隨著人工智能、物聯網、大數據已經成為新時期安防新業態，安防行業在迎來重大發展機遇的同時也面臨著重重挑戰。前端設備分辨率的不斷提高、安防系統建設規模的不斷擴大以及視頻、圖片數據存儲的時間越來越長，安防大數據問題日益凸顯。如何有效對數據進行存儲、共享以及應用變得愈加重要。今天我們就來聊聊，大數據與安防之間不得不說的故事。

　　什么是大數據？

 

　　“大數據”是指一組數據集非常龐大且復雜，以致于很難利用現有的數據庫管理工具進行處理。它有助于統一大型數據集，并能夠從分析中得出其它信息，而不是來自具有相同數據總量的單獨的較小數據集。大數據時代的來臨，帶來了很多現實中的難題，為了解決這些難題需要新的技術變革，需要新一代的數據庫技術，業界稱之為大數據技術。

 

　　大數據在安防里的應用

 

　　在大數據時代，作為海量數據的主要來源之一，安防行業相關應用產生了巨大的信息數據，特別是在當前大集成、大聯網的環境下，數據量呈現飛速增長趨勢，面對海量的數據，也帶來了數據整合、數據存儲、數據分析應用等一系列問題。通過尋求解決這些問題的方法，也進一步促進了大數據技術和產品在行業的落地應用。

 

　　當前安防行業本身數據資源主要還是視頻資源，基于視頻資源去比對、去關聯、去拓展，而視頻大數據處理主要還聚焦在數據的體量上，因此無論是在數據分析應用的深度和廣度上，數據價值挖掘上，都無法滿足精確防控、立體化防控的要求，無法更好的服務公共社會安全。

 

　　1、優化視頻智能分析

 

　　隨著視頻監控逐漸高清化、超高清化，數據規模以成倍的指數級別增長；與通常講的結構化數據不同，視頻監控業務產生的數據絕大多數以非結構化的數據為主，這給傳統的數據管理和使用機制帶來了極大的挑戰。

 

　　視頻監控業務的核心就是數據，數據就是業務本身，那么基于大數據架構，可以給視頻監控項目帶來諸多的裨益。大數據架構更加靈活，伸縮彈性更大，可根據視頻監控業務的部署需要，設立多個HDFS集群組成，采集的流數據會被劃分成段，并分布于數據節點，可以將海量數據分解為較小的更易訪問的批量數據，在多臺服務器上并行分析處理，從而大大加快視頻數據的處理進程。

 

　　2、加強智慧城市標準

 

　　在智慧城市公共安全信息化建設深入開展的背景下，海量的視頻數據作為物聯網視覺感知的重要基礎資源，提供了大量的圖像信息，在公共安全領域發揮著越來越重要的作用。但也存在不足：人工視頻監控視頻調閱效率低下，系統存儲能力低，現缺乏深度應用模式、視頻數據智慧化程度不高等問題。

 

　　大數據融合技術加強了大數據標準建設，運用異構數據建模與融合、海量異構數據列存儲與索引等關鍵技術研發，為給予底層數據集成的信息共享提供標準和技術保障。

 

　　3、打通城市擁堵交通

 

　　我國交通擁堵已經成為各大城市的“通病”，智能交通建設面臨的重大挑戰，數據量大，交通數據信息不透明。

 

　　在智能交通方面，針對交通行業的海量數據處理需求，大數據技術實現大量圖片、車輛數據、視頻數據的時時網絡傳輸和快速持久化存儲，同時對任意節點圖像、節點視頻進行流暢播放、實時進行比對，并將多媒體數據和車輛數據合二為一。

 

　　4、提升智能家居智能效果

 

　　智能家居會產生大數據，同時也是大數據的重要應用領域，通過大數據與云計算技術的結合應用，智能家居系統能夠第一時間對用戶家庭中智能設備的數據、信息進行有效分析、記憶，并將得到的相應規律反過來應用于智能設備，提升智能家居的智能效果。

 

　　5、加速顯示屏幕高清化

 

　　大數據時代，其各種應用場景中面臨海量信息的涌入，單位面積下信息顯示的數量與清晰度必然成為考核大屏系統的重要指標。在確保信息顯示效果的基礎上，將紛繁復雜的信息按業務邏輯呈現，便于用戶一目了然掌握信息、快速科學決策，滿足用戶更深層次的需求。

 

　　大數據與安防的未來

 

　　大數據這個概念已經火了很長時間。未來，隨著人工智能、深度學習的發展，大數據的挖掘應用必將進行的更為徹底。在此過程中，擁有海量視頻大數據的安防行業，將迎來更廣闊的市場和發展機會。未來大數據+安防將趨于更加成熟、更準確，提供給人們更深層次的知識，而非簡單的數據統計分析。在這里，小編為大家整理了，大數據+安防的未來發展趨勢：

 

　　1、結合智能計算的大數據分析成為熱點；

 

　　2、數據科學帶動多學科融合；

 

　　3、跨學科領域交叉的數據融合分析與應用將成為重大趨勢；

 

　　4、大數據與多技術整合綜合應用；

 

　　5、大數據多樣化處理模式與軟硬件基礎設施逐步夯實；

 

　　6、大數據安全和隱私進一步受關注；

 

　　7、各種可視化技術和工具提升大數據分析；

 

　　8、大數據技術課程體系建設和人才培養是需要高度關注的問題；

 

　　9、開源系統將成為大數據領域的主流技術和系統選擇；