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大数据安防应用需要的关键技术

2016-10-18

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  在安防领域中,主要的数据来源是视频,视频所占据的存储空间相对其他行业结构化的数据不一样,它不能直接被计算机进行处理或分析。而对于现在的安防行业来说还没有真正简单有效的技术可以通过对视频的处理来提取出更多结构化的数据。当然这也和很多其他因素有关,例如,摄像机的硬件性能不足以支持高级智能分析技术,对于一个城市来说数以万计的监控点每天产生的数据量也是惊人的,以现在的技术来说进行如此大规模的智能分析的成本过高,甚至超出了数据所带来的价值,这些都导致了安防行业大数据无法落实到底。

  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,云存储系统不仅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。大华通过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。




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