
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
PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-252025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-25从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-25用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18