如何让安防大数据摆脱好事多磨的窘境

　　大数据在安防行业的应用使得安防更加智能化，大数据的技术一般分为数据采集、存储、挖掘和计算(算法)技术。

　　处理分析工具

　　安防界大数据的处理和分析工具主要有两类，一类是对视频图像等非结构化信息的处理和分析工具，包括视频智能分析工具、视频摘要工具、图像清晰化工具、视频清晰化工具、视频转码工具、视频编辑工具等等;另一类则是对结构化、半结构化信息的大数据分析处理工具，此类处理和分析工具安防界吸取了IT界在处理大数据方面的架构和经验，比较流行的如Hadoop，Spark大数据处理的框架，以及Mahout、R数据挖掘工具，以对结构化和半结构化的数据可以实现快速和准确的数据分析和挖掘。

　　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。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，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，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，对于开源大数据基础软件Apache Hadoop，英特尔提供了很多算法上的优化，还可根据客户的特定业务需求对运行Hadoop的基于英特尔至强系列芯片的服务器进行硬件的深度优化，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，合作伙伴也可在这个开放的平台之上自如地融入自己的创新。

　　核心技术

　　在笔者问道大数据的核心技术是什么时，受访人不约而同地给出了同一个答案：智能分析。智能分析是安防大数据区别于IT大数据的根本点，只有利用智能分析技术将安防大数据的非结构化数据转换为结构化数据，才能将IT大数据成熟的技术体系应用到安防大数据中，充分发挥安防大数据的作用。对于视频图像等非结构化数据的分析和处理，目前可能更多地是把它归属到智能分析的范畴，这些技术很多已在初期应用中不断改进和完善，很多更新的智能分析技术仍处在研发过程中，对这类数据的分析和处理也将成为安防大数据的核心价值点。日益丰富的智能算法将大大提高视频监控摄像机的使用范围和价值，处于应用初级阶段的智能视频监控，也将随着智能算法的日益丰富而快速发展。而数字处理芯片、编解码能力以及压缩算法，是影响图像处理技术的重要因素。安防智能化的核心还体现在VA(视频分析或图像分析)，而VA需要底层算法的支持并运用单元执行，这可提高视频分析的效率。

　　此外，对于大数据时代的安防行业来说，存储技术同样处于不可或缺的位置。他认为，海量数据必须拥有能够进行可靠、可保证效率且拥有快速的读写以及响应能力的存储。