现如今无论何时何地，安全是社会最需要的。我国现提出雪亮工程、平安城市、智慧城市项目，以扩大监控视频覆盖面、推动全国联网工作并实现海量监控视频信息智能化应用。

　　同时监控视频设备生产的数据量也在飞速增长：据统计，全国各行各业采用的监控摄像头约 2．25 亿只，一天产生的数据量约 50台，是上千个国际级图书馆的数据。我国平均每千人拥有监控摄像头数量与英美等发达国家还是有一定的差距，还存在巨大的市场。这些数据量远远超出了传统数据处理管理软件在可接受时间内的处理能力，因此必须使用“在数十、数百甚至数千台服务器上同时平行运行的软件”，大数据开始应用在安防领域。

       监控摄像头图像技术的织物疵点的自动检测系统设计可分为以下几个部分：数据获取、疵点检测、特征抽取、特征分析、疵点分类和文档输出。数据获取部分包括选择可行的照明光源和光电传感器，常用的有面阵式、线阵式扫描CCD监控摄像机。 　　

        一般在图像处理技术上，多采用高性能的CCD监控摄像机。可以帮助整个系统获得一个清晰照度均匀的图像，生成系统的原始数据，从而简化下阶段的检测特征提取和分析的算法。另外整个系统的检测精度从监控摄像机硬件的构成角度上，也往往决定于光电传感器的物物理和光学分辨率。 　　

检测织物当中是否包含疵点以及实现疵点的报警，即疵点的识别工作。采用的算法通常有基于像素统计特征的阈值法基于变换的滤波法基于织物纹理特征的分割法和基于织物纹理建模的识别法。 　

        所谓的特征抽取，就是对模式的某些物理性质进行数学描述，具体地讲，就是对将原始的数字图像数据进行变换，得到最能反映疵点模式分类的本质特征。一般将原始的数据空间称为测量空间，将进行分类的空间称为特征空间，通过变换将维数较高的测量空间中的模式矢量变换到维数较低的特征空间的模式矢量，从而简化和提高分类的效率。疵点形态特征的抽取大多是通过变换的方法，另一方面，纹理特征的描述也是种重要的特征提取方法，除此以外，还有通过神经网络的方法实现特征的抽取。这一阶段的任务的复杂性取决于所要求分类疵点的种类。

        安防视频监控市场包括两方面：一是城市基建，平安城市和智能交通大数据安防的规模化应用说明了这是大数据安防应用的主流；二是个人消费领域，如家庭安防设备产生的数据，这一市场目前还在孕育阶段，期待厚积薄发。无论如何，安防视频监控带给安防行业化应用的未来可期，关键在于如何深耕、挖掘，进而体现数据价值。

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