行车记录仪视频数据上传和大数据分析：行车记录仪正越来越普及，除了防碰瓷外，可在发生事故或纠纷时为驾驶员提供证据，保护车辆和驾驶员。行车记录仪不仅可以用在私家车上，很多车队也装了行车记录仪，目的是增加数据收集功能，行车记录仪录制的大量实时视频和数据，可以让企业更多的了解车辆行驶情况，尤其是双摄像头的行车记录仪，有内部和外部2个摄像头，不仅可以记录道路情况，还可以录制车内发生的情况。
行车记录仪录制的视频可以帮助确定事故责任，可以监控驾驶员驾驶行为。
但视频数据体积很大，如何处理行车记录仪实时捕获的视频数据实际上是有重大的技术挑战。

高端行车记录仪还可以从车辆的CAN总线读取详细的车辆行驶状态信息，现在大多数车辆中都有OBD诊断系统。通过车辆CAN总线，获取车辆行驶数据，车队管理者就可以获取到车辆的平均速度、油耗和怠速时间等数据指标。

通过对这些数据进行大数据分析，可以大大提高驾驶员驾驶监控的效率。

如果有车辆发生事故，行车记录仪录制的视频通过网络上传到云端，总部可以看到实时传回的视频片段，通过从而对视频片段进行分析，可以迅速采取行动。

但是如果车队有数百辆甚至更多的车辆，每辆车都有2个高清摄像头，这么大的数据量怎么处理，如果要在云端寻找某个视频片段怎么办？

听说亚马逊拥有个KVS解决方案（Kinesis Video Streams）。可以帮助管理、存储和处理大量数据。KVS专门为处理视频流和其他时间序列数据而构建的，可以提供存储视频片段回放，还包括自动时间索引、加密、访问控制和实时点播回放。

KVS可以提供计算机视觉分析（如Amazon Rekognition Video）集成，还可以提供用于机器学习框架（如Apache MxNet、TensorFlow和OpenCV）的库。

除了软件，KVS还提供摄像头和传感器硬件的认证，通过认证的设备，可以以最小的研发成本使用上述强大的技术。

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