浅析安防行业大数据 - 安防知识网

当前对大数据的定义，主要聚焦在四个维度，数据量大(Volume)、数据种类多(Variety)、数据处理速度快(Velocity)、数据价值密度低(Value)，即大数据的4V模型。而大数据技术本身是指从各种各样类型的海量数据中，快速获得有价值信息的技术。目前所说的 "大数据 "不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、数据存储分析和数据应用。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决海量数据处理问题促进其突破性发展。

当前对大数据的定义，主要聚焦在四个维度，数据量大(Volume)、数据种类多(Variety)、数据处理速度快(Velocity)、数据价值密度低(Value)，即大数据的4V模型。而大数据技术本身是指从各种各样类型的海量数据中，快速获得有价值信息的技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、数据存储分析和数据应用。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决海量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理海量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。

安防行业大数据应用现状 　　

在大数据时代，作为海量数据的主要来源之一，安防行业相关应用产生了巨大的信息数据，特别是在当前大集成、大联网的环境下，数据量呈现飞速增长趋势，面对海量的数据，也带来了数据整合、数据存储、数据分析应用等一系列问题。通过寻求解决这些问题的方法，也进一步促进了大数据技术和产品在行业的落地应用。

当前安防行业本身数据资源主要还是视频资源，基于视频资源去比对、去关联、去拓展，而视频大数据处理主要还聚焦在数据的体量上，因此无论是在数据分析应用的深度和广度上，数据价值挖掘上，都无法满足精确防控、立体化防控的要求，无法更好的服务公共社会安全。　　

安防行业的大数据主要应用方向 　　

在安防领域，大数据的应用目前主要有两个方向，一是智能交通，二是公共安全。　
在智能交通领域，针对交通行业的海量数据处理需求，智能交通管理系统可以在海量数据、恶劣网络环境和复杂业务处理情况下，实现大量图片、车辆数据、视频数据的时时网络传输和快速持久化存储，同时对任意节点图像进行显示，对任意节点视频进行流畅播放、实时进行比对报警，快速进行多条件检索，并且将各类多媒体数据和车辆数据合二为一。系统实现对目前的城市道路交通中异常行为的智能识别和自动报警等，从而减轻了交管监控人员的工作负担，提高了监测的准确度，使得交通管理工作更高效。
在公共安全领域，应用大数据辅助公安人员快速开展治安防控,警情研判及指挥决策,发掘公安信息资源价值。如犯罪嫌疑人追查，可通过输入嫌疑人照片进行人脸特征识别并在所有视频中寻找该人脸;犯罪嫌疑车辆追查可输入嫌疑车的照片或颜色车型等相关特征在所有视频中寻找;人车物的轨迹分析即在所有视频中按照特征查找指定的人、车、物并绘制其时空轨迹。

我司大数据服务实践 　　

针对安防领域大数据的主要应用方向，我司推出了公安大数据分析平台及交通大数据平台。
通过建设公安大数据分析平台，弥补基于视频本身在大数据应用上不足。同时凭借自身在公安行业多年的业务积累，大数据分析应用更加贴近用户需求，平台整体建设也更加符合公安行业务架构特征。通过视频信息与公安各类业务数据信息、物联网数据、互联网数据等进行关联挖掘，实现在人、车特征刻画，人、车关系挖掘方面的深度应用，使数据挖掘手段更加丰富，信息研判结果更准确，使基于大数据的分析应用服务更多警种。　　
我司智能交通大数据平台拥有基于自主知识产权的优化并行加速查询引擎技术，能够实现高效的检索能力，可达到千亿级通行记录秒级返回的查询速度。基于大数据、深度学习和云计算等技术，实现对海量数据的深度挖掘和应用，提供一套完整的研判工具集，丰富的技战法为交通用户的警情研判，打击与车辆有关的违法犯罪提供技术支撑。　　

安防行业大数据趋势及市场探索　　

在大数据时代，伴随着物联网、移动互联网、云计算等技术不断应用，大数据建设需要整合包括物联网、互联网以及其它社会资源数据，并与相关技术的交叉融合，基于更加复杂的数据关联模型，更加高效的数据计算，提供综合性分析应用，提高在数据治理、预测预警、关系挖掘、比对布控等各方面的能力，从而提高整个安防能力。

同时随着大数据相关技术的不断成熟，尤其是随着在处理视频、图片等分结构化数据方面的能力不断提高，安防行业大数据应用除了在智能交通、公安等主要方向不断加深外，也可在社会化资源运营上去拓展应用，利用大数据技术建立基于视频的、面向社会公众开放的云服务平台，整合更多的社会资源信息，根据用户业务需求，为金融、教育等社会单位机构，甚至普通消费者提供基于安防行业的大数据应用服务。