現(xiàn)如今無(wú)論何時(shí)何地，安全是社會(huì)最需要的。我國(guó)現(xiàn)提出雪亮工程、平安城市、智慧城市項(xiàng)目，以擴(kuò)大監(jiān)控視頻覆蓋面、推動(dòng)全國(guó)聯(lián)網(wǎng)工作并實(shí)現(xiàn)海量監(jiān)控視頻信息智能化應(yīng)用。

　　同時(shí)監(jiān)控視頻設(shè)備生產(chǎn)的數(shù)據(jù)量也在飛速增長(zhǎng)：據(jù)統(tǒng)計(jì)，全國(guó)各行各業(yè)采用的監(jiān)控?cái)z像頭約 2．25 億只，一天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量約 50臺(tái)，是上千個(gè)國(guó)際級(jí)圖書(shū)館的數(shù)據(jù)。我國(guó)平均每千人擁有監(jiān)控?cái)z像頭數(shù)量與英美等發(fā)達(dá)國(guó)家還是有一定的差距，還存在巨大的市場(chǎng)。這些數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理管理軟件在可接受時(shí)間內(nèi)的處理能力，因此必須使用“在數(shù)十、數(shù)百甚至數(shù)千臺(tái)服務(wù)器上同時(shí)平行運(yùn)行的軟件”，大數(shù)據(jù)開(kāi)始應(yīng)用在安防領(lǐng)域。

       監(jiān)控?cái)z像頭圖像技術(shù)的織物疵點(diǎn)的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)可分為以下幾個(gè)部分：數(shù)據(jù)獲取、疵點(diǎn)檢測(cè)、特征抽取、特征分析、疵點(diǎn)分類和文檔輸出。數(shù)據(jù)獲取部分包括選擇可行的照明光源和光電傳感器，常用的有面陣式、線陣式掃描CCD監(jiān)控?cái)z像機(jī)。 　　

        一般在圖像處理技術(shù)上，多采用高性能的CCD監(jiān)控?cái)z像機(jī)?？梢詭椭麄€(gè)系統(tǒng)獲得一個(gè)清晰照度均勻的圖像，生成系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)，從而簡(jiǎn)化下階段的檢測(cè)特征提取和分析的算法。另外整個(gè)系統(tǒng)的檢測(cè)精度從監(jiān)控?cái)z像機(jī)硬件的構(gòu)成角度上，也往往決定于光電傳感器的物物理和光學(xué)分辨率。 　　

檢測(cè)織物當(dāng)中是否包含疵點(diǎn)以及實(shí)現(xiàn)疵點(diǎn)的報(bào)警，即疵點(diǎn)的識(shí)別工作。采用的算法通常有基于像素統(tǒng)計(jì)特征的閾值法基于變換的濾波法基于織物紋理特征的分割法和基于織物紋理建模的識(shí)別法。 　

        所謂的特征抽取，就是對(duì)模式的某些物理性質(zhì)進(jìn)行數(shù)學(xué)描述，具體地講，就是對(duì)將原始的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，得到最能反映疵點(diǎn)模式分類的本質(zhì)特征。一般將原始的數(shù)據(jù)空間稱為測(cè)量空間，將進(jìn)行分類的空間稱為特征空間，通過(guò)變換將維數(shù)較高的測(cè)量空間中的模式矢量變換到維數(shù)較低的特征空間的模式矢量，從而簡(jiǎn)化和提高分類的效率。疵點(diǎn)形態(tài)特征的抽取大多是通過(guò)變換的方法，另一方面，紋理特征的描述也是種重要的特征提取方法，除此以外，還有通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法實(shí)現(xiàn)特征的抽取。這一階段的任務(wù)的復(fù)雜性取決于所要求分類疵點(diǎn)的種類。

        安防視頻監(jiān)控市場(chǎng)包括兩方面：一是城市基建，平安城市和智能交通大數(shù)據(jù)安防的規(guī)模化應(yīng)用說(shuō)明了這是大數(shù)據(jù)安防應(yīng)用的主流；二是個(gè)人消費(fèi)領(lǐng)域，如家庭安防設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這一市場(chǎng)目前還在孕育階段，期待厚積薄發(fā)。無(wú)論如何，安防視頻監(jiān)控帶給安防行業(yè)化應(yīng)用的未來(lái)可期，關(guān)鍵在于如何深耕、挖掘，進(jìn)而體現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。

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