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大数据在公安领域应用前景分析

导读: 在安防的细分领域中,大数据在公安及智能交通探索应用得比较早,相关的解决方案和技术也比较成熟,在广西等地也已经有相关的项目落地,大数据应用系统已经上线运营,取得了预期的效果。

  近一两年,大数据开始在公安等行业领域得到普及应用,除了行业自身的特殊要求外,大数据也带动了相关行业的需求发展。未来,基于大数据的行业应用会变得更加深入,更多的相关厂商也会涉及其中,大数据在公安领域的商业模式架构逐渐清晰起来。

  在安防的细分领域中,大数据在公安及智能交通探索应用得比较早,相关的解决方案和技术也比较成熟,在广西等地也已经有相关的项目落地,大数据应用系统已经上线运营,取得了预期的效果。

  大数据在公安的应用

  项目应用前景看好

  以相关的案例来讲,在广西公安厅投入使用的大数据系统中,整个项目是以自治区的总数据为出发点,对每天在所有卡口过道产生的上千万条数据,每年大概三十亿条的数据进行分布式存储和快速检索。在此基础上,后续可以给公安用户提供进一步的解决方案和增值服务,比如已经推出的卡口过车大数据、视频图像大数据和公安情报大数据三方面的解决方案。这些方案提供多种功能的查询,以及基于测控的分析和基站行业的服务,目的就是让公安能快速科学地侦破案件。

  在智能交通领域,目前主要应用于车辆的疏导,比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等),根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些项目的应用已经在很多大城市落地,比如平时大家在公交上看到的移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面,就是基于大数据的技术分析所得。从应用上看,用户切实感到便捷好用,所以市场潜力很大,未来的应用会更加广泛。

  大数据应用存在的难题

  大数据本身是针对数据的存储、检索、关联、推导等有价值的挖掘,这些数据本身来说是通用的。但在安防领域,哪些数据是有用的,哪些是我们需要关心和提取的,这是目前在摸索的问题。也就是说,当前的困难在于如何让技术热点和相关业务进行结合,以提取更有价值的数据。

  从技术上分析,有两个技术难点:

  第一个难点是如何从非结构化的数据中提取结构化的数据出来。所谓非结构化数据是指在视频里面进行特征的提取,这些可能是人类不能理解和不能处理的;结构化数据则是人可以理解和处理的,比如在视频里有几个活动目标、是人还是车。如果是人,身上穿的是什么样的衣服;如果是车,车牌号是多少、什么样的品牌型号、颜色、行进速度、方向等数据,这些都是可以转化为结构化数据为人所用。目前,安防的数据很多涉及到视频数据,而视频数据本身是不能够被结构化的数据,也就不能被计算机直接所处理。所以未来摆在技术人员面前的课题是如何把视频数据转换成计算机能够处理的结构化或者半结构化数据。

  第二个难点是寻找这些数据之间的关联和价值。数据是有关联没关联之分的,我们只能通过工具来找。所有这些存储的特征数据,包括公安行业、平安城市中每天产生的海量视频数据,可以为很多案件的侦查提供有价值的线索。现在技术需要攻克的难题就是能不能把这些数据通过相应的工具模块,通过大数据技术把原来被忽视的数据信息关联起来,找到或提取这些数据之间的相关性,为案件的侦破和方案决策提供科学的数据依据。

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