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　　【中國安防展覽網 企業關注】隨著大數據在安防行業的應用逐漸深入，大數據在安防行業中從起步到發展并逐漸成熟。大數據在安防領域的應用已逐漸展開，為安防智能化系統提供諸多價值能力，借鑒大數據在IT中的應用，大數據將實現更高的價值，其關鍵在創新。
　　
　　大數據助力安防發展
　　
　　當前處于起步階段，有部分智能分析技術，并通過大數據技術解決了海量數據的處理效率問題；在發展階段，智能分析技術會不斷成熟，并會不斷出現創新的數據應用；在成熟階段，智能分析技術相當成熟，并有系統的數據深度應用。大數據助力安防行業的發展，主要體現在以下幾個方面：
　　
　　一、數據應用效率不斷提升。通過智能分析技術、大數據技術，能夠使視頻數據的應用效率不斷提升，解決以往應用效率低下的問題。應用效率的提升能夠使視頻數據產生更大的價值。
　　
　　二、數據深度應用。數據的深度應用能夠體現大數據的真正價值，而這也更能提升安防系統的整體實力，使視頻數據的邊緣地位向核心地位靠攏，使安防行業的競爭力得到提升。
　　
　　三、體制及標準的完善。標準和體制的完善能夠進一步促進大數據的發展，而掌握標準的安防企業將會有更強大的話語權。
　　
　　大數據能夠為用戶構建更加智慧的系統，提供更具價值的服務。在安防行業，快速增長的數據、不斷涌現的用戶需求，預示著對大數據的訴求越來越強烈，同時，也有越來越多的安防企業涉足大數據，有了了初步的探索和應用。安防領域的大數據不同于IT領域的大數據，它對智能分析技術有著更高的要求，智能分析技術是實現安防大數據的基礎，此外，它對大數據基礎技術、數據深度分析算法等也有著同樣的高要求。當然，大數據目前在安防行業還處于起步階段，不夠成熟的大數據還面臨著諸多問題，包括智能分析技術不夠成熟、數據應用不夠深入、數據共享不夠廣泛、標準化建設不夠全面等。在未來的發展中，首先要解決這些問題，并不斷完善安防大數據方案，包括技術創新、業務創新、體制改善、標準完善。
　　
　　安防借鑒大數據技術
　　
　　大數據在IT領域的大數據發展也已經非常成熟，其中的許多技術可以借鑒運用到安防領域中，具體包括如下這些技術：
　　
　　一、分布式文件系統，負責海量數據存儲，將數據分散存儲在多立的設備上，系統采用可擴展的體系結構，利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，利用元數據服務器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展；
　　
　　二、分布式數據庫，面向列的實時分布式數據庫，適合構建高并發低延時的在線數據服務系統，用于存儲粗粒度的結構化數據；
　　
　　三、分布式計算，負責將一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然后分配給許多計算機進行處理，后把這些計算結果綜合起來得到終的結果；
　　
　　四、全文檢索引擎，負責對海量數據進行穩定、可靠、快速實時檢索；
　　
　　五、內存計算，通過分布式的內存計算，能夠對海量數據更加快速地分析處理；
　　
　　六、流計算，負責對流媒體數據進行分析處理。基于以上這些技術，能夠對已結構化的數據進行快速處理，解決對海量數據處理效率上的問題。
　　
　　然而，安防行業中多的數據不是結構化數據，而是非結構化數據，如何從這些非結構化數據中提取出結構化信息，是首先需要解決的關鍵點。在視頻圖像中可以提取的結構化信息包括如下內容：
　　
　　一、人、車、物的特征信息，人的特征信息包括性別、年齡段、身高、體型、膚色、是否佩戴眼鏡、發型、服飾特征、攜帶物等，車的特征信息包括車牌號碼、車牌顏色、車牌類型、車輛類型、車身顏色、車標、車上人員信息等，物體的特征信息包括物品顏色、形狀、大小、紋理特征等；
　　
　　二、行為信息，如穿越警戒面、進入/離開區域、區域入侵、人員徘徊、人員聚集等。當提取出這些數據后，就可以進一步進行深入分析，如對車輛的軌跡分析，對人的異常行為分析。所以，智能分析技術在安防大數據中顯得格外重要，是實現安防大數據的基礎。
　　
　　大數據價值所在，無非是在整合數據的基礎上進行數據挖掘，數據的真實價值就像海洋中的冰山，眼只能看到冰山一角，而絕大部分則是隱藏于表面之下。預測是大數據的核心價值所在，深度關聯分析算法便是實現大數據價值的必要手段。數據分析算法就像是鉆頭，需要從大數據這座神奇的鉆石礦中挖掘出真正的鉆石。
　　
　　大數據應用安防創新是關鍵
　　
　　隨著大數據快速發展，在安防行業未來的發展中，大數據勢必會占據越來越重要的地位。面對發展過程中出現的問題，當前的首要任務是能夠逐步解決這些問題，并不斷完善安防大數據方案。
　　
　　(1)技術創新。首先，視頻數據的結構化，通過智能化技術，能夠從視頻圖像中提取出人、車、物等特征信息，通過提取并整合這些信息，能夠方便的對視頻數據進行檢索、以圖搜圖、深度關聯分析。當這些技術得以實現，視頻數據的應用效率會大幅提升，而且可以為視頻數據的深入應用奠定基礎。其次，大數據處理技術。視頻數據結構化后，成為可以被計算機識別的數據，當越來越多的數據匯集之后，傳統的技術或系統已無法進行有效處理，此時，必須采用大數據技術才能對這些海量的數據進行處理。大數據技術包括分布式文件系統、分布式數據庫、全文搜索引擎、分布式計算、內存計算、流計算等，具備優異的可靠性、擴展性及處理性能，能夠針對海量數據進行快速分析、挖掘，為用戶提供更好的服務。
　　
　　(2)業務創新。有了經過結構化后的海量視頻數據，通過大數據技術，可以對這些海量數據進行深度挖掘，可以做到預測及趨勢分析，但是相關的業務模型還需要不斷探索和創新。如公安部門，視頻偵查在當前來說只能是一種輔助手段，如果采用大數據技術后能夠進行預測預警，那么視頻偵查將會成為一種非常重要的手段，通過視偵技術，能夠減少案件發生率、提高破案率。
　　
　　(3)體制改善。更多的數據能夠產生更大的價值，為了能夠整合更多的數據，必須消除信息孤島，而這在政府部門是客觀存在的一個難題。當然，在智慧城市的推動下，這一局面已有所改觀，越來越多的政府部門意識到數據共享的重要性。但是，要真正實現大數據的集中和共享，還有很長的路要走。
　　
　　(4)標準完善。海量數據的整合離不開標準化的過程，在標準化過程中，需要重點考慮以下幾點：一、數據結構化標準規范，包括哪些數據需要結構化、結構化的數據如何表示、如何設計字典規范、如何設計數據庫表等等，通過標準的結構化數據，所有系統都能夠識別并處理；二、數據互聯互通標準規范，包括平臺與前端之間如何互聯互通、平臺與平臺之間如何互聯互通等。前端可以對視頻數據進行結構化，后臺也可以對視頻數據進行結構化，前端和后臺需要相互協作，那么前端如何告知后臺哪些數據已經結構化了，哪些數據還需進一步結構化，就需要標準來規范；三、數據應用的標準規范，包括數據的服務模式、類型、規則等等。如大數據平臺對海量數據進行清洗分類、深度挖掘之后，需要對上層的業務應用提供服務，這種服務就需要通過標準化的接口提供出去。