基于大数据思维的智慧安防展望.docx

基于大数据思维的智慧安防展望一、大数据与大数据思维　　“大数据”是当下的热点话题，不论政府、企业还是个人，都在关注如何采集数据，如何从数据中挖掘出有用的信息，进而创造社会价值、商业价值。互联网是大数据最早发挥效用的行业，淘宝、京东、亚马逊等电商企业通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据也在重构很多传统行业，通过收集、整理生活中方方面面的数据，进行分析挖掘，从中获得有价值信息，并衍化出新的商业模式。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。　　随着平安城市、智慧城市等工程的推进，监控摄像头已经遍布大街小巷，安防监控对高清化、智能化、网络化、数字化的要求越来越高，数据量也迅速增加，早在几年前就已踏入大数据的门槛。安防领域的“大数据”一般具有几个特点：首先，数据量巨大，一个地级市30天的视频录像数据就已经是PB级；其次，区别于传统的数据结构，安防领域的数据结构比较复杂，超过80%都是非结构化数据，比如智慧型平安城市建设中的视频监控数据、卡口的抓拍照片、智能分析输出的特征数据等；再次，数据更新快，视频监控每秒钟都在进行；最后，这些更个性化的数据在存储后被要求能随机访问，这就要求新的IT系统更加快捷地处理数据，更加智能地保存和管理数据。　　在这个互联网、物联网快速发展的时代，大数据的重要性不言而喻，但我们谈论的大数据其实包含了三个概念：大数据思维、大数据资产、大数据技术。　　大数据思维是一种方法论，是一种处理数据的思路，是一种将数据转化为价值的创新思维。　　大数据资产是指数据本身，通过多种途径采集并被归类存储，是重要的原始矿藏。　　大数据技术是指对数据进行处理的工具，可以包括采集技术、存储技术、分析技术、挖掘技术等。　　因此，大数据思维是方向，大数据资产是基础，大数据技术是工具，三者共同作用，促进了大数据时代的繁荣。　　二、智慧安防的展望　　当前的安防领域可以分为传统的行业安防和新兴的民用安防两部分。　　在行业安防领域，大数据目前已经有一些应用，大数据的采集分析已具雏形。譬如，在城市交通管理方面，车牌识别、车辆违章检测等数据分析处理的应用非常成熟。在城市治安防控方面，目前以车辆特征识别、行为轨迹分析识别、人物特征分析应用需求最多。在这些应用中，最难突破的是人物特征识别分析，包括人脸、衣服颜色、人员姿态等，这些对深层的业务应用非常具有价值。　　在民用安防领域，随着家庭安防意识的逐渐普及，安防电商化已成为另一个突破口。以海康威视旗下的萤石为例，不但推出了集监护、安防报警、云存储、极简安装于一体的硬件产品，还专门组建了研发、营销、客服团队，上线了针对小微企业、商铺和家庭用户的“萤石云”专业服务网站和“海康电商”网络销售渠道。海康电商定位于为家庭和商铺等终端用户提供便利、体验式的购物和在线服务平台。　　智慧安防是行业安防领域里重要的发展方向，同时也是智慧城市的重要组成部分。智慧安防包括平安城市、智能交通管理、环境保护、危化品运输监控、食品安全监控等方面，这些方面均会产生大量的数据。通过对大数据的挖掘，可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件等，提高应急处理能力和安全防范能力。　　通过大数据思维，我们来看看未来智慧安防会发生什么变化。　　1.平安城市　　随着平安城市建设的逐步深入，用户需求开始从视频的看、存、管、控向视频的深度应用转变，一方面开展视频与业务的深度结合，另一方面充分挖掘视频数据本身的价值。早期的视频数据价值挖掘还主要集中在视频的特征提取和单场景应用中，比如球机的移动跟踪，单镜头的运动对象热区图等，这些单点应用相当简单，被市场快速接受。但针对大范围监控区域，以及大规模数据处理方面，安防行业的技术相对落后，一直无法快速发展起来。随着全城Smart的推广和应用，Smart前端、Smart存储、Smart平台的有机系统将产生更多的有价值数据，对这些数据的有效应用将突破传统的应用模式。同时，随着互联网大数据技术的逐步成熟，安防行业意识到将互联网大数据技术引入安防行业，加速数据处理，将会产生意想不到的效果。因此，安防行业的众多厂商开始纷纷引进大数据技术框架，试图解决安防行业的海量视频数据问题。从目前的研究来看，将大数据技术与智能分析技术相结合，是一个确实可行的方向，将对安防行业产生重大影响。　　同时，大数据也将对安防报警运营的管理理念、管理方式和管理目标带来颠覆性的改变：使我们不再依赖监控报警产品的功能指标，而是转向对大数据的价值挖掘上；不再局限于事中、事后的应急响应能力，而是着眼于事件发生前的趋势预测上；不再受困于“事后取证”的被动状态，而是有力把握“提前防范”的主控局面。　　2.智能交通管理　　近年来，随着经济的快速发展，机动车持有量迅速增加，交通管理现状和需求的矛盾进一步