随着视频监控技术的快速发展，对视频图像数据处理的要求也越来越高，为了确保数据质量，使数据价值最大化，需要建立一个完整的视频数据治理体系。数据治理指在特定阶段内对视频图像进行收集、存储、加工等工作的总称，具体包括数据分类、清洗、加载、转换、质量控制等内容。 在实际应用中，根据行业需求与使用场景，对视频图像数据进行分类：如按时间轴进行分类；按拍摄场景类别进行分类；按用途类别进行分类。 对于不同种类的视频图像数据要选择合适方法处理并保证其质量： （1）将不一致值或差异值较大值域和差异值相对较小值域对应的区域用红字标注。 （2）将不一致值对应区域用黑字标注。 （3）若不一致或差异值较大值域中无红字标或黑字标，则用红笔标注。

一、视频数据分类及治理方法

视频数据治理的方法流程： 视频数据治理方法主要分为三种类型，分别是： 通过视频监测数据进行实时监控：可将存储的录像中任意时间点的图像信息提取出来，再结合录像内容及历史信息进行分析、比对，可以对海量视频监控数据进行清洗，获取有效的有用信息，为实现智能分析与预警提供重要支持。 通过视频大数据分析平台实现对海量视频图像大数据分析比对：通过大数据分析平台建立各类场景下的特征矩阵或指标体系，可对海量视频图像数据形成模型，实现自动统计、自动预警等功能；将已采集到的海量视频图像数据与已有的系统关联起来。 通过智能报警系统实现远程、实时、主动防御：在预警触发前，进行预先采集并存储报警相关信息，如警情名称、事件类型、时间等。 通过智慧化技术手段与平台实现对海量视频图像数据进行快速处理和智能预警：通过多维度监控及行为信息关联统计，可对海量实时数据进行快速统计和智能建模分析；根据行为识别与场景划分对各类人员动作进行识别分析并形成画像；针对高危行为（如盗窃）预警提示。

二、视频数据清洗处理

一段视频数据要通过视频流媒体服务器或者通过 IP网络传输到网络上，需要对一段视频进行清洗，这是数据质量的关键环节。 通常一帧视频数据在传输过程中会受到不同程度的损坏，如镜头抖动、图像遮挡、画面模糊等，在通过网络传输时会产生数据失真。 为了确保数据传输的准确性，需要对一帧视频进行必要的数据清洗，主要是从网络传输中采集到的原始数据，通过对原始数据的检查来保证传输准确性。 需要清洗的一帧视频通常是连续拍摄的，在一次拍摄中采集到的图像一般只有几张或者十几张。这就使得同一时刻拍摄到的不同像素之间可能会存在着一定程度上的差异。 对于同一时间内连续多帧捕获到同一个目标进行检测时，由于捕获了不同时间和不同场景下采集到同一个目标进行检测时所得结果可能存在差异。 因此一帧视频要从多个角度来进行检测，这样才能保证提取出来的原始数据符合当前所要提取出的目标特征点。

三、数据转换

对于一维的图像数据，可以使用图像分析工具来进行提取；而对于二维的图像数据，则需要通过图形化工具进行绘制。 在上述过程中，需要将原始数据转换为可用于后续存储、查询、比对的格式。 对于不同格式及存储方式等数据，通常情况下采用自定义转换算法来完成，常用方法有： （1）直接在特征库中提取；（3）通过比对方法实现数据转换。

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