化繁为简实现可视化应用，深维数据解锁非结构化数据

视频监控数据具有高并发、大容量、非结构化的特点，包括视频、图片、文本、语音等。以1080P为例，在8Mbps的码率下，每只摄像头每天产生的视频数据约84GB，中等规模的电厂、矿山、园区、工业企业往往会部署数百到数千个不等的摄像头，长期累积成海量的数据资源。因此，视频监控产生的数据具有典型的海量与非结构化的特征。

视频监控24小时不间断工作，如实记录镜头覆盖范围发生的一切，虽然数据量很大，但真正有价值的信息并不多，有效数据可能只分布在一个较短的时间段内，而视频分析的效率决定价值，更低的延迟、更精准的实时数据分析往往是企业的普遍需求，不能事前实时记录、事中即时报警、事后快速处理的视频监控是没有任何价值的。

如何挖掘视频监控采集到的海量非结构化数据的价值？解决这一问题的核心技术即利用AI视频分析技术，将海量的非结构化数据提取并转化为结构化信息描述。

视频结构化通过对视频内容进行智能分析，从而提取出视频中的关键信息，组织成可供计算机和人理解的文本信息，并进一步转化为企业业务场景所需的信息，最终实现数据融合应用的转化。

数智源作为数据融合应用专家，托业内领先的音视频通讯、视频AI、可视化技术推出深维数据，凭借探索式数据分析、大屏数据可视化、视频融合等主要功能，将非结构化的视频数据内容通过AI视频分析技术的加工，形成可视化结果呈现。

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深维数据对非结构化数据进行分析和挖掘主要分为数据接入、数据汇聚、智能算法、数据可视化呈现等流程。

在数据接入环节，深维数据兼容主流视频厂家，支持RTMP、RTSP、ONVIF、GB28181公有协议及海康、大华、宇视等私有设备协议的接入；支持多源异构数据接入，包括音视频非结构化数据、关系型数据、API、NoSQL等各种类型数据。

在数据汇聚环节，深维数据支持监控视频数据的及时汇聚，形成云上监控视频数据池，打通数据孤岛，实现企业内部不同部门、不同业务单元之间的数据开放共享。

在智能算法环节，深维数据综合智能算法和数据，对视频内容进行结构化，目前深维数据具备行为分析类、特征识别类和自定义算法训练等三类AI视频分析能力。行为分析类应用场景主要有绊线检测、区域入侵、非法停车、离岗检测、人群聚集、拥堵检测、目标跟踪、物品监控等。特征识别类应用场景主要有车辆识别、车牌识别、人脸识别、人体特征识别、安全装备识别等。深维数据还可以结合客户业务监管要素、流程对视频识别算法进行自定义训练，使得识别算法可以根据业务要求进行识别，满足视频智能监控分析需求。

以绊线检测为例，深维数据通过对非结构化的实时视频监控数据进行智能分析，提取出视频中运动目标对象的信息、运动轨迹等，如果目标对象穿越禁止区域的绊线，系统将自动告警。

在数据可视化呈现环节，深维数据拥有多场景模版，多主题风格，一键即可复用，也可“换肤”。在呈现效果上，深维数据拥有2D、3D、动效和模型等技术，形成科技感、现代风的视觉效果，支持管理人员进行下钻、关联等交互操作，深度挖掘数据价值。

深维数据实现了AI+可视化技术和视频监控的结合，把海量的视频非结构化数据转化成具有实际应用价值的结构化数据，这种转变为视频监控数据创造更加智能高效的业务场景，服务客户轻松自如地通过视频监控进行高效准确的决策。