京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
物联网技术优化安防 大数据成中流砥柱
物联网利用互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起,形成人与物、物与物相联,实现信息化、远程管理控制和智能化的网络,对智能安防起到了巨大的推动作用。由于物联网数据具有非结构化、碎片化、时空域等特性,需要新型的数据存储和处理技术。而大数据技术可支持物联网上海量数据的更深应用。物联网上的大数据应用空间广阔,大数据和物联网结合充满无限可能。
一、物联网技术中的大数据是关键
相比传统的互联网,在物联网中,对大数据技术具有更高的要求,主要体现在以下几方面:
(一)物联网中的数据量更大
物联网的最主要特征之一是节点的海量性,除了人和服务器之外,物品、设备、传感网等都是物联网的组成节点,其数量规模远大于互联网;同时,物联网节点的数据生成频率远高于互联网,如传感节点多数处于全时工作状态,数据流源源不断。
(二)物联网中的数据速率更高
一方面,物联网中数据海量性必然要求骨干网汇聚更多的数据,数据的传输速率要求更高;另一方面,由于物联网与真实物理世界直接关联,很多情况下需要实时访问、控制相应的节点和设备,因此需要高数据传输速率来支持相应的实时性。
(三)物联网中的数据更加多样化
物联网涉及的应用范围广泛,从智慧城市、智慧交通、智慧物流、商品溯源,到智能家居、智慧医疗、安防监控等,无一不是物联网应用范畴;在不同领域、不同行业,需要面对不同类型、不同格式的应用数据,因此物联网中数据多样性更为突出。
(四)物联网对数据真实性的要求更高
物联网是真实物理世界与虚拟信息世界的结合,其对数据的处理以及基于此进行的决策将直接影响物理世界,物联网中数据的真实性显得尤为重要。
综合以上分析可以看出,大数据是物联网中必须的关键技术,二者的结合能够为物联网系统和应用的发展带来更好的技术基础。以智能安防应用为例,智能安防行业是典型的大数据与物联网相结合的应用场景,物联网技术的普及应用使安防从过去简单的安全防护系统向城市综合化体系演变,涵盖众多的领域,特别是针对重要场所,如机场、银行、地铁、车站、水电气厂、道路桥梁等场所,引入物联网技术后可以通过无线移动、跟踪定位等手段建立全方位的立体防护。智能安防行业需求已从大面积监控布点转变为注重视频智能预警、分析和实战,迫切需要利用大数据技术从海量的视频数据中进行规律预测、情境分析、串并侦查、时空分析等。
二、大数据应用于物联网提升智能安防
智能化安防技术的主要内涵是其相关内容和服务的信息化,图像、视频的传输和存储,数据的存储和处理等等。在智能安防领域,数据的产生、存储和处理是智能安防解决方案的基础,只有采集足够有价值的安防信息,通过大数据分析以及综合研判模型,才能制定智能安防决策。同时,大数据处理能够更好地指出智能安防解决方案中存在的问题,从而有针对性地提升智能安防产品服务质量。
如何更好地将大数据技术应用于物联网应用中,主要需要从以下几方面开展深入探索:
(一)解决大数据的获取和管理问题
基于物联网标识技术,对设备和数据进行统一标识和管理(智能安防领域如监控信号、图像、视频等),从设备层面解决数据稀疏性问题,从而为大数据的分析和处理奠定底层基础。
(二)解决大数据的处理方法问题
采用分类处理技术,基于处理需求对数据进行分类,对实时数据进行流处理,对离线数据进行批处理,从而在保证处理效率的同时提高数据分析的有效性。
(三)解决大数据的应用模式问题
针对物联网应用在不同行业的特点,对大数据背景下不同行业之物联网业务的新需求进行探索,从而使大数据技术能够对智能安防等应用产生实际的价值。
综上所述,物联网与大数据都是当前业界关注的热门技术,如何使二者有机融合在一起,为应用提供网络、数据两方面的基础服务,是物联网和大数据相关应用发展的关键所在。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20