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大数据在安防行业的应用探索

导读: 随着信息技术的发展,人类已经步入了信息社会,信息技术为人们提供了一种全新的生产和生活方式,并深深地影响着人类社会的政治、经济、科技等各个领域。数年来,随着互联网和信息技术的同步发展,各行各业都积累了大量数据。

  随着信息技术的发展,人类已经步入了信息社会,信息技术为人们提供了一种全新的生产和生活方式,并深深地影响着人类社会的政治、经济、科技等各个领域。数年来,随着互联网和信息技术的同步发展,各行各业都积累了大量数据。据全球领先的信息技术研究和咨询公司Gartner报告,驱动大数据发展的重要因素主要来自两个方面:一是消费领域,如网购及社交媒体应用产生的大量数据;另一方面来自城市基础设施建设,安防便是其中之一。

  多类型安防数据来袭

  在安防行业,涉及的数据信息类型很多,以数据的结构类型来看,包括了各类非结构化、结构化以及半结构化信息。非结构化数据主要指视频录像和图片记录,如监控视频录像,报警录像,摘要录像,车辆卡口图片,人脸抓拍图片,报警抓拍图片等;结构化数据则包括报警记录,系统日志记录,运维数据记录,摘要分析结构化描述记录,以及各种相关的信息数据库,如人口信息,地理数据信息,车驾管信息等;半结构化数据则如人脸建模数据,指纹记录等。

  这些信息的来源有几个渠道,一个是安防系统内部产生的信息,如各种视频录像,抓拍图片,系统运维数据,日志记录,摘要记录等;另外一些则是通过外部系统采集或者集成,如人口信息,地理数据信息,人脸库数据,车驾管数据等。这些数据作为一个整体,构成了安防系统或者说安防领域的大数据基础,并且具有以下特征:最显着的是安防数据体量巨大并不断快速膨胀,随着视频监控图像系统的不断联网和整合,以及视频分辨率和帧率的不断提高,实时视频数据的存储已经从TB的级别开始跃升到PB级别;其次,安防数据类型繁多,如上面提到的视频、图片、地理位置信息等等,而且随着各类安防系统以及相关的信息系统的不断整合,数据类型也会越来越多;另外,安防数据整体蕴含的价值密度低,但是价值高。以视频监控数据为例,在7*24小时连续不间断监控过程的中,可能有用的数据仅仅有一两分钟,甚至一两秒。同时,这些信息更新频率特别快,安防数据每时每刻都在大量的产生,信息每时每刻都在更新。

  要从这些少量的信息里快速高效的筛选有效信息,安防厂商需要下面两个基础来保证:首先需要提升对非结构化信息的处理能力和效率,准确和快速地处理视频图像,人脸特征建模等数据,从里面提取出有用的信息,并且能够进行信息的某种表述,在大数据的存储层面上完成数据信息的提取和存储工作,以便进行后续的数据信息检索,分析和挖掘业务。其次,通过使用并且针对性的改进目前的大数据处理技术以及平台框架,提供针对安防数据信息的快速检索机制,形成有针对性的海量安防数据信息处理架构,从这些大量的结构化和半结构化信息中快速检索和分析。

  大数据在安防行业的应用探索

  安防数据目前仍以图像视频等非结构化信息为主,所以在大数据的分析和处理上又有其特点,除了常规的信息检索以外,安防行业更侧重于图形图像的信息检索;目前的IT大数据一般侧重于分析和检索文本类数据,因此,对于安防界来说,安防界对于大数据的处理和分析工具主要有两类,一类是对于视频图像等非结构化信息的处理和分析工具,包括视频智能分析工具,视频摘要工具,图像清晰化工具,视频清晰化工具,视频转码工具,视频编辑工具等等。另一类则是对于结构化,半结构化信息的大数据分析处理工具,在这方面,安防界吸取了IT界在处理大数据方面的架构和经验,对于结构化和半结构化的数据可以实现快速和准确的数据分析和挖掘。纵观整个安防领域,平安城市是规模最大、业务最复杂的庞大系统,涉及治安监控、指挥通信、侦查破案、规范执法、社会服务等多个分区领域,视频接入规模从几千到几十万,随着安防监控对高清、智能、联网的要求越来越高,各地平安城市项目每天产生的数据规模正以惊人的速度不断增长。

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