安防行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,作為海量數(shù)據(jù)的主要來(lái)源之一,安防行業(yè)相關(guān)應(yīng)用產(chǎn)生了巨大的信息數(shù)據(jù),特別是在當(dāng)前大集成、大聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境下,數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)飛速增長(zhǎng)趨勢(shì),面對(duì)海量的數(shù)據(jù),也帶來(lái)了數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用等一系列問(wèn)題。通過(guò)尋求解決這些問(wèn)題的方法,也進(jìn)一步促進(jìn)了大數(shù)據(jù)技術(shù)和產(chǎn)品在行業(yè)的落地應(yīng)用。
當(dāng)前安防行業(yè)本身數(shù)據(jù)資源主要還是視頻資源,基于視頻資源去比對(duì)、去關(guān)聯(lián)、去拓展,而視頻大數(shù)據(jù)處理主要還聚焦在數(shù)據(jù)的體量上,因此無(wú)論是在數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的深度和廣度上,數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘上,都無(wú)法滿(mǎn)足精確防控、立體化防控的要求,無(wú)法更好的服務(wù)公共社會(huì)安全。
安防行業(yè)的大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用方向
在安防領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用目前主要有兩個(gè)方向,一是智能交通,二是公共安全。
在智能交通領(lǐng)域,針對(duì)交通行業(yè)的海量數(shù)據(jù)處理需求,智能交通管理系統(tǒng)可以在海量數(shù)據(jù)、惡劣網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和復(fù)雜業(yè)務(wù)處理情況下,實(shí)現(xiàn)大量圖片、車(chē)輛數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)的時(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)傳輸和快速持久化存儲(chǔ),同時(shí)對(duì)任意節(jié)點(diǎn)圖像進(jìn)行顯示,對(duì)任意節(jié)點(diǎn)視頻進(jìn)行流暢播放、實(shí)時(shí)進(jìn)行比對(duì)報(bào)警,快速進(jìn)行多條件檢索,并且將各類(lèi)多媒體數(shù)據(jù)和車(chē)輛數(shù)據(jù)合二為一。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)目前的城市道路交通中異常行為的智能識(shí)別和自動(dòng)報(bào)警等,從而減輕了交管監(jiān)控人員的工作負(fù)擔(dān),提高了監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確度,使得交通管理工作更高效。
在公共安全領(lǐng)域,應(yīng)用大數(shù)據(jù)輔助公安人員快速開(kāi)展治安防控,警情研判及指揮決策,發(fā)掘公安信息資源價(jià)值。如犯罪嫌疑人追查,可通過(guò)輸入嫌疑人照片進(jìn)行人臉特征識(shí)別并在所有視頻中尋找該人臉;犯罪嫌疑車(chē)輛追查可輸入嫌疑車(chē)的照片或顏色車(chē)型等相關(guān)特征在所有視頻中尋找;人車(chē)物的軌跡分析即在所有視頻中按照特征查找指定的人、車(chē)、物并繪制其時(shí)空軌跡。
安防大數(shù)據(jù)應(yīng)用難點(diǎn):
(一)數(shù)據(jù)整合問(wèn)題
不同來(lái)源的大數(shù)據(jù),分別存儲(chǔ)于相互獨(dú)立的系統(tǒng)中,將這些數(shù)據(jù)集中于統(tǒng)一的平臺(tái),是安防大數(shù)據(jù)實(shí)施的基礎(chǔ)性工作,但行業(yè)、部門(mén)壁壘是最大障礙。即使只是公安內(nèi)部的視頻數(shù)據(jù),各省、地市也互不相通,想采集集中也不是一件容易的事。即使集中后,如何找到這些不同類(lèi)型數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,從而挖掘出有價(jià)值的數(shù)據(jù),也是難點(diǎn)。
(二)數(shù)據(jù)挖掘、分析算法的成熟度問(wèn)題
對(duì)于安防數(shù)據(jù)中最重要的視頻數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行智能視頻分析和挖掘是很困難的事情。目前,除了車(chē)牌識(shí)別、人數(shù)統(tǒng)計(jì)等算法較為成熟外,對(duì)視頻進(jìn)行事件分析、人臉識(shí)別、摘要等技術(shù)都還沒(méi)達(dá)到大規(guī)模的商用水平,這也極大地制約了安防大數(shù)據(jù)的實(shí)施。
(三)時(shí)效性問(wèn)題
安防大數(shù)據(jù)的目的之一就是要解決現(xiàn)有安防系統(tǒng)內(nèi)以事后查看、分析為主的數(shù)據(jù)(特別是視頻數(shù)據(jù))應(yīng)用形式,還要增加以事前預(yù)警、實(shí)時(shí)處理,這對(duì)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的實(shí)時(shí)性要求很高。這種時(shí)效性就決定了視頻安防大數(shù)據(jù)的高運(yùn)算量、高傳輸帶寬的要求。
(四)信息安全與用戶(hù)隱私問(wèn)題
安防行業(yè),特別是公安行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的安全性要求非常高,這也是造成數(shù)據(jù)的區(qū)域隔離的重要原因。同時(shí),在利用安防大數(shù)據(jù)上,如何保護(hù)用戶(hù)的隱私,也是一個(gè)非常重要的課題,目前主要采用數(shù)據(jù)脫敏的辦法。當(dāng)務(wù)之急就是將安防數(shù)據(jù)安全級(jí)別需要有明確的分級(jí)定義,不能一味強(qiáng)調(diào)安全而各自封閉,否則必將導(dǎo)致安防大數(shù)據(jù)分析成為無(wú)源之水。
(五)視頻圖像數(shù)據(jù)挖掘的難點(diǎn)
1.識(shí)別什么特征?一副圖像或者一段視頻可以有無(wú)數(shù)角度的標(biāo)簽屬性去描述,什么才是我們需要的屬性?這與我們需要得到的目的密切相關(guān),這就需要公安圖偵的人才來(lái)歸納終結(jié)。
2.識(shí)別算法開(kāi)發(fā)難,由于是平面圖像,因此特征的識(shí)別主要原理就是看圖像區(qū)域中的輪廓、顏色、紋理與特征庫(kù)進(jìn)行比較。但是在同一個(gè)物體在不同監(jiān)控角度的攝像頭中顯示出的輪廓都不相同,因此無(wú)法做到識(shí)別。
3.大規(guī)模數(shù)據(jù)處理難,即使做到了識(shí)別算法,但是如果要通過(guò)數(shù)據(jù)處理服務(wù)器的形式對(duì)大規(guī)模的視頻進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,這個(gè)建造成本巨大,其能源的耗費(fèi)在中國(guó)這個(gè)夏季需要限電的情況里也不切實(shí)際。
(六)警務(wù)服務(wù)平臺(tái)大數(shù)據(jù)難點(diǎn):
1.如何將不同報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商之間的數(shù)據(jù)整合在一起?
2.我國(guó)多數(shù)報(bào)警運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)尚未完成規(guī);ㄔO(shè),用戶(hù)規(guī)模大、跨省市運(yùn)營(yíng)的網(wǎng)絡(luò)很少,每家報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商的警情并發(fā)量不大,而且報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)商之間普遍存在信息孤島,很難通過(guò)大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值。
3.大數(shù)據(jù)的挖掘是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程,需要企業(yè)不斷的嘗試,挖掘出有意義的信息或規(guī)律,并將結(jié)果拿到市場(chǎng)上檢驗(yàn)。
4.大數(shù)據(jù)自身也面臨著挑戰(zhàn),數(shù)據(jù)的運(yùn)用仍面臨多種技術(shù)難關(guān)的束縛,大數(shù)據(jù)方面的人才比較缺乏,大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品尚不成熟等問(wèn)題都制約著大數(shù)據(jù)在報(bào)警運(yùn)營(yíng)服務(wù)領(lǐng)域的發(fā)展。
核心關(guān)注:拓步ERP系統(tǒng)平臺(tái)是覆蓋了眾多的業(yè)務(wù)領(lǐng)域、行業(yè)應(yīng)用,蘊(yùn)涵了豐富的ERP管理思想,集成了ERP軟件業(yè)務(wù)管理理念,功能涉及供應(yīng)鏈、成本、制造、CRM、HR等眾多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的管理,全面涵蓋了企業(yè)關(guān)注ERP管理系統(tǒng)的核心領(lǐng)域,是眾多中小企業(yè)信息化建設(shè)首選的ERP管理軟件信賴(lài)品牌。
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