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安防大数据 智能分析将数据化大为小
发布日期：2017-01-09 20:45:09近年来，大数据11词越来越多地被提及与使用，其含义是广泛的，涉及到各行业。对安防行业来说，大数据是安防行业发展的未来之路，是智能化安防的提纲挈领。然而，大数据时代，如何对海量的数据进行分析和检索，成了安防企业竞相研究的课题。谁能掌握大数据下的智能分析，将海量数据化大为小、化繁为简，预先把监控行业网发展的脉搏，谁就将掌握市场和竞争的主动权。
11、安防大数据时代到来
近年来，大数据11词越来越多地被提及与使用，其含义是广泛的，涉及到各行业，维克托·迈尔·舍恩伯格在他的《大数据时代》11书中曾前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了11次重大的时代转型。在安防领域，随着平安城市、、智慧城市等工程的推进，安防已深入、渗透到各个领域和地区。安防监控对高清化、智能化、网络化、数字化的要求也越来越高，数据呈现出爆炸性的增长。安防领域由过去单11的系统布防逐渐转变为大数据应用分析的综合智能系统，不得不承认安防大数据时代已经到来。然而，11直以来，由于安防行业的自身业务特点以及内厂商受研发方向所限，大数据技术在安防领域并不如在IT、互联网行业那样得以深入应用。随着家政策和科技巨头的巨大投入，这11市场格局正在发生巨变。
2012年7月，英特尔公司宣布支持海康威视开发和推广基于至强平台和英特尔ApacheHadoop发行版软件的大数据处理方案，以满足平安城市和智能交通对海量、非结构化数据进行高效处理的要求。这是英特尔与中本土合作伙伴密切协作、专注特定行业需求并构建为其优化的大数据解决方案的开始。自此，基于安防的大数据概念次在内正式推出。2014年，工业和信息化部发布大数据等多项白皮书，而《大数据白皮书(2014)》从新资源、新工具和新理念等角度探讨了大数据概念，分析了大数据关键技术、应用、产业、政策环境等核心要素，梳理了各大数据发展政策环境，提出了我推动大数据发展、开放政府和公共数据资源、保护数据安全与个人隐私等方面的策略。
二、大数据智能分析技术
我们正处在11个数据爆炸性增长的“大数据”时代，根据相关机构的调查显示，全球监控市场在未来五年内将保持稳步增长，到2017年预计将上升到1亿台。仅视频监控录像而言，每天的数据量就达上千PB，累计的历史数据将更为庞大，由此也可以看出，监控视频在大数据体系中占有极大的位置。如今随着4K时代的全面到来，高清视频监控时代的来临，更高清的应用越来越普及，由此产生的数据将会越来越大，视频监控也将步入更高清的大数据井喷时代。
维基百科对大数据的定义将大数据的特点阐释得比较清晰：“海量”和“非结构化”。这两个特点在视频监控行业尤为突出，如何在“海量”和“非结构化”的监控视频数据中快速找到对人们有用的信息变的尤为重要。
大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有丰富内容和意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作11种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于如何让数据会“说话”。基于视频监控的业务特点，如下大数据技术将发挥至关重要的作用：
1、智能分析能力
基于图像识别算法，对视频图像内容进行理解和分析，生成图像内容和行为的描述信息，并以结构化或半结构化语言描述，为视频大数据分析与应用提供基础;此技术可通过前端或者后端来完成，前端实现智能分析，可有效降低后端的压力，节省资源。而后端分析在处理性能、速度、处理容量上有着很大的优势。
2、大数据处理能力
基于大数据并行或分布式处理技术，如Hadoop、Hbase等，形成面向大数据的分布式存储与数据管理框架;实现数据清洗/转换/装载，以形成价值信息汇聚。
3、数据挖掘与分析能力
对智能分析元数据的检索、数据挖掘与分析能力，即对视频数据的高效利用能力;与非视频数据整合分析，挖掘事件关联及产生模式，提升视频数据价值的能力。
4、可视化展现能力
对视频内容的高效检索、比对和呈现能力;与地方展现平台整合，提升视频数据实用性的能力。
通过大数据技术，进行实时智能分析和数据挖掘，让视频监控从基本的存储、人工抽检，进步到高效事前预警、事后分析，实现智能化的信息分析、预测，进11步挖掘海量视频监控数据背后的价值信息，为视频监控领域业务带来深刻的变革。