京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在安防领域的关键技术和挑战
在安防行业,随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长,安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据,首先要了解安防大数据有何特点。
安防大数据涉及的类型比较多,主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库,如人口库、六合一系统信息等;半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等;而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录,如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点,安防大数据以非结构化的视频和图片为主,如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理,对安防行业提出了更多挑战。
大数据安防应用的几种关键技术
(1)大数据融合技术
经过十几年的发展,国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体,其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求,如何解决这些问题成为当务之急。
为实现数据融合、数据共享,首先要解决存储“分散”问题,而采用云存储系统能够实现数据的有效融合与共享,解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题,为安防大数据应用分析提供可靠基础。
(2)大数据处理技术
安防大数据以半结构化和非结构化数据居多,要实现对安防大数据的分析和信息挖掘,首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处理,为大数据的进一步分析和应用提供进一步支持。
(3)大数据分析和挖掘技术
国内平安城市历经十几年的建设,在解决了稳定性、规模化之后,当下面临的问题是如何深化应用的问题,即如何实现公安部的要求,建为用、用为战的目标,实现对安防系统的深层次应用。
对安防大数据而言,要实现业务的深层次应用,首先需要对安防数据进行分析和挖掘,以云存储和云计算系统为基础,通过云计算系统实现对“大数据”的快速分析,如基于云的车牌识别,可通过对海量视频的分析,快速提取海量车牌信息,并通过应用系统对相关数据进行深一步挖掘、关联,形成有效“档案”。最后利用这些分析和挖掘的数据实现对事件的预测预防、报警,最终实现安防系统建设的实战应用目的。
大数据安防面临的挑战
(1)海量非结构化数据存储
相较于其他行业,安防非结构化的数据存储压力不断增大,一方面源于视频、图片等非结构化数据本身容量,另一方面源于安防数据规模的不断扩大,安防大数据存储对系统设备提出了更高挑战,如何在满足需求的前提下,删除重复数据、降低存储硬件成本投资成为海量数据存储的一个难题;
(2)数据共享
大数据需要通过快速的采集、发现和分析,从大量化、多类别的数据中提取价值。安防大数据时代最显著的特征就是海量和非结构化数据共享,用以提高数据处理能力。而海量数据存储在不同系统、不同区域、不同节点、不同设备中,这给数据的传输和共享带来极大的挑战;
(3)数据安全
视频监控数据具有私密性高、保密性强等特点,不仅是事后追查的依据,而且更是后续数据分析挖掘的基础。因此,数据安全一方面体现在数据不受外界入侵或非法获取,另一方面体现在庞大数据系统的鲁棒性、体系容错机制,确保硬件在发生故障时数据可以恢复,可以继续保存。面对海量数据的存储、共享、硬件和软件设备承载的极大风险,如何构建大型、海量视频监控存储系统、数据分析系统以及容错冗余机制是安防行业面临的重大考验;
(4)数据利用
安防监控虽然数据量很大,但真正有用的信息并不多。安防数据的有效性分为两个方面,一方面有效信息可能只分布在一个较短的时间段内,根据统计学原理,信息呈现幂率分布,往往越高密度的信息对客户价值越大;另一方面,数据的有效性体现在深层次挖掘庞大的海量数据,关联得出有效信息。视频监控业务网络化、大联网后,网内的设备越来越多,利用网内的闲置资源,实现资源的最大化利用,关乎运算的效率。在视频监控领域,往往视频分析的效率决定价值,更低的延迟、更准确的分析往往是客户的普遍需求。如何对海量的视频数据进行分析检索业对行业提出更大的挑战。
(5)缺乏统一标准
国内安防行业经历十几年的快速发展,在此发展过程中,平安城市建设表现卓越,在安防应用中也一直走在前列,国内平安城市系统的建设也不断推动着国内安防技术和安防厂商的发展。在平安城市项目的建设过程中,由于参与的安防厂家众多,不同项目、不同系统甚至同一系统采用的设备厂商也不尽相同,为了更好的兼容各厂商产品,整个安防行业和政府也制定了一些标准,如ONVIF协议、GB28181协议以及各个地方省市发布的一些标准。
新一轮的智慧城市正在紧锣密鼓地进行着,相对平安城市相对“简单”的治安监控,智慧城市要求数据共享,跨区域视频联网监控、监控资源整合与共享以及政府各部门之间的视频监控资源共享等等。但是不同的地方城市,不同的行业类别,不同的管理方式都会有不同的监控系统方案,数据融合或者共享兼容性问题更多,对整个系统建设是重大考验。
平安城市系统面向的是安防行业设备与系统的兼容问题,随着各种行标、地标的制定,各种问题基本得以解决;而智慧城市系统不仅仅是安防系统的整合,而是多个行业系统的集成应用,因缺乏统一标准带来的复杂性可想而知。庆幸的是国家目前已经开始起草智慧城市建设的各种标准,而相关企业也在不断规范自身系统的兼容性和开放性。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27