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摘 要：在大数据飞速发展的今天,大数据已经融入到了人们的生活工作当中.随着视频从模拟到数字化的转变,同时人们也对视频质量的清晰度、流畅度、实时度的要求越来越高,视频压缩技术成为解决此问题的一个重要环节.数字化的视频信息数据量巨大,且会占用极大的存储空间和信道带宽,制约视频通信行业的扩展.在带宽受限的信道中,采用压缩编码技术减少传输数据量,是提高通信速度的重要手段.该文结合当前大数据领域和计算机领域的技术,介绍了黔龙图视“零”损耗、高压缩技术在某市经开区政府治理综合应急指挥平台的应用及优势.
关键词：综合平台；视频压缩；编码标准；视频汇聚；视频分析
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）04-0220-03
1 概述
为认真贯彻落实、省、市关于运用大数据提升政治治理能力的要求,在“守底线、走新路,加快某市发展升级版”中切实解决好城市安全、城市建设及管理、社会管理和服务等方面的短板和瓶颈,大力推进大数据共享、开放与运用,充分挖掘大数据的社会价值,由黔龙图视实施的块数据政府治理综合应急指挥平台开发与应用示范项目,融合大数据分析、视频分析、物联网、互联网等技术构建政府综合应急指挥平台,把政府公共安全的痛点和难点集中到平台来处理,实现全区多部门、多单位应急处置资源融合,建立全区日常运行监控体系和突发事件处置期间的应急指挥联动体系.
2 系统架构
2.1 总体布局
本项研究应用以实现应急指挥和管理的高效联动和网络化,升级突发公共事件的监测、预警、处置技术和手段,提升政府应急指挥和管理能力为目的,以“零”损耗高压缩视频编码技术为核心,融合物联网技术、互联网通信技术、大数据分析技术,研发政府综合应急指挥平台,实现全区多部门、多单位应急处置资源融合,建立政府日常运行监控体系和突发事件处置期间的应急指挥联动体系.平台基于“一张城市大数据分析表”实现城市风险隐患日常监测监控,基于“一张城市监控图”实现对突发事件处置全过程的跟踪、指挥和决策分析,提高政府应对突发事件的监测监控、预测预警、信息报告、辅助决策、调度指挥和总结评估的技术支撑能力,打造全国先进的城市管理体系和应对突发事件指挥调度体系.
2.2 平台概述
本项研究的核心任务主要实现四个定位：
监测预警中心：实现覆盖全区的智能化监控、监测系统,快速、准确获取预警信息,实现预警核实、处置、回馈、评估全过程管理.
综合应急指挥中心：实现覆盖全区各类突发公共事件处置的联合指挥平台,实现跨专业联合指挥调度.
指挥中心：实现衔接市110等报警信息接口,接处警扁平化指挥；建立多警钟联合指挥体系,实现社会治安事件联合作战指挥.
大数据中心：实现整合全区应急相关资源,建立应急大数据中心,为辅助决策、统计分析、趋势预测提供数据服务.
2.3 五项关键技术概述
2.3.1 “零”损耗、高压缩彩色文档技术
ZCC“零”损耗压缩可检索彩色文档技术基于小波理论为指导的一种压缩技术.在图像压缩处理中,采用小波变化的图像分级、分形彩像压缩编码算法.将待压缩图像按频率高低分成若干子图像,分别采用不同的压缩算法,再采用嵌入式编码方式；按不同的组合,得到了多种图像压缩比和解码质量相近的编码方式.
独特优势：
?ZCC技术、确保图像获得高倍压缩的同时,不予损失图像质量为代价,从而确保压缩和图像质量达到和谐统一.极大提高大容量彩色文件在网络窄带环境下的远程传输、查询、浏览速度、提高利用效率.
?ZCC技术的应用,极大节约存储空间,减少网络带宽,提高网络传输速度,节约硬件投入,提高系统整体性能给企业带来显著经济效益.
?ZCC解压缩技术通过独特算法,使读取压缩后的文件占用内存很小,占用显存也很小,做到快速浏览和查看.
2.3.2 ZCV“零”损耗、高压缩视频编码技术
ZCV技术（无损耗压缩视频编码技术）基于离散小波变换和可以同时实现多种伸缩性的编解码,实现动态适应各种视频流的高质量高倍率压缩转化.使其满足网络传输的同时节省存储空间.视频在数据传输和码流效率上较之前的编码算法,将提高80%.针对网络传输流媒体的分辨率越来越大,对于带宽要求也越来越高的情况,可提供类似质量下更小的码率.
ZCC独特优势：（以60分钟1080P@25FPS视频为例）
2.3.3 信息数据利用处理技术
基于ZCC文档处理技术和ZCV视频编码技术,海量图文检索技术,对数据进行识别和检索,通过ZCV智能高清摄像头实时捕捉水、电、气、、消防等等部门的数据,并将数据碎片化、结构化,传到云平台进行智能分析、比对、预判后,快速传送到综合应急平台智能生成预警信息,同步推送至上述各部门和相关执法人员的手持终端APP,同时将信息反馈回综合应急指挥平台,从而形成有效的监控循环,使数据在调度、使用、检索方面将达到最优化.
2.3.4 信息数据安全利用加密技术
ZCC的多种安全措施保障了文件的安全性、合法性、原始性、有效性；做到了防抵赖、防篡改、可追溯等措施相结合.
2.3.5 深度学习人脸识别技术
深度神经网络应用于人脸识别,建立基于深度学习的人脸识别系统,该系统包含三个模块：数据预处理模块、深度学习模块和识别模块.
人脸识别主要有两个过程,一个是训练过程,一个是测试过程.首先需要训练网络模型,将得到的模型参数应用于测试样本.图像预处理模块主要是得到尺寸归一化的图片和关键矩形区域.深度学习模块主要是由基础模块层叠的,基础模块的个数根据实验效果灵活选取,可以取1个,2个或3个等等.识别模块是由Softmax回归模型组成的,Softmax回歸模型的分类单元数目需要根据实际的问题来确定,如果要分为5类,输出应该是5个单元等等.具体的人脸识别过程如下：
高保真论文参考资料：
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