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
箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20