大数据构建智慧安防

　　2、何谓安防大数据

　　安防有哪些数据呢?视频、音频、图片、文字等等。安防数据的来源非常丰富，在监控中每天要产生很多视频信息，包括照片、音频、文字信息。之所以产生大量数据，是因为网络传输、计算、存储、架构的成本在下降，为大数据的发展奠定了基础。但视频数据简单的堆积不等于视频大数据，只有用大数据的方法对视频数据进行处理和利用的时候，这时候的视频数据才成为大数据，否则就是海量数据。

　　胡传平博士认为，最近大家都在关注大数据。无论是治安监控、智能交通、金融监控，或者在其他零售、商业、社交等方面，大数据确实存在。包括各级公安机关都在研究大数据，有些地级市准备研究开发综合的公安信息平台，因为现在所有的信息系统都是按照警种架构分系统做的，比较分散。现在强调数据交换，一些以实战为主体的单位，感觉信息系统建设的设计方案已经很难满足要求。开始想要用云计算、大数据的概念来整合现有的公安信息系统。所以大数据已经不再是概念问题，真正开始进入公安信息化的视野，而且开始影响到各方面的工作。

　　比如交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都是各大城市亟待解决的问题。科学分析交通管理体系成为改善城市交通的关键所在。为此，及时、高效、准确获取交通数据是分析交通管理机制，构建合理城市交通管理体系的前提，而这一难题可以通过大数据管理得到解决。近年来，国内各大中型城市已开始或酝酿与交通大数据相关的项目建设，如公交都市、城市交通数据中心、智慧交通、交通运行协调指挥中心等，大量项目的上马对大数据技术的需求量也不断加大。城市交通信息数据系统、城市交通综合监测和预警系统、城市交通碳排放实时监测系统、公交都市管理系统、公众出行信息服务系统。大数据下的智能交通将得到快速发展，并更好地为城市智能化服务。

　　3、安防大数据的特点

　　第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);

　　第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求;

　　第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，海量信息，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题;

　　第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

　　既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，对于相关单位来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

　　4、安防大数据的挑战

　　安防行业有着海量的视频数据、图片数据、卡口车辆数据、人脸抓拍数据、报警数据;城市交通里有大量的交通数据，城市道路、高速公路、停车场、地铁和公交车上都有很多摄像头数据，公交地铁的一卡通数据，出租车打车数据，地图导航数据，停车场信息数据等。随着行业数据呈现爆发式增长，如何有效挖掘分析并运用大数据，是安全防范的关键，这些特性都预示着安防行业已经进入大数据时代。

　　安防系统大量的视频图像数据，传统的使用方式都是事后靠人工来查阅，效率极低。安防系统的终极目标是及时制止犯罪，所以需要对数据做到实时处理，云计算就是实现这种目标的工具。在安防大数据处理业务形态中，视频监控和智能交通是目前比较热门的方向。一台监控摄像机以D1分辨率2MBPS码流单通道录像一个月会产生650GB的数据，一座城市如果有百万摄像机每月产生的数据是个PB级的数据，大型城市每月的过车历史记录可以达到600亿条。如此庞大的数据量给传统的数据存储和分析计算都带来了巨大的压力。传统系统难以支撑，容量有限，处理速度有限，扩展困难。而云计算系统可以很好的解决这个问题，实现性能和设备数量线性扩展，从而实现了千亿级数据秒级查询的能力。

　　从安防行业数据处理流程上看，数据经历了采集、传输、存储、处理这几个过程，存储和处理需要大量的服务器，占用了系统80%以上的服务器资源，云计算和云存储无疑是安防大数据的存储和处理过程最强有力的技术支撑。其中，云计算是一种大数据处理技术，也是一种按使用量付费的模式，它提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池，资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务等类型，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作。云存储是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。

　　云计算和云存储在安防行业的应用才刚刚开始，可以帮助企业和用户一起应对大数据的挑战。

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