京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
安防大数据爆炸式发展加快实现智慧城市
随着各地平安城市建设的进展和视频监控对高清、智能、联网的要求越来越高,每天产生的数据量正以惊人的速度不断的增长。随着大数据的增加,平安城市建设要实现提前预警功能,需要实时对监控数据进行识别,我们同时也要对一些大数据进行智能化计算分析,这也催生了平安城市对于大数据的急切需求。可以说,安防行业正在迈进大数据时代,数据越来越成为最宝贵的资源。
在传统的安防企业中,高清视频上传后计算复杂、存储量大,对所谓的云计算需要大量的分布式计算才能把庞大的视频数据通过廉价的资源分析出来。在这方面,海康威视针对于大数据有着其独到的见解,海康威视对于大数据在去年提出了DT1.0,而到了今年,海康威视的主题是智能领航数据未来,这都是针对大数据的。包括DT1.0包含的东西比较多,比如传感器的资源拿过来,通过后端现在有做一些分析。
对此,海康威视推出了整体的解决方案,包括从前端的SMART技术,到后来结构化视频,再到后端去年推出了猎鹰行动。海康威视的猎鹰行动,它所关注的比较多,之前所见的一些数据,它没有做结构化,而猎鹰行动就通过结构化的一些后台硬件来对之前所建的那些视频数据做结构化数据,做完之后可以通过运算对它进行一个提取跟分析,根据每个部门的不同应用可以对每个部门分析一个不同的数据。
大数据的发展加快实现智慧城市
智慧城市属于城市的一种,可以平衡社会、商业和环境需求,同时优化可用资源。智慧城市使命就是要提供各种流程、系统和产品,通过应用信息技术规划、设计、建造和运营城市基础设施,改善生活质量,促进城市发展的可持续性,为居民、经济以及城市赖以生存的生态大环境带来利益。
一个城市的管理和运营需要科学的决策,只有数据支撑才能保证智慧城市的真正运行。城市发展需要完成大数据的采集、处理、整合、共享、挖掘、分析和应用,通过了解城市运行情况与发展态势,为各部门协同工作、领导决策提供支撑,进而服务于市民。
现在,不少市民都感受到了住房公积金办理效率的显著提高。一市民表示“以前要排队1个小时,现在竟然15分钟就办完了。”笔者之前从市住房公积金管理中心了解到,从去年开始,部分办理中心已经对计算机系统升级改造,结合大数据和“互联网+”的技术对系统数据信息进行整合,对办事环节、办事流程、手续资料着力的进行优化和简化。目前,“让数据多跑路,让百姓少跑腿”已经照进现实,“大数据”正在不断提升智慧城市建设新内涵。
随着大数据的不断发展成熟,大数据技术是近几年来一项炙手可热的技术,作为与大数据密切相关的行业,安防行业应该把握机遇。大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型。它必将给智慧城市发展建设带来质的提升。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16