深耕大数据 助力平安城市智慧转型

　　面向大数据的端到端解决方案

　　英特尔的理念是在端到端的安防行业，全面实现数据价值的挖掘。所谓“端到端”，包括前端视频采集、分析，存储以及后端数据中心处理。

　　今年3月，长春市一辆丰田轿车被盗，随车被盗的还有一名两个多月大的婴儿，案发第二天，失窃车辆才被发现，而被人广泛关注的婴儿已被凶犯杀害。事实上，在街道两旁已装有数千个安防摄像设备，但是它们并没能帮助警务人员及时发现被盗车辆及其行进轨迹，最终造成惨案的发生。为什么?因为我们缺少一个端到端的计算架构，使不同摄像设备的关键信息被快速关联起来，从而进行分析。如果在前端，我们可以将目标车辆的特征作为输入参数、作为前端摄像设备的检测特征，并通过智能前端的过滤，从所有的监控点中抽取相应的元数据，然后快速导入大数据系统进行检索和分析，我们极有可能在短时内发现被盗车辆，从而阻止犯罪行为的恶化。同时，这一架构还可节约存储产生的系统成本。

　　区别于单个设备的解决方案，英特尔以其优越的性能、灵活的设计为设备制造商和系统集成商提供整套系统化解决方案，从数据获取、存储、分析到应用各个层面均有覆盖。从硬件角度，英特尔提供的全系列处理器涵盖入门级的凌动、酷睿以及高性能的至强处理器，随着夸克产品线的推出，我们在前端的应用将更具性能功耗比优势。此外，英特尔聚焦于通过GPU进行媒体处理工作负载的整合，比如编解码的硬件加速，从而实现更高密度的视频流集成，使系统整体性能得到优化。在软件层面，英特尔拥有多种媒体处理工具，如异步IPP、媒体处理开发套件(Media SDK)以及Open CL开发套件。同时，作为Hadoop的重要合作伙伴，英特尔提供的Hadoop发行版能够为海量数据的存储和处理提供灵活支持，使之更适用于交通和安防行业的应用，合作伙伴也可以在这个开放的平台之上自如地融入自己的创新。

　　安防大数据在智能交通领域的应用

　　目前，数据分析往往在数据中心执行。英特尔相信，未来将有很大一部分数据的分析转移到前端，以提高实时性和后端处理效率，而最终的数据分析将在端到端的架构中灵活迁徙，使我们同时获得全局的智能以及局部的实时有效性。

　　以智能交通为例，博康智能作为国内安防行业的领军企业，是英特尔的长期合作伙伴，两者的合作涉及前端、接入端、中心端和云端等。基于英特尔高性能硬件平台及其软件支持，博康交通智能解析技术可将部分预处理类型的数据分析任务放在前端完成，有效地缓解了后端数据挖掘、分析的压力，同时减少了网络传输中的带宽压力。体量大、价值低的非结构化信息在前端分析处理后，形成体量小、价值高的半结构化或结构化信息，进而向后端传输。在数据由前端向后端传输的同时，数据分析和挖掘工作也在进行，得以获取更加客观、全面的交通信息。

　　通过视频的智能分析，可以对监测区域的所有目标进行智能感知，实现诸如抓拍逆行、闯红灯、车牌识别、车流统计的功能，还能对特定目标进行智能报警，对具有一定行为特征的事件进行预先报警，以及提供事后的查证。视频智能分析并不高深，难点在于如何把它与嵌入式设备整合，从而进行编写、编译、调优，而这正是X86架构的优势所在。

　　作者单位：英特尔公司智能系统事业部行业市场总监 Todd Matsler