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智慧安防专业集成

1.1施工概述

智慧安防系统集成不是各子系统功能与界面的简单重复，

也不是对子系统的所有配置的简单拷贝，而是将整个智慧中心

监控及管理所需的重要信息综合起来，通过对各被集成子系统

的信息的整合，生成智慧中心运行管理所必须的综合信息数据

库，提供给相关管理部门，从而对所有全局事件进行集中管理，

进而为综合性全局决策提供依据。

智慧安防系统集成是以基础设施和技术装备建设为支撑，

以云数据中心为保障，以“智慧警务、智慧交通、智慧服务、

智慧预测”四大应用体系为核心，从而实现社会治安要素实

时信息采集和智能识别、定位、跟踪、监控和管理，大大提

升打防管控能力；实现结构高度扁平化的指挥体制、现代化

的指挥手段和智慧型的指挥方法，大大提高指挥效能；实现

多元力量一体化合成作战，最大限度地发挥警务资源的整体

威力；实现大数据分析预测国家安全、维稳态势、治安形势、

社会管理、民意导向、民生服务，科学预知和把握未来社会

治安形势和警务工作方向；实现城市交通出行的高效、智能、

绿色，构建和谐、安全和节能环保的城市交通环境。

1.2智慧安防数据中心大数据处理功能

数据中心大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值

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一般需要经过5个主要环节，包括数据准备、数据存储与管

理、计算处理、数据分析和知识展现，技术体系如图所示。

每个环节都面临不同程度的技术上的挑战。

1.2.1数据准备环节

在进行存储和处理之前，需要对数据进行清洗、整理，

传统数据处理体系中称为ETL（Extracting，

Transforming，Loading）过程。与以往数据分析相比，大

数据的来源多种多样，包括企业内部数据库、互联网数据和

物联网数据，不仅数量庞大、格式不一，质量也良莠不齐。

这就要求数据准备环节一方面要规范格式，便于后续存储管

理，另一方面要在尽可能保留原有语义的情况下去粗取精、

噪声。

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1.2.2数据存储与管理环节

当前全球数据量正以每年超过50%的速度增长，存储技

术的成本和性能面临非常大的压力。大数据存储系统不仅需

要以极低的成本存储海量数据，还要适应多样化的非结构化

数据管理需求，具备数据格式上的可扩展性。

1.2.3计算处理环节

需要根据处理的数据类型和分析目标，采用适当的算法

模型，快速处理数据。海量数据处理要消耗大量的计算资源，

对于传统单机或并行计算技术来说，速度、可扩展性和成本

上都难以适应大数据计算分析的新需求。分而治之的分布式

计算成为大数据的主流计算架构，但在一些特定场景下的实

时性还需要大幅提升。

1.2.4数据分析环节

数据分析环节需要从纷繁复杂的数据中发现规律提取新

的知识，是大数据价值挖掘的关键。传统数据挖掘对象多是

结构化、单一对象的小数据集，挖掘更侧重根据先验知识预

先人工建立模型，然后依据既定模型进行分析。对于非结构

化、多源异构的大数据集的分析，往往缺乏先验知识，很难

建立显式的数学模型，这就需要发展更加智能的数据挖掘技

术。

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1.2.5知识展现环节

在大数据服务于决策支撑场景下，以直观的方式将分析结

果呈现给用户，是大数据分