京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在安防行业应用前景依然值得期待
近几年随着平安城市、智能交通、智能建筑等行业的快速发展,大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。
如何利用大数据发挥视频监控图像的最大效能与数据本身的应用价值,至关重要也值得探索。
根据IDC预测,全球在2010年正式进入ZB时代,全球数据量大约每两年翻一番,意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。爆炸式增长的数据,正推动人类进入大数据的时代。
作为信息时代海量数据的来源之一,安防视频监控产生了巨大的信息数据。特别是近几年随着平安城市、智能交通、智能建筑等行业的快速发展,大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。
当下,安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知,特别是安防行业海量的非结构化视频数据,以及飞速增长的特征数据(卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等),带动了大数据的存储、管理、分析等一系列问题,吸引着更多人的关注。
总体来说,大数据安防市场包括两方面。
一是个人消费领域,如家庭和社交媒体产生的数据;另外是城市基础设施建设,平安城市和智能交通大数据安防的规模化应用说明了这个城市基础设施建设是大数据安防应用主流,而个人消费领域还在孕育阶段,期待厚积薄发。
尽管市场发展潜力巨大,但大数据自身也面临着挑战。一方面,数据的运用仍面临多种技术难关的束缚,大数据方面的人才比较缺乏,大数据的产品尚不成熟等问题都制约着大数据在报警运营服务领域的发展。
另一方面,对于安防数据中最重要的视频数据,对其进行智能视频分析和挖掘是很困难的事情。目前,除了车牌识别、人数统计等算法较为成熟外,对视频进行事件分析、人脸识别、摘要等技术都还没达到大规模的商用水平,这也极大地制约了安防大数据的实施。
比如说对于安防视频图像数据,传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成,效率极低。但面对海量的安防数据,如果继续采用传统方式,不仅效率低下,而且不能达到实战应用目的,偏离了安防系统建设目的。业内人士表示,安防大数据在存储、挖掘、分析等方面仍待突破。
因此,在建设智能安防的路上,如何利用大数据发挥视频监控图像的最大效能与数据本身的应用价值,至关重要也值得探索。要知道,大数据最核心的价值在于对数据进行存储和分析,分析的核心是从数据中获取价值,价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识。
纵观全局,现阶段大数据、云存储、云计算和大数据相关技术已经对安防行业,特别是视频监控行业,形成了深刻的影响,实现了重大的推进作用。而行业特征决定了技术在行业内的发展演进,借鉴互联网行业先进技术、经验,结合行业特征和业务目标,进行深度优化演进的系统,将拥有非常好的竞争优势。
因此,大数据在安防行业应用前景依然值得期待。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12