大數(shù)據(jù)在安防領(lǐng)域應(yīng)用也已全面展開,安防已進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代,如何利用音視頻分析技術(shù)從這些數(shù)據(jù)中提取有效信息,找尋到對應(yīng)的線索,是大數(shù)據(jù)挖掘的價值所在。

當(dāng)前對大數(shù)據(jù)的定義,主要聚焦在四個維度:數(shù)據(jù)量大(Volume)、數(shù)據(jù)種類多(Variety)、數(shù)據(jù)處理速度快(Velocity)、數(shù)據(jù)價值密度低(Value),即大數(shù)據(jù)的4V模型。

而大數(shù)據(jù)技術(shù)本身是指從各種各樣類型的海量數(shù)據(jù)中,快速獲得有價值信息的技術(shù)。目前所說的"大數(shù)據(jù)"不僅指數(shù)據(jù)本身的規(guī)模,也包括采集數(shù)據(jù)的工具、數(shù)據(jù)存儲分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用。

安防行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

在大數(shù)據(jù)時代,作為海量數(shù)據(jù)的主要來源之一,安防行業(yè)相關(guān)應(yīng)用產(chǎn)生了巨大的信息數(shù)據(jù),特別是在當(dāng)前大集成、大聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境下,數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)飛速增長趨勢,面對海量的數(shù)據(jù),也帶來了數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用等一系列問題。通過尋求解決這些問題的方法,也進(jìn)一步促進(jìn)了大數(shù)據(jù)技術(shù)和產(chǎn)品在行業(yè)的落地應(yīng)用。

當(dāng)前安防行業(yè)本身數(shù)據(jù)資源主要還是視頻資源,基于視頻資源去比對、去關(guān)聯(lián)、去拓展,而視頻大數(shù)據(jù)處理主要還聚焦在數(shù)據(jù)的體量上,因此無論是在數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的深度和廣度上,數(shù)據(jù)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(wù)公共社會安全。

安防行業(yè)的大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用方向

在安防領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用目前主要有兩個方向:智能交通和公共安全。

]在智能交通領(lǐng)域,針對交通行業(yè)的海量數(shù)據(jù)處理需求,智能交通管理系統(tǒng)可以在海量數(shù)據(jù)、惡劣網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和復(fù)雜業(yè)務(wù)處理情況下,實現(xiàn)大量圖片、車輛數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)的時時網(wǎng)絡(luò)傳輸和快速持久化存儲,同時對任意節(jié)點圖像進(jìn)行顯示,對任意節(jié)點視頻進(jìn)行流暢播放、實時進(jìn)行比對報警,快速進(jìn)行多條件檢索,并且將各類多媒體數(shù)據(jù)和車輛數(shù)據(jù)合二為一。系統(tǒng)實現(xiàn)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(jiān)控人員的工作負(fù)擔(dān),提高了監(jiān)測的準(zhǔn)確度,使得交通管理工作更高效。

在公共安全領(lǐng)域,應(yīng)用大數(shù)據(jù)輔助公安人員快速開展治安防控,警情研判及指揮決策,發(fā)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(jìn)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(guān)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。

大數(shù)據(jù)服務(wù)實踐

針對安防領(lǐng)域大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用方向,已經(jīng)推出了公安大數(shù)據(jù)分析平臺及交通大數(shù)據(jù)平臺。

通過建設(shè)公安大數(shù)據(jù)分析平臺,彌補基于視頻本身在大數(shù)據(jù)應(yīng)用上不足。同時憑借自身在公安行業(yè)多年的業(yè)務(wù)積累,大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用更加貼近用戶需求,平臺整體建設(shè)也更加符合公安行業(yè)務(wù)架構(gòu)特征。通過視頻信息與公安各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)信息、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等進(jìn)行關(guān)聯(lián)挖掘,實現(xiàn)在人、車特征刻畫,人、車關(guān)系挖掘方面的深度應(yīng)用,使數(shù)據(jù)挖掘手段更加豐富,信息研判結(jié)果更準(zhǔn)確,使基于大數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用服務(wù)更多警種。

交通大數(shù)據(jù)平臺擁有基于自主知識產(chǎn)權(quán)的優(yōu)化并行加速查詢引擎技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)高效的檢索能力,可達(dá)到千億級通行記錄秒級返回的查詢速度?；诖髷?shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)和云計算等技術(shù),實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的深度挖掘和應(yīng)用,提供一套完整的研判工具集,豐富的技戰(zhàn)法為交通用戶的警情研判,打擊與車輛有關(guān)的違法犯罪提供技術(shù)支撐。

安防行業(yè)大數(shù)據(jù)趨勢及市場探索

在大數(shù)據(jù)時代,伴隨著物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)不斷應(yīng)用,大數(shù)據(jù)建設(shè)需要整合包括物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)以及其它社會資源數(shù)據(jù),并與相關(guān)技術(shù)的交叉融合,基于更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型,更加高效的數(shù)據(jù)計算,提供綜合性分析應(yīng)用,提高在數(shù)據(jù)治理、預(yù)測預(yù)警、關(guān)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(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的不斷成熟,尤其是隨著在處理視頻、圖片等分結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面的能力不斷提高,安防行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)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(yīng)用,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立基于視頻的、面向社會公眾開放的云服務(wù)平臺,整合更多的社會資源信息,根據(jù)用戶業(yè)務(wù)需求,為金融、教育等社會單位機構(gòu),甚至普通消費者提供基于安防行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)。

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