近日，合肥交警为查找一起交通事故的逃逸人员，调了28处监控，包括道路监控和民用监控，花了近半个月的时间终于才到此人。我们为交警人员的辛苦敬业精神感到敬佩，但同时也意识到，视频监控的不足之处。
当今社会处于数据爆炸的时代，视频监控为交警人员破案提供线索的同时，数据分析的难度也体现出来。在目前视频监控大力发展高清的同时，对监控数据进行智能处理是监控系统在未来需要解决的问题。
视频监控可以从几个方面对数据处理：
首先是人，人是信息的的主体，对监控到得画面人物进行数据化的处理，给每个视频中出现的人物建立一个信息文档，方便在查看监控的时候可以快速了解信息，以便采取行动。如果，交警队能第一次在监控中看到要找到的人时就知道这个人的全部信息，包括此人在哪些地方出现过，现在在那个监控的范围之内，就不需要耗费如此大的时间精力了。
其次是对车，车也是人身财产之一。社会上常有车辆失窃，或者开车逃逸的情况。人在车中，有时候很难分辨出容貌，因此对车进行一个系统的归类也是很有必要的。车跟人一样都应该有一套属于自己的信息档案。另外也可以将车和人的信息档案联合起来使用，有助提高办事效率。
以上两种对人和车的信息收集其实并不容易，在需要进行信息匹配的时间，监控画面不仅仅受机器的影响，也会受到周围环境的影响，监控到的画面不一定能准确表达信息，因此，画面的完善和修复能力也是监控处理的一大难题。而对于车来说，它的处理难度会比处理人脸更加难。车辆的快速移动给画面抓取难度大大提升，要能抓取准确信息，准确测出车辆行驶速度，在根据速度调整监控画面，因此未来的监控系统将具备超速功能。
还有一点值得注意的是，交警部门到查找监控时，调用了28处的监控，而有些不在交警部门之下，依旧是要到不同的地方找人交涉才能查看监控。现在网络监控广泛，对于监控信息共享，尤其是公共场所的视频共享也是未来的需求之一。
另外，对于人的信息，可以不单单局限于脸部信息的整理，对于个人的其它特征，如高度、年龄、性别等，还可以对人和车进行架构分析收录到信息档案中。这样，在进行信息查找时，可以快速进行匹配。
以上所有的信息处理都是为了建立一个数据库，以便在信息检索的时候能做到高效。
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