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大數據在安防行業的應用現狀及前景

作者:無錫三革監控公司    時間:2017-02-10 09:23:28    信息來源:本站原創     點擊:

大數據(big data,mega data),或稱巨量資料,指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

當前對大數據的定義,主要聚焦在四個維度,數據量大(Volume)、數據種類多(Variety)、數據處理速度快(Velocity)、數據價值密度低(Value),即大數據的4V模型。而大數據技術本身是指從各種各樣類型的海量數據中,快速獲得有價值信息的技術。目前所說的“大數據”不僅指數據本身的規模,也包括采集數據的工具、數據存儲分析和數據應用。大數據研發目的是發展大數據技術并將其應用到相關領域,通過解決海量數據處理問題促進其突破性發展。因此,大數據時代帶來的挑戰不僅體現在如何處理海量數據從中獲取有價值的信息,也體現在如何加強大數據技術研發,搶占時代發展的前沿。

    安防行業大數據應用現狀

在大數據時代,作為海量數據的主要來源之一,安防行業相關應用產生了巨大的信息數據,特別是在當前大集成、大聯網的環境下,數據量呈現飛速增長趨勢,面對海量的數據,也帶來了數據整合、數據存儲、數據分析應用等一系列問題。通過尋求解決這些問題的方法,也進一步促進了大數據技術和產品在行業的落地應用。

當前安防行業本身數據資源主要還是視頻資源,基于視頻資源去比對、去關聯、去拓展,而視頻大數據處理主要還聚焦在數據的體量上,因此無論是在數據分析應用的深度和廣度上,數據價值挖掘上,都無法滿足精確防控、立體化防控的要求,無法更好的服務公共社會安全。

安防行業的大數據主要應用方向

在安防領域,大數據的應用目前主要有兩個方向,一是智能交通,二是公共安全。

在智能交通領域,針對交通行業的海量數據處理需求,智能交通管理系統可以在海量數據、惡劣網絡環境和復雜業務處理情況下,實現大量圖片、車輛數據、視頻數據的時時網絡傳輸和快速持久化存儲,同時對任意節點圖像進行顯示,對任意節點視頻進行流暢播放、實時進行比對報警,快速進行多條件檢索,并且將各類多媒體數據和車輛數據合二為一。系統實現對目前的城市道路交通中異常行為的智能識別和自動報警等,從而減輕了交管監控人員的工作負擔,提高了監測的準確度,使得交通管理工作更高效。

在公共安全領域,應用大數據輔助公安人員快速開展治安防控,警情研判及指揮決策,發掘公安信息資源價值。如犯罪嫌疑人追查,可通過輸入嫌疑人照片進行人臉特征識別并在所有視頻中尋找該人臉;犯罪嫌疑車輛追查可輸入嫌疑車的照片或顏色車型等相關特征在所有視頻中尋找;人車物的軌跡分析即在所有視頻中按照特征查找指定的人、車、物并繪制其時空軌跡。

東方網力大數據服務實踐

針對安防領域大數據的主要應用方向,東方網力推出了公安大數據分析平臺及交通大數據平臺。

通過建設公安大數據分析平臺,彌補基于視頻本身在大數據應用上不足。同時憑借自身在公安行業多年的業務積累,大數據分析應用更加貼近用戶需求,平臺整體建設也更加符合公安行業務架構特征。通過視頻信息與公安各類業務數據信息、物聯網數據、互聯網數據等進行關聯挖掘,實現在人、車特征刻畫,人、車關系挖掘方面的深度應用,使數據挖掘手段更加豐富,信息研判結果更準確,使基于大數據的分析應用服務更多警種。

東方網力交通大數據平臺擁有基于自主知識產權的優化并行加速查詢引擎技術,能夠實現高效的檢索能力,可達到千億級通行記錄秒級返回的查詢速度?;诖髷祿?、深度學習和云計算等技術,實現對海量數據的深度挖掘和應用,提供一套完整的研判工具集,豐富的技戰法為交通用戶的警情研判,打擊與車輛有關的違法犯罪提供技術支撐。

安防行業大數據趨勢及市場探索

在大數據時代,伴隨著物聯網、移動互聯網、云計算等技術不斷應用,大數據建設需要整合包括物聯網、互聯網以及其它社會資源數據,并與相關技術的交叉融合,基于更加復雜的數據關聯模型,更加高效的數據計算,提供綜合性分析應用,提高在數據治理、預測預警、關系挖掘、比對布控等各方面的能力,從而提高整個安防能力。

同時隨著大數據相關技術的不斷成熟,尤其是隨著在處理視頻、圖片等分結構化數據方面的能力不斷提高,安防行業大數據應用除了在智能交通、公安等主要方向不斷加深外,也可在社會化資源運營上去拓展應用,利用大數據技術建立基于視頻的、面向社會公眾開放的云服務平臺,整合更多的社會資源信息,根據用戶業務需求,為金融、教育等社會單位機構,甚至普通消費者提供基于安防行業的大數據應用服務。

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