2020開啟了安防新十年，這一個十年，視頻結構化代表著新一代視頻監控技術的技術方向，是行業創新另一個新起點。
為什么需要視頻結構化
不管時間怎么變，視頻結構化技術的訴求沒變。不像高清和智能，隨時代變遷而出現新的技術標準。
視頻結構化技術，是針對非結構化數據的處理，它是一種基于視頻內容信息提取的技術，它對視頻內容按照語義關系，采用時空分割、特征提取、對象識別等處理手段，組織成可供計算機和人類理解的結構化信息的技術。
從數據處理的流程看，視頻結構化技術能夠將非結構化的視頻數據轉化為人和機器可理解的結構化或者半結構化情報信息，并進一步轉化為公共安全實戰所用的情報數據，實現視頻數據向信息化、情報化的方向轉化，達到視頻感知世界的智慧應用。
視頻結構化既是海量視頻實現信息化、情報化轉化行之有效的技術，也是當前公共安全領域中對視頻結構化處理的一個指向性方案。
既然視頻結構化對行業有指向性，那必然有其巨大的價值，同時該項技術能解決當下視頻監控的弊端。那么，我們的視頻監控行業遇到了哪些困難？
缺少視頻信息情報的標準化生成方法，進而缺少利用視頻信息情報指導、破案的新型警務工作模式。
現在視頻監控的應用已融入民警的日常辦案工作當中，但不少仍舊采用是人工的方式去瀏覽、排查，費時費力。
視頻信息的跨域、跨警種共享以及與其他信息系統的互聯互通問題突出，跨系統的語言不統一造成信息成為一個個的孤島，限制了大情報、大信息系統的建設及應用。
存儲傳輸的問題，由于要節省大量的存儲空間及傳輸帶寬的限制，不得不對視頻數據進行大量壓縮，不僅造成圖像模糊的問題，而且視頻壓縮時固定壓縮比的方式不夠靈活，不得不占用大量的存儲空間及傳輸帶寬。
高效計算的問題，由于視頻監控要求計算的多功能性和實時性，而視頻數據的特殊性，帶來計算成本的增加，需要構建統一的用于視頻監控的視頻計算理論和框架。
視頻信息化情報化警務應用各環節缺乏統一的標準和規范。所有這些問題的根本在于對視頻內容的不理解，沒有一個高效的、標準化的視頻數據交換和視頻情報提取的方法。
解決這些實際問題，需要對視頻結構化描述及以此技術為核心的新型視頻監控系統構建進行重點研究。
迎接視頻監控系統深度應用的挑戰，其核心及瓶頸是通過研究視頻結構化描述技術解決視頻監控數據向視頻信息、視頻情報的轉化，實現警務工作模式的創新。
由此看出，在大數據的時代，視頻信息如何高效提取，如何同其他信息系統進行標準數據交換、互聯互通及語義互操作等問題的解決之道是視頻結構化技術。
用視頻結構化技術改造傳統的視頻監控系統，使之形成新一代的視頻監控系統，也就是我們常說的智慧化、語義化、情報化的視頻監控系統。
視頻結構化在領域中的應用
視頻結構化既是海量視頻實現信息化、情報化轉化行之有效的技術，也是當前公共安全領域中對視頻結構化處理的一個指向性方案。
在視頻結構化描述的內容方面，公共安全關注的視頻信息主要是：人員、車輛、行為。
當前，許多國內監控企業正在全面開展視頻結構化技術研究和產品開發，可以實現同時提取視頻中人員、車輛、行為的特征信息。
對于人員的特征信息包括：性別、年齡段、上身顏色、上身紋理、下身顏色、下身類別、頭部特征、附屬物品、目標方向、目標速度等；
對于車輛的特征信息包括：車牌、車身顏色、車型、車輛品牌、子品牌、車貼、車飾物信息等；
對于行為的特征信息包括：越界、區域、徘徊、遺留、聚集等。
通過對視頻中人員、車輛、行為的結構化特征信息提取，可解決不同種類目標的特征識別和快速檢索，以實現預警、布控、研判等多種應用，提高辦案效率。
盡管行業是視頻結構化的主戰場，但技術應用有諸多難點：
視頻作為基礎資源，提供了大量的圖像信息，但存在如下問題：民警主要關注的是圖像中的人、車、物、事件等基礎情報信息，而實際上監控圖像資源中包含大量冗余的數據信息。
目前缺少自動提取與挖掘關鍵信息的手段。面對日益龐大的視頻數據，想要快速準確地找到用戶感興趣的內容十分困難；視頻圖像占存儲空間大，監控視頻數據通常只存儲一個月，關鍵信息無法得到長時間保存。
從形式上看，數據可以分為結構化數據和非結構化數據。大數據時代，絕大部分數據是非結構化的圖像和視頻數據，大數據在一定程度上就是意味著視頻大數據。
因此，在智能化的視頻監控系統當中，除了基本的人工監視和數據記錄以外，一定要對監控視頻進行結構化即智能化處理，需要對視頻當中的人、車和其他重要事物進行識別、檢索和行為分析,并根據結果提供適當的提示。
在對視頻的智能處理當中，視頻檢索技術顯得尤為基礎和重要，視頻檢索主要有文本檢索和內容檢索兩種方式：
基于文本的檢索——通過對視頻進行人工標注，將圖像信息轉換成文本標注(相當于增加標簽)，通過文本檢索的相關技術如關鍵字技術進行檢索，這種方式對視頻信息內容進行了壓縮，簡化了查詢的流程，提高了檢索速度，減少了檢索的數據量和時間成本，一般對視頻信息內容會有語義上的概括，比較適合利用主題查詢的場景。
但是人工標注耗時較長，受標注者主觀影響較大，用戶有時并不能準確描述其所想搜索內容的主題，關鍵字提取困難，而且由于標簽難以*概括視頻內容,導致查詢的準確度并不高，檢索結果差強人意，這也導致了傳統的基于文本的視頻檢索方式越來越不能滿足用戶需要。
基于內容的檢索——用戶希望的是有形式更為豐富的輸入,如不于關鍵字等,可以利用圖例、草圖、語音描述等等來作為搜索輸入條件。
而檢索的內容也不限于視頻的主題,而可能是視頻中某一個場景的故事,某個鏡頭是否發生了某種事件等等。
因此，綜合利用數字圖像處理、模式識別、圖像理解和機器學習等多種技術,通過對視頻內容進行語義上的理解，結合視頻的前后時段信息，組合用戶的各種檢索條件實現快速檢索，已經成為目前視頻檢索領域研究和發展的重點。
現有視頻監控網絡存在著缺乏深度應用的模式。其應用的瓶頸是視頻信息如何高效提取，如何同其他信息系統進行標準數據交換、互聯互通及語義互操作。
解決這一問題的核心技術即是視頻結構化描述，通過視頻結構化分析技術和大數據、云計算等技術，實現以機器自動處理為主的視頻信息處理和分析，快速提取實時監控視頻或監控錄像中的視頻信息，使得安防平臺能夠對監控區域的錄像文件進行特征分析(如人、車、物、顏色、大小、方向、時間、地點等)，使原來需要數小時查看的文件，以十幾倍的速度快速瀏覽查看。
經過視頻結構化處理后，可以達到如下目的：首先是視頻查找速度得到極大的提升。視頻結構化之后，從百萬級的目標庫中(對應數百到一千小時的高清視頻)查找某張截圖上的行人嫌疑目標，數秒即可完成，在結構化基礎上進行檢索查詢，可以解決快速目標查找問題。
其次，結構化視頻數據的存儲占比可以極大的降低。經過結構化后的視頻，存儲人的結構化檢索信息和目標數據不到視頻數據量的2%；對于車輛，不到1%；而對于行為的則降得更多。
存儲容量極大地降低，可以解決視頻長期占用存儲空間的問題最后，視頻結構化可以盤活視頻數據，可作為數據挖掘基礎，視頻經過結構化處理后，存入相應的結構化數據庫和結構化視頻圖像資源服務器，對各類的結構化數據庫可以進行深度的數據挖掘，充分發揮大數據作用，提升視頻數據的應用價值，提高視頻數據的分析和預測功能。
這一個十年，視頻結構化還要做什么
既然是行業的未來，必然是萬眾期待。從應用前景看，視頻監控技術所面臨的巨大市場潛力為視頻結構化描述提供了廣闊的應用前景。
尤其是在行業，他們希望建設一個結合圖像處理技術、大數據技術和云計算技術來實現視頻圖像結構化處理平臺系統，實現以機器自動處理為主的視頻信息處理和分析，快速提取實時監控視頻或監控錄像中的視頻信息，并存儲于中心數據庫中。
平臺能夠實時對監控區域的錄像文件進行特征分析(如顏色、大小、方向、時間、地點等)，使原來需要數小時查看的文件，在幾分鐘內可以快速瀏覽查看。
用戶通過結構化視頻合成回放，可以快捷的預覽視頻覆蓋時間內的可疑事件和事件發生時間。并可以根據結構化短片中的單個事件索引，直接鏈接播放可疑事件的原始視頻，觀看整個事件的真實情況。
此外，視頻結構化技術緊緊抓住視頻內容信息處理和網絡化共享應用的主線，行業力爭經過若干年的技術攻關和系統建設，全面實現監控視頻信息的情報化、視頻監控網絡的智慧化，強化警務視頻應用的普適性。
即實現以機器自動處理為主的視頻信息處理和分析，并且通過技術手段轉化為工作可用的情報；實現監控網絡之間、終端之間、警種之間的信息共享和主動互操作，實現主動監控、自動聯網分析等網絡功能；拓展視頻在警務工作中的應用模式，大幅度提高技術的易用性，實現以業務民警為中心的隨時隨地的靈活、簡單、多樣的視頻按需服務應用。
除了行業，視頻結構化技術的應用場景也可以在智能交通展開。目前電警卡口在圖偵上的應用需求和頻率早就超越了，因為案件基本都要與車輛發生聯系，這能找出很多的線索。
而卡口電警對于車輛的抓拍角度是相對固定的，能夠開發出相應的車輛特征識別技術，電警卡口屬于業務需求和技術實現的一個很好的匹配點。
這就是視頻結構化的應用儲備，國內有部分廠家已經開發出的攝像機能突破平面圖像特征的局限，得到更精準的三維系信息，如人體數量，高度，物體長度等。
為此，人們對于監控視頻中有價值的信息挖掘不僅只是局限于當前車輛、人的基本信息，在應用市場的不斷推動下，可以不斷對視頻結構化提取的關鍵信息進行有效補充，為最終的大數據平臺提供更有價值的數據入口。
海量監控視頻中蘊含著巨大的能量，把數據挖掘出來，視頻結構化技術及其產品不僅讓視頻大數據成為可能，更是為深度的行業應用提供源源不斷的動力。
結束語
服務實戰，深化大數據，助力行業業務變革，這是視頻結構化技術的使命，在這一個十年，同樣如此！
