京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
安防与大数据密不可分
互联网高速发展的时代,我们的衣食住行常常与数据产生关联,大数据是一个常见的词,根据维基百科的定义,它是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
视频监控作为现代信息时代海量数据的主要来源之一,是一个巨大的信息数据库。每天甚至每一时刻都在产生着不同的数据。尤其是近几年来,国家开始推行互联网+智慧城市、智能家居、智慧交通等等,不断的做加法都是与数据息息相关,为了加快这种概念的落地,国家也在积极的建设一些大数据平台,让人们的生活更加智慧化,高端化,也就是这种全球互联,高端集成,万物互联不断地推动着安防行业的发展,并且使安防行业也从传统安防时代步入大数据时代。如今,人们提起智慧城市,智能家居等等都与安防行业紧紧相连。安防大数据的存在也开始逐渐被越来越多的人所熟知,特别是安防行业海量的非结构化视频数据,以及飞速增长的特征数据(卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等),带动了大数据的存储、管理、分析等一系列问题,吸引着更多人的关注。安防与大数据已经密切相连,无法割舍,下面看看我们的安防业到底与大数据有哪些关联!
采集 视频监控数据采集挑战与机遇并存
“除了上帝,任何人都必须用数据来说话”,美国著名管理学家、统计学家爱德华·戴明将数据提升和上帝平行的高度。视频监控业务正是一个典型的数据依赖型业务,依靠数据说话。可以说,大数据与视频监控业务有着天然的结合。综合来看,大数据与视频监控业务的结合主要体现在“存”、“看”、“用”上。
大数据产生的第一步就是大数据采集。那么对于安防行业来说,大数据产生的一个最重要的途径就是视频监控,监控摄像机也就成为最重要的大数据采集工具。对于安防行业来说这是巨大的机遇,视频监控每天采集的信息量巨大,数据采集,又称数据获取,通常有两种解释:一种是从数据源收集、识别和选取数据的过程。另一种是数字化、电子扫描系统的记录过程以及内容和属性的编码过程。数据采集技术广泛引用在各个领域,比如摄像头,麦克风,都是数据采集工具。
然而飞速增长的视频监控数据,使得传统视频监控体系架构、数据的管理方式、数据分析应用等面临新的困境。视频监控数据采集,面临的诸多困难。视频监控数据量规模庞大,并且随着高清化、超高清化的趋势加强,视频监控数据规模将以更快的指数级别增长;与通常讲的结构化数据不同,视频监控业务产生的数据绝大多数以非结构化的数据为主,这给传统的数据管理和使用机制带来了极大的挑战。
资源利用和效率之间的矛盾,串行计算和并行计算的矛盾
视频监控业务网络化、大联网后,网络内的设备越来越多,利用闲置的计算资源,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平安城市这类客户的普遍需求。随着数据量的增加,哪怕对TB级别的数据进行对视频内容的数据分析和检索,采用串行计算的模式都可能需要花费数小时的计算,已远远不能胜任时效性的需求。视频的分析和检索,不能依赖于传统的手段,巨量数据的效率优化,并行计算是视频智能分析的唯一出路。
存储 云储存广受青睐成香饽饽
当前社会对于数据的依赖是前所未有的,数据已变成与硬资产和人同等重要的重要资料。如何存好、保护好、使用好这些海量的大数据,是安防行业面临的重要问题之一。那么基于大数据战略的安防存储其优势何在?
目前的存储市场上,原有的视频监控方案容量、带宽难以扩展。客户往往需要采购更多更高端的设备来扩充容量,提高性能,随之带来的是成本的急剧增长以及系统复杂性的激增。同时,传统的存储模式很难在完全没有业务停顿的情况下进行升级,扩容会对业务带来巨大影响。其次,传统的视频监控方案难于管理。由于视频监控系统一般规模较大,分布特征明显,大多独立管理,这样就把整个系统分割成了多个管理孤岛,相互之间通信困难,难以协调工作,以提高整体性能。除此之外,绿色、安全等也是传统视频监控方案所面临的突出问题。
存储之于安防的地位,其已经不仅是一个设备而已,而是已经升华到了一个解决方案平台的地步。作为图像数据和报警事件记录的载体,存储的重要性是不言而喻的。
安防监控应用对存储的需求是什么?首先,海量存储的需求。其次,性能的要求。第三,价格的敏感度。第四,集中管理的要求。第五,网络化要求。安防监控技术发展到今天经历了三个阶段,即:模拟化、数字化、网络化。与之相适应,监控数据存储也经历了多个阶段,即:VCR模拟数据存储、DVR数字数据存储,到现在的集中网络存储,以及发展到云存储阶段,正是在一步步迎合这种市场需求。在未来,安防监控随着高清化,网络化,智能化的不断发展,将对现有存储方案带来不断挑战,包括容量、带宽的扩展问题和管理问题。那么,基于大数据战略的海量存储系统--云存储就倍受青睐了。
结语:
总而言之,无论是云存储还是视频监控采集,或者还有管理,应用分析等等,当今世界,安防与我们的生活息息相关,我们的生活与大数据紧密联系,安防行业与大数据的结合,为我们的生活营造出一个更好的,更安定的环境。
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