京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在安防领域的关键技术和挑战
在安防行业,随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长,安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据,首先要了解安防大数据有何特点。
安防大数据涉及的类型比较多,主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库,如人口库、六合一系统信息等;半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等;而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录,如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点,安防大数据以非结构化的视频和图片为主,如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理,对安防行业提出了更多挑战。
大数据安防应用的几种关键技术
(1)大数据融合技术
经过十几年的发展,国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体,其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求,如何解决这些问题成为当务之急。
为实现数据融合、数据共享,首先要解决存储“分散”问题,而采用云存储系统能够实现数据的有效融合与共享,解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题,为安防大数据应用分析提供可靠基础。
(2)大数据处理技术
安防大数据以半结构化和非结构化数据居多,要实现对安防大数据的分析和信息挖掘,首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处理,为大数据的进一步分析和应用提供进一步支持。
(3)大数据分析和挖掘技术
国内平安城市历经十几年的建设,在解决了稳定性、规模化之后,当下面临的问题是如何深化应用的问题,即如何实现公安部的要求,建为用、用为战的目标,实现对安防系统的深层次应用。
对安防大数据而言,要实现业务的深层次应用,首先需要对安防数据进行分析和挖掘,以云存储和云计算系统为基础,通过云计算系统实现对“大数据”的快速分析,如基于云的车牌识别,可通过对海量视频的分析,快速提取海量车牌信息,并通过应用系统对相关数据进行深一步挖掘、关联,形成有效“档案”。最后利用这些分析和挖掘的数据实现对事件的预测预防、报警,最终实现安防系统建设的实战应用目的。
大数据安防面临的挑战
(1)海量非结构化数据存储
相较于其他行业,安防非结构化的数据存储压力不断增大,一方面源于视频、图片等非结构化数据本身容量,另一方面源于安防数据规模的不断扩大,安防大数据存储对系统设备提出了更高挑战,如何在满足需求的前提下,删除重复数据、降低存储硬件成本投资成为海量数据存储的一个难题;
(2)数据共享
大数据需要通过快速的采集、发现和分析,从大量化、多类别的数据中提取价值。安防大数据时代最显著的特征就是海量和非结构化数据共享,用以提高数据处理能力。而海量数据存储在不同系统、不同区域、不同节点、不同设备中,这给数据的传输和共享带来极大的挑战;
(3)数据安全
视频监控数据具有私密性高、保密性强等特点,不仅是事后追查的依据,而且更是后续数据分析挖掘的基础。因此,数据安全一方面体现在数据不受外界入侵或非法获取,另一方面体现在庞大数据系统的鲁棒性、体系容错机制,确保硬件在发生故障时数据可以恢复,可以继续保存。面对海量数据的存储、共享、硬件和软件设备承载的极大风险,如何构建大型、海量视频监控存储系统、数据分析系统以及容错冗余机制是安防行业面临的重大考验;
(4)数据利用
安防监控虽然数据量很大,但真正有用的信息并不多。安防数据的有效性分为两个方面,一方面有效信息可能只分布在一个较短的时间段内,根据统计学原理,信息呈现幂率分布,往往越高密度的信息对客户价值越大;另一方面,数据的有效性体现在深层次挖掘庞大的海量数据,关联得出有效信息。视频监控业务网络化、大联网后,网内的设备越来越多,利用网内的闲置资源,实现资源的最大化利用,关乎运算的效率。在视频监控领域,往往视频分析的效率决定价值,更低的延迟、更准确的分析往往是客户的普遍需求。如何对海量的视频数据进行分析检索业对行业提出更大的挑战。
(5)缺乏统一标准
国内安防行业经历十几年的快速发展,在此发展过程中,平安城市建设表现卓越,在安防应用中也一直走在前列,国内平安城市系统的建设也不断推动着国内安防技术和安防厂商的发展。在平安城市项目的建设过程中,由于参与的安防厂家众多,不同项目、不同系统甚至同一系统采用的设备厂商也不尽相同,为了更好的兼容各厂商产品,整个安防行业和政府也制定了一些标准,如ONVIF协议、GB28181协议以及各个地方省市发布的一些标准。
新一轮的智慧城市正在紧锣密鼓地进行着,相对平安城市相对“简单”的治安监控,智慧城市要求数据共享,跨区域视频联网监控、监控资源整合与共享以及政府各部门之间的视频监控资源共享等等。但是不同的地方城市,不同的行业类别,不同的管理方式都会有不同的监控系统方案,数据融合或者共享兼容性问题更多,对整个系统建设是重大考验。
平安城市系统面向的是安防行业设备与系统的兼容问题,随着各种行标、地标的制定,各种问题基本得以解决;而智慧城市系统不仅仅是安防系统的整合,而是多个行业系统的集成应用,因缺乏统一标准带来的复杂性可想而知。庆幸的是国家目前已经开始起草智慧城市建设的各种标准,而相关企业也在不断规范自身系统的兼容性和开放性。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03