京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
安防大数据在智慧停车方面有哪些应用
在大数据时代下,互联网行业都在提倡数据,国内的三大巨头都不谋而合拥有的海量的、最有价值的数据。百度拥有搜索数据,阿里拥有交易及信用数据,腾讯拥有社交数据,大数据的价值不言而喻。在安防领域中,也有很多沉睡的大数据,比如视频录像、卡口的过车数据等,其中有着很大的挖掘价值,那么安防大数据赋予了智慧停车哪些应用价值?
一、大数据应用和智慧停车存在的难题
大数据本身是针对数据的存储、检索、关联、推导等有价值的挖掘,这些数据本身来说是通用的。但在安防领域,哪些数据是有用的,哪些是我们需要关心和提取的,这是目前在摸索的问题。也就是说,当前的困难在于如何让技术热点和相关业务进行结合,以提取更有价值的数据。
而智慧停车也是对现有的用车人群对互联网的认识不是很高,一个围绕着停车场停车、移动支付、软件服务及广告服务的产业链在人们心中还没有一个确切的位置,伴随着停车难问题的日益凸显,智慧停车场的概念和解决方案正逐渐为商业停车场运营方所理解和推崇,渐渐的会慢慢在全国蔓延开来。
二、智慧停车提高人们的生活质量
现如今,很多车主的痛点找不到车位、停车场管理差、付钱排队费油费钱等,解决这些问题,也就是智慧停车所需要进行的方向,智慧停车平台服务的另一个重要的对象是停车资源的管理者,可以是资源的拥有者,也可以是运营公司或者管理公司。停车资源的拥有者,首要的目标是提升车位资源的使用水平,在满足车主需求的前提下,尽可能的提高周转率,从而实现客流的增加。
专业的停车运营公司,首要的目标是提高自身的管理水平,通过对人员和车场资产的精细化管理,一方面节约成本,一方面为业主和车主提供高品质的服务。伴随着物业服务水平的提高,为更好的服务车主,停车场业主对停车场信息化的需求进一步加深,以与客户业务相结合的智能出入口管控与收费、诱导及反向寻车为代表的全方位智慧停车场系统成为停车场的新高标准。
三、借助互联网+可以更好的为停车行业带来商业价值
停车行业可以从几个方面来考虑,比如政府、企业和大众。面向大众可以从停车引导、提前交费、车位分享、代客泊车、合租车位等角度;面向政府,可以从停车态势分析、规划决策支持以及诱导系统建设方面切入;面向企业,可以从停车场管理公司的精细化管理,如ERP、现场调度、人力资源调配以及节能减排等领域挖掘机会。
四、大数据在安防行业的发展趋势
大数据、云计算已经成为一种不可逆转的趋势。在智慧安防领域,大数据、云计算能创造出更多的产业价值,基于大数据的交换分享,业务厂家通过整合资源构建符合自身业务的应用系统。在智慧停车的视频监控领域,涉及图像识别、人脸识别、指纹识别、车牌识别、运动检测、视频摘要、视频浓缩等视频分析技术都是有着很大发展前景。
多种业务数据的综合分析,其本身是一个专家系统,要求对于各种业务熟悉,结合人工智能、深度学习等技术手段完成分析。而在安防停车行业国内很多产业都已经慢慢落实,腾讯的微信号+微信支付,百度的百度地图+百度钱包,阿里的支付宝(蚂蚁金服)+高德地图+立方控股都已经渐渐向智慧停车发出了信号,随着云技术的发展,未来智慧停车在大数据和智慧安防的推动下可大有所为。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29