京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“高富帅”大数据在安防行业如何应用
大数据,安防蜕变的开始
经过这几年的市场教育,现在人们谈起大数据一点也不陌生,无论是电商购物,还是旅游出行,随处可见的大数据分析,这些技术极大地改善了我们的生活。作为安防从业人员,自从安防遇上大数据之后,似乎业内也摆脱了“卖摄像头”的“Diao丝”窘态,开始走上DT化的“高富帅”之路:
高者,传统的视频数据价值集中在视频特征的提取和单场景应用,例如球机的移动跟踪,单镜头的运动对象热区图等简单应用,技术也相对落后。大数据时代下,智能安防系统产生的数据将转化为有效的价值数据,让安防传统突破原有事后取证的局限,实现事中或者事前的防范,高端的技术如动态人脸识别、大数据检索等,将延伸安防服务范围;
富者,随着高清化、智能化、网络化、数字化的要求,数据量迅速膨胀,视频数据已经成为城市数据中占比最大的部分。政府已经开始有购买数据服务的动作,并会逐年加大投资,安防大数据资源市场化将成为行业未来的重要特点。
帅者,安防大数据与一般的数据不同,其一视频数据量大,一个地级市30天的视频录像便能达到PB级;其二超80%的安防领域数据是非结构化数据,比如智慧型平安城市建设中的视频监控数据、卡口的抓拍照片、智能分析输出的特征数据等;其三视频数据更新快,监控摄像头每秒钟都在工作;其四视频数据在存储后,用户对于随机访问的需求,物联网大数据系统需要更加快捷处理数据的能力外,还需要更智能地保存和管理数据。这些特点将让厂商引进大数据技术框架,试图解决安防行业的海量视频数据问题成为常态。大数据技术与智能分析技术相结合,将催生更加炫酷的“黑科技”。
技术的发展让曾经的“概念”,已经逐步落地,笔者庆幸生在当代,能目睹安防大数据在平安城市、智能交通中得到普遍的应用,我们距离好莱坞大片的场景越来越近了。
突破传统 智能安防推动平安城市建设
在平安城市中,智能安防在这个舞台上发挥得淋漓尽致。一方面智能前端设备采集到视频数据,通过智能存储以及智能平台让数据转化为更多的价值数据,及时发现人为或自然灾害、恐怖事件,提高应急处理能力和安全防范能力等。另一方面,随着互联网大数据技术的逐步成熟,安防行业意识到将互联网大数据技术引入安防行业,加速数据处理,将会产生意想不到的效果。
除了视频监控,大数据也将对安防报警运营的管理理念、管理方式和管理目标带来颠覆性的改变:使厂商不再依赖监控报警产品的功能指标,而是转向对大数据的价值挖掘上;不再局限于事中、事后的应急响应能力,而是着眼于事件发生前的趋势预测上;不再受困于“事后取证”的被动状态,而是有力把握“提前防范”的主控局面。
显而易见,随着平安城市建设的逐步深入,用户需求开始从视频的看、存、管、控向视频的深度应用转变,一方面开展视频与业务的深度结合,另一方面充分挖掘视频数据本身的价值。
智能交通管理不是梦
针对交通管理部门的需求以及我国的道路特点,海康威视建议可通过整合图像处理、模式识别等技术,实现对监控路段的机动车道、非机动车道进行全天候实时监控和数据采集。
例如前端卡口处理系统对所拍摄的图像进行分析获取号牌号码、号牌颜色、车身颜色、车标、车辆子品牌等数据,并将获取到的车辆信息连同车辆的通过时间、地点、行驶方向等信息通过计算机网络传输到卡口系统控制中心的数据库中进行数据存储、查询、比对等处理,当发现肇事逃逸、违规或可疑车辆时,系统会自动向拦截系统及相关人员发出告警信号,为交通违章查纠、交通事故逃逸、盗抢机动车辆等案件的及时侦破提供重要的信息和证据。
广州市某区全区400个电警卡口,每天产生300万条过车记录。随着电警卡口数量增加,过车记录迅速增长。原有数据库已经无法支撑。采用海康大数据平台后,系统支持保存三年过车记录100亿条,过车记录查询秒级返回,实时实现研判分析。
同时,随着全城Smart系统的建设,新型的Smart IPC监控前端也将成为一个卡口系统,这使得城市卡口系统更加严密,能够获取到更多的过车数据,能更准确地描绘出车辆动态信息。前端卡口系统还能及时准确地记录经过卡口的目标信息,随时掌握出入辖区的车辆流量状态,为交通诱导提供重要的参考数据。为了解决海量过车数据分析的挑战,智能交通要转变思路,积极尝试使用大数据技术来解决智能交通数据分析和挖掘问题。
安防大数据展望
当前已经进入了视频结构化的时代,数据经过结构化处理之后,视频图像已经突破原有的记录功能的瓶颈,智能识别也成为大数据实现的基础。
以海康威视为代表的安防主流厂家已经实现深度智能技术,如人脸识别比对、物体/行为分析、人员特征提取(性别、身高、肤色、年龄、衣服颜色、眼睛、帽子等),越来越多智能的功能被开发,将与《速度与激 情》7中的“天眼”功能越来越近。试想,管理人员通过输入目标人物的体貌特征,系统便能定位出相应对象的运动轨迹,让罪犯无处可匿。人工智能与大数据结合,让一切变成可能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 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 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 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, ...
2026-07-28