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大數據安防應用三種技術及五大挑戰

閱覽次數:2,331 次  發布日期: -0001-11-30

成都弱電公司訊:

安防行業,隨著前端設備分辨率的不斷提高、安防系統建設規模的不斷擴大以及視頻、圖片數據存儲的時間越來越長,安防大數據問題日益凸顯。如何有效對數據進行存儲、共享以及應用變得愈加重要。要應用安防大數據,首先要了解安防大數據有何特點。

安防大數據涉及的類型比較多,主要包含結構化、半結構化和非結構化的數據信息。其中結構化數據主要包括報警記錄、系統日志、運維數據、摘要分析結構化描述記錄以及各種相關的信息數據庫,如人口庫、六合一系統信息等;半結構化數據如人臉建模數據、指紋記錄等;而非結構化數據主要包括視頻錄像和圖片記錄,如監控、報警、視頻摘要等錄像信息和卡口、人臉等圖片信息。區別于另外行業大數據特點,安防大數據以非結構化的視頻和圖片為主,如何對非結構化的數據進行分析、提取、挖掘及處理,對安防行業提出了更多挑戰。

大數據

對于安防視頻圖像數據,傳統的處理方式主要靠事后人工查閱來完成,效率極低。面對海量的安防數據,假如繼續采用傳統方式,不僅效率低下,而且不能達到實戰應用目的,偏離了安防系統建設目的。為充分利用安防系統價值,提升對安防大數據的應用能力,大華股份從多層次、全方位考慮產品和方案規劃,不斷提升對于安防有效信息的快速挖掘能力。

要提升安防大數據的處理效率,首先要從智能分析做起,快速過濾無效信息。大華智能分析從多維度、多產品形態來實現。如對于事件檢測、行為分析、異常情況報警等,大華前端、存儲以及平臺系統產品都能夠快速實現智能檢測,并通知系統對事件進行快速響應,這些產品從某種層面上將安防有效數據的分析分散化,大大加快了整個系統的大數據處理應用速度。此外,大華還推出了基于云存儲系統的大數據應用系統,如視頻編解碼系統、車輛研判系統、以圖搜圖系統、視頻濃縮摘要系統、人臉辨認系統以及車型辨認系統等等。

大數據安防應用的幾種關鍵技術

1)大數據融合技術

經過十幾年的發展,國內安防系統建設基本形成了是以平安城市、智能交通系統為主體,另外行業系統有效完善的發展態勢。而“重建設、輕應用”的現況給安防應用提出了更高要求,如何解決這些問題成為當務之急。

為實現數據融合、數據共享,首先要解決存儲“分散”問題,大華云存儲系統不僅能夠實現數據的有效融合與共享,解決系統在硬件設備故障條件下視頻數據的正常存儲和數據恢復問題,為安防大數據應用分析提供可靠基礎。

2)大數據處理技術

安防大數據以半結構化和非結構化數據居多,要實現對安防大數據的分析和信息挖掘,首先要解決數據結構化問題。所謂的數據結構化就是通過某種方式將半結構化和非結構化數據轉換為結構化數據。大華通過采用先進的云計算系統對安防非結構化數據進行結構化處理,為大數據的進一步分析和應用提供進一步支持。

3)大數據分析和挖掘技術

國內平安城市歷經十幾年的建設,在解決了穩定性、規模化之后,當下面臨的問題是如何深化應用的問題,即如何實現公安部的要求,建為用、用為戰的目標,實現對安防系統的深層次應用。

安防大數據而言,要實現業務的深層次應用,首先需要對安防數據進行分析和挖掘,以云存儲和云計算系統為基礎,通過云計算系統實現對“大數據”的快速分析,如基于云的車牌辨認,可通過對海量視頻的分析,快速提取海量車牌信息,并通過應用系統對相關數據進行深一步挖掘、關聯,形成有效“檔案”。最后利用這些分析和挖掘的數據實現對事件的預測預防、報警,最終實現安防系統建設的實戰應用目的。

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