安防大数据技术难点分析与解决方案

　　经过一段时间的摸索，大数据助力安防行业的发展取得相当的成效，部分企业如海康威视等已经有了较多的成熟项目案例。

　　在智慧交通方面，海康威视借助大数据技术，交通管理系统能够在恶劣的网络环境，对城区交通要道进行拍摄与录制，同时把图片与视频数据输往后端的大数据处理平台。通过后端大数据处理，识别繁忙的路段，提前做好交通分流措施。借助车牌识别技术，综合各卡口的过车记录，能够分析特定车辆的运行轨迹。同样，通过对大量行车违法记录的模式识别，能在特定路段对具有违规倾向的车辆进行报警，比如在高架桥，高速公路上。通过对城市周边主要卡口大量的行车记录分析，能识别出异常的进出城的记录，做好防范措施。

　　在公安执法方面，海康威视通过人脸识别技术，提高对犯罪嫌疑人追查的效率。通过对大量异常行为的模式特征提取，能提前判别违法行为，比如在火车站，通过对扒手外观打扮，行为举止，作案时的动作特征分析，能够提前把嫌疑信息告知车站治安人员，提高执法的效率。

　　在平安城市、智能家居，方方面面，安防大数据也引领很多新奇的应用。

　　安防大数据当前面临的技术难点

　　然而，伴随着大数据在安防领域越来越深入的应用，也突现出一些技术难点。在IT领域，大数据技术发展较为成熟，针对不同的应用场景有较为丰富的技术选型以及技术路线，其中很多技术可以移植应用到安防领域中。但IT与安防毕竟是两个不同的领域，两者之间存在很多不一样的地方。最大的不同，就是数据本身的不同，主要体现在一下方面：

　　数据类型不同。在IT领域，大数据处理的对象往往是网页索引、用户行为、日志记录等字符型数据，这些是结构化、方便计算识别处理的数据。而在安防领域，数据往往以图片、音频、视频等非结构化的数据，往往计算机不能直接识别，这些数据只有在人面前才显得有意义。

　　数据量在数量级上的不同。在互联网领域，单条日志记录一般在一百字节之内，到了1PB的日志记录，已经是一个足够大的量。但在安防领域，一张普通的缩略图就几百KB,如果考虑高清摄像，高清视频，这个数量要更大。一个普通的中等城市，在主要交通卡口拍摄的图片，一年下来就能积压几个PB的数据，如果考虑视频，这个数据量更大。

　　对数据的实时性要求不同。在互联网行业，以日志型数据分析为主的典型应用中，对实时性要求没那么高，比如淘宝的推荐系统，是否分析最近一个小时用户的浏览记录对于推荐效果关系不大。而在安防领域，前端摄像头录制的都是实时流，这是一个不间断的数据流，最近录制的数据超过一定时间没有得到有效保存，将会永远被丢失。

　　针对安防领域与IT领域在数据本身上的异同，把适合IT领域常规的大数据技术搬到安防领域就会碰到一些技术难点，表现如下：

　　存储成本问题。在IT领域，海量的数据往往保存在分布式存储系统中，为了提高数据的可靠性，一份数据往往复制成几份相同的副本，分别保存在不同的节点中，当其中一些副本丢失时，可以从其他节点读出数据。比如在Hadoop中，一份数据往往在集群中保存了相同的3份。如果有1PB的原始数据，则至少要占用3PB的磁盘空间。而在安防领域，几个交通卡口的视频，在一个较短的时间内，如果不覆盖之前的数据，就能轻易积压几个PB。由于图像、音频、视频数据本身的量太大，生搬传统的多副本策略成本过高，我们需要设计出一些更高效同时不损失可用性的方案。

　　小文件存储问题。这个问题是大数据技术面临的一个共性问题，但在安防领域可能又突现得较为严重。在互联网，小文本、图片、音乐都是小文件，当层积较多时，都面临如何存取这些海量小文件的问题。而在安防行业，小文件主要以图片为主，比如一个城市的主要交通卡口在一年内，就能产生百亿张图片。对于这些海量的小文件的存储，涉及到大量元数据的管理，保证存取的性能是问题的关键。

　　当然，问题并不可怕，通过分析研究安防应用场景，我们摸索出一些贴合安防大数据的解决方案。

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