈
1.视频图像信息采集在城市公共安全和防恐领域应用的瓶颈

在前端视频图像信息采集过程中,由于受到外界环境如雨、雪、大雾、沙尘等恶劣天气和低照度、背光等因素的影响,常常会使图像的对比度、清晰度大大降低,彩色图像会产生色差甚至颜色改变,图像中蕴含的许多特征都被模糊或者掩盖,这种退化的视频图像不仅会影响视觉效果,在智能视频理解中也会影响对视频图像信息分析系统中信息的识别和分析。

最近PM2.5这一气象领域专业词汇成为社会关注的流行话题。空气中的液滴和固体小颗粒不仅危害人体健康,引起雾霾而导致交通事故频发,同时也使户外监控视频质量明显下降。在雾霾天气下,图像彩色黯淡、对比度变低。一些重要目标的细节更是淹没在雾气中难以被察觉,视频监控系统的实用性受到很大影响,因此,去除视频中的雾气改善画质,成为提升户外监控系统应用价值的一项关键技术(见图 1)。

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图 1 雾霾下的视频监控

虽然监控摄像头在很多领域能够代替执勤人员的现场监控,然而普通摄像头的调节能力远不及人眼,遇到上述情形就更加无法应对,所以市面上出现了针对不同场合的特种镜头,如:夜视摄像头、透雾摄像头、强光抑制摄像头、超宽动态摄像头等。然而这些特种摄像头价格昂贵且有很大的局限性,以透雾摄像头为例,经过透雾摄像头处理后的画面大多为黑白图像,并且透雾摄像头只能处理薄雾画面,面对浓雾情况就更加无能为力了。

夜间一直是作案的高频时间段,这与案犯需要凭借黑暗环境做掩护相关。 据统计,90%以上的犯罪皆发生在光线昏暗的条件下。随着视频监控逐渐成为安全防范和事后取证的主要措施,低照度下的成像效果越来越成为大众关注的焦点,这对于防恐应急救援管理和公共安全而言,是个严峻的挑战。黑夜中的监控是必须攻克的难题,但普通摄像机对此往往会显得力不从心,在面对黑暗场所时,画面奉献的依然是黑暗。长期以来,红外摄像机一度被人称为全天候摄像机。目前随着材料技术的突破,美国、西欧等发达国家在红外成像阵列的研制取得了巨大的发展,高密度、高灵敏度、快响应的红外焦平面阵列在军事上已经得到了应用,非制冷焦平面阵列也得到了快速的发展。 但是由于材料器件的限制,仅仅依靠红外探测器的提高不能完全达到我们所期望的图像质量,而且高精度的探测器件的研制所花费的人力物力是十分巨大的。另一发面,红外摄像机却因为雾霾、积尘等原因达不到人们的期望值。

解决这些问题,不能主要依靠摄像机的功能和镜头的性能。为满足夜晚低对比度、雾霾场景监控条件下能取得更为优秀的监控效果的需求,不能仅仅依靠镜头或说光学完成更好解决场景,就需要另辟蹊径了。
2.视频图像信息显示系统在智慧城市公共安全和防恐领域应用的瓶颈

主流的智能视频监控系统由多个摄像机组成。然而,如图 2 所示,目前主流智能视频监控显示系统存在如下困惑:
①每个摄像机通道之间的信息相互独立,各自为战;
②摄像机的角度复杂,同一运动目标经过多个摄像机视野会被报告为多个独立的录像片段,各摄像机资源没有得到配合、协同,难以把握整体态势。

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图 2 目前主流智能视频监控系统可视化的困惑

三、视频大数据,解决智慧城市公共安全和防恐领域应用视频监控系统的瓶颈

智慧城市作为大数据实践很具有代表性。智慧城市大数据实质上就是应用“更加优化信息流的方法”和“数字流变数据流,数据流变信息流,信息流变智慧信息流”算法,实现“城市社会资源更加优化、 城市环境更加友好、城市更加充满活力、城市运作更加有效”。

针对上述的问题和困惑,在这里首先分享一下,如何应用“更加优化信息流的方法”和“数字流变数据流,数据流变信息流,信息流变智慧信息流”算法,解决智慧城市公共安全和防恐领域应用视频监控系统的瓶颈。
1.改进的视频流系统组成

针对城市公共安全和防恐领域应用视频监控系统的瓶颈,在传统标准的视频流系统的基础上,通过引入“视频图像数据清洗系统”和“视频图像信息可视化系统”。这样,视频图像采集的“数据”经“视频图像数据清洗系统”转变为“信息” “视频图 ;像信息分析系统”的结果通过“视频图像信息可视化系统”在“视频图像信息显示系统”展示给用户。
2.视频图像数据清洗系统

视频图像数据清洗系统实质上就是利用“足够的智能算法”,将视频大数据“更加优化”。视频是可以分解为一系列视图像,像素是组成图像的最基本单元要素。如一张1920×1080的图片,表示这张图片在每一个长度的方向上都有1920个像素点,而每一个宽度方向上都1080个像素点,总数就是1920×1080=2073600(个像素),简称200万像素。在组成一幅彩色图像的每个像素值中,有红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)即R、G、B三个基色分量,每个基色分量直接决定显示设备的基色强度。这样,一张1920×1080的图片就有600万多个分量,每个分量的都是用称之为色值0~255的数字构成,即600万多个值。

理论上,可以想象,在恶劣的气候(如雾霾、雨、雪、沙尘暴等)条件下,图像的强度应由两部分总和组成(图3)。即:
I = A + B

其中A是由于地形反射光“有用的”部分;B是一个“没有用”的部分或由于散射光产生的“噪声”部分。B通常被称为“雾气”图像强度。雾气噪声最重要的作用是降低色彩对比和失真图像强度。

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图 3 视频图像数据清洗系统原理示意图

这样,开发“视频图像数据清洗系统”的关键就转化为能够估计到大气散射图像中每个像素的三个颜色通道(RGB)“雾气”图像强度“算法”的能力。通过这种“足够的智能算法”,估计的散射介质所观察到的图像的贡献。这就允许使用减法,即A=I-B,精确重建真实场景下的视频图像,实现“视频图像增强”。

开创性的“更加优化”视频大数据的“智能算法”,对每一幅模糊图像的每一个像素都实时校正,还原原有的清晰度和自然的色彩,非常重要。剔除垃圾数据,还原有用的真实数据,有效过滤掉绝大多数的无用信息,将有用信息输入给“智能视频分析系统”。只有把这个基本的东西能够解决了,数据分析、可视化等,才有意义。
3.视频图像信息可视化系统

传统的监控技术采用多个摄像头和显示器分割技术实现全局视频监控,大大的浪费了监控资源,带来了很大的经济和人员成本。

我在这里主要围绕介绍一下视频图像信息可视化中“多视频全景视觉可视化系统”和“视觉大数据深度搜索可视化系统”。
3.1 多视频全景视觉可视化系统

通过对齐一系列空间重叠的多角度实时监控视频实际运用中的实时拼接,构成一个无缝、高清晰的一幅大尺度实时视频或360度全景视频,具有比任何单个视频更高的分辨率和更大的视野,实现实时超大视角视频或360度角的全景视频全局、无死角、无重叠监控。多视频全景视觉系统(见图4),实现了多通道视频的实时拼接,满足全局、无死角、 无重叠监控的共同要求。通过目标对象经过缩放,可以获取无与伦比的视频图像细节。实现“看得全、看得细、看得清”。

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图 4 多视频全景视觉系统示意图

3.2 视频大数据视觉深度搜索可视化系统

文字、照片、视频等多媒体对象构成丰富多彩的多媒体视觉信息。虽然今天对于文本文档等数字媒体有高效的搜索引擎。然而,对于尤其是照片、视频等多媒体视觉信息,还没有令人满意的系统用于搜索和检索这些视觉信息。因此,需要有效的工具和系统。在过去的几年里,Google,Baidu开发的视频搜索系统,是允许用户根据一组丰富的视觉特征和时空关系来搜索视频。基于“多媒体对象内容可视化的查询”新媒体技术基础,丰生彩云科技开发“视频大数据视觉深度搜索可视化系统”技术,使用户和视频大数据内容无输入无限互动方便、可行,实现多视频大数据“一屏显示”,构成丰富多彩的多媒体视觉信息。

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图 5 视频大数据视觉深度搜索可视化系统演示示意图

四、视频大数据及其可视化在智慧城市防恐应急救援管理和公共安全上的应用

视频大数据及其可视化,在科学性、先进性和经济性的创新上,都具有显著的优势。与传统多摄像头和显示器分割技术视频多画面监控相比,具体地表现如下:

在能见度恶劣(如雾霾、雨雪、光线昏暗、烟、水气、沙尘等)的情况下, 摄像机摄取的视频图像质量会严重下降,造成图像模糊不清。通过视频大数据图像处理算法,视频图像数据清洗系统对劣质视频图像进行实时、有效处理,可显著改善视觉效果,提高视频画面清晰度和摄像机的探测能力,获得最佳的视频质量和丰富的自然色彩,实现实时视频增强重建;

可视化视觉系统输入不受摄像头视频传感器视频制式、视频流数量多少和视频图像尺寸大小的限制;

可视化视觉系统实时显示变形小,成像分辨率均匀。同步放大、缩小、移动,不受显示屏幕大小限制,克服原有实时多视频分割模块视频显示受屏幕大少和显示视频流数量的限制;

多视频全景视觉系统视频图像无死角、无重叠、无缝融合,更符合人眼观察,极大地提高了监控目标的准确性;

可视化视觉系统视频目标对象经过缩放可以获取无与伦比的视频图像细节;

具有可扩展行。理论上可扩展到任意多个实时高清晰视频的可视化视觉;

解决传统上多视频、全方位实时无缝融合费时、费力等难题;显著地减少多视频、多屏显示硬件的投资和运营费用,大大降低了监控成本。

视频大数据在智慧城市防恐应急救援管理和公共安全上的应用上,概括起来,实现真正地在不良能见度的实际环境下的视频实时监控“看得见、看得透、看得全、看得清、看得细”,提高实时高清晰视频监控系统适应能力。可用于公共和安全场所如车站、超市、学校、公司以及交通十字路口和事故多发路段全方位、全气候条件下的实时视频监控;也可以用作如反恐、安全监视、侦察、巡逻和警车等不同车辆的车载系统。其在特种车辆、军用以及民用方面都拥有广阔的市场前景。在军事领域视频应用有着很重要的意义。视频大数据可视化解决传统上多视频、全方位实时无缝融合费时、费力和多视频监控可视化出现的多屏显示硬件投资和运营费用成本高等难题。

我国地下综合管廊发展较晚,在技术、管理等方面与西方发达国家相比较存在一定的差距,请蒋老师谈下国内智能管廊的现状,并介绍一下国外的情况?

目前为止,在工业智能化发展角度来讲,我国的基本的数据、基础设施的研究应精细化。国内在过去三十年的发展中,吸收了国外的先进经验,取得了长足的发展,我国成为世界的制造中心。我国提出 “互联网+”,能够理解为软件定义硬件,从而与国际进行接轨。

“互联网+”的本质是软件与硬件进行融合的问题。在国际的发展中,经济发展是靠实体经济的, 而不是靠虚拟经济,集中有限的资源,将产品升级、换代,使其无论是质量,还是外形更加精细。 我国地下综合管廊发展较晚,在技术、管理等方面与西方发达国家相比较存在着一定的差距。李克强总理提倡“创新”和“工匠精神”。我坚信,哪怕做个钉,从材料到用途,有很多地方需要创新。 在今后的工作中,我们要脚踏实地,不要好高骛远。各行各业只有踏踏实实、坚持不懈地做好自己的本职工作, 国家才有发展,才有希望!

编后语:

通过对蒋永生博士的采访,使我们对大数据及其在国内外的发展有了更深层次的理解。作为一名大数据专家,蒋博士基于多年的经验,向大家诠释了大数据的意义,及其在智慧城市建设中的重要性。

现今,大数据被炒得热火朝天。蒋老师提出:“大数据绝非是一种商业模式”犹如一剂良方, 使人们对大数据有了更为清晰的认识。蒋老师还特别提出了李克强总理所提倡的工匠精神,“从材料到用途,也要创新,这个概念就是脚踏实地,不要好高骛远”。这正是目前建设智慧城市的专家所应具有的务实的精神。大数据已经渗透到各行各业,投身于智慧城市的总体建设。大数据的发展,必定会为城市建设带来机遇,造福百姓!

本刊编辑:丁雪玲


 

 
 
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