京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
安防与大数据密不可分
互联网高速发展的时代,我们的衣食住行常常与数据产生关联,大数据是一个常见的词,根据维基百科的定义,它是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
视频监控作为现代信息时代海量数据的主要来源之一,是一个巨大的信息数据库。每天甚至每一时刻都在产生着不同的数据。尤其是近几年来,国家开始推行互联网+智慧城市、智能家居、智慧交通等等,不断的做加法都是与数据息息相关,为了加快这种概念的落地,国家也在积极的建设一些大数据平台,让人们的生活更加智慧化,高端化,也就是这种全球互联,高端集成,万物互联不断地推动着安防行业的发展,并且使安防行业也从传统安防时代步入大数据时代。如今,人们提起智慧城市,智能家居等等都与安防行业紧紧相连。安防大数据的存在也开始逐渐被越来越多的人所熟知,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。安防与大数据已经密切相连,无法割舍,下面看看我们的安防业到底与大数据有哪些关联!
采集 视频监控数据采集挑战与机遇并存
“除了上帝,任何人都必须用数据来说话”,美国著名管理学家、统计学家爱德华·戴明将数据提升和上帝平行的高度。视频监控业务正是一个典型的数据依赖型业务,依靠数据说话。可以说,大数据与视频监控业务有着天然的结合。综合来看,大数据与视频监控业务的结合主要体现在“存”、“看”、“用”上。
大数据产生的第一步就是大数据采集。那么对于安防行业来说,大数据产生的一个最重要的途径就是视频监控,监控摄像机也就成为最重要的大数据采集工具。对于安防行业来说这是巨大的机遇,视频监控每天采集的信息量巨大,数据采集,又称数据获取,通常有两种解释:一种是从数据源收集、识别和选取数据的过程。另一种是数字化、电子扫描系统的记录过程以及内容和属性的编码过程。数据采集技术广泛引用在各个领域,比如摄像头,麦克风,都是数据采集工具。
然而飞速增长的视频监控数据,使得传统视频监控体系架构、数据的管理方式、数据分析应用等面临新的困境。视频监控数据采集,面临的诸多困难。视频监控数据量规模庞大,并且随着高清化、超高清化的趋势加强,视频监控数据规模将以更快的指数级别增长;与通常讲的结构化数据不同,视频监控业务产生的数据绝大多数以非结构化的数据为主,这给传统的数据管理和使用机制带来了极大的挑战。
资源利用和效率之间的矛盾,串行计算和并行计算的矛盾
视频监控业务网络化、大联网后,网络内的设备越来越多,利用闲置的计算资源,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平安城市这类客户的普遍需求。随着数据量的增加,哪怕对TB级别的数据进行对视频内容的数据分析和检索,采用串行计算的模式都可能需要花费数小时的计算,已远远不能胜任时效性的需求。视频的分析和检索,不能依赖于传统的手段,巨量数据的效率优化,并行计算是视频智能分析的唯一出路。
存储 云储存广受青睐成香饽饽
当前社会对于数据的依赖是前所未有的,数据已变成与硬资产和人同等重要的重要资料。如何存好、保护好、使用好这些海量的大数据,是安防行业面临的重要问题之一。那么基于大数据战略的安防存储其优势何在?
目前的存储市场上,原有的视频监控方案容量、带宽难以扩展。客户往往需要采购更多更高端的设备来扩充容量,提高性能,随之带来的是成本的急剧增长以及系统复杂性的激增。同时,传统的存储模式很难在完全没有业务停顿的情况下进行升级,扩容会对业务带来巨大影响。其次,传统的视频监控方案难于管理。由于视频监控系统一般规模较大,分布特征明显,大多独立管理,这样就把整个系统分割成了多个管理孤岛,相互之间通信困难,难以协调工作,以提高整体性能。除此之外,绿色、安全等也是传统视频监控方案所面临的突出问题。
存储之于安防的地位,其已经不仅是一个设备而已,而是已经升华到了一个解决方案平台的地步。作为图像数据和报警事件记录的载体,存储的重要性是不言而喻的。
安防监控应用对存储的需求是什么?首先,海量存储的需求。其次,性能的要求。第三,价格的敏感度。第四,集中管理的要求。第五,网络化要求。安防监控技术发展到今天经历了三个阶段,即:模拟化、数字化、网络化。与之相适应,监控数据存储也经历了多个阶段,即:VCR模拟数据存储、DVR数字数据存储,到现在的集中网络存储,以及发展到云存储阶段,正是在一步步迎合这种市场需求。在未来,安防监控随着高清化,网络化,智能化的不断发展,将对现有存储方案带来不断挑战,包括容量、带宽的扩展问题和管理问题。那么,基于大数据战略的海量存储系统--云存储就倍受青睐了。
结语:
总而言之,无论是云存储还是视频监控采集,或者还有管理,应用分析等等,当今世界,安防与我们的生活息息相关,我们的生活与大数据紧密联系,安防行业与大数据的结合,为我们的生活营造出一个更好的,更安定的环境。
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 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31