大数据对安防行业的影响
大数据需要通过快速的采集、发现和分析,从大量化、多类别的数据中提取价值。安防大数据时代最显著的特征就是海量和非结构化数据共享,用以提高数据处理能力。比如天网工程和智能交通就是最具代表性的案例,天网工程一般分为省市县乡镇等多级架构,智能交通图像也分布在前端卡口、区节点、市省国家级中心中,海量数据存储在不同节点、不同设备中,这给传统的数据管理和使用机制带来了极大的挑战。
与科学计算、互联网相比,视频监控的大数据处理难度尤大,首先,视频录像是更原始的非文本非结构化的数据,必须经过复杂繁重的分析处理才能提取出文本结构化的数据进行下一步处理;其次视频录像相对其它形式数据的容量要大几个数量级,对传输、存储和计算的带宽要求大。因此我们说数据高效共享是第二大难题。
(3)数据安全
平安城市、智慧城市的建设促使安防云存储技术的应用,智慧城市一大要求就是将视频存储数据相互之间进行联动、共享,例如在犯罪追踪时,公安、交通、民用行业等多范围的存储数据能够共享,而这种共享具备了云存储的特性;传统的存储技术无法满足社会发展需求,云存储的在安防领域的应用成为必然。
安防视频监控数据具有私密性高、保密性强的特点,不仅是事后追查的依据、而且更是后续数据分析挖掘的基础。因此我们说数据安全一方面是指不受到外界数据的入侵和非法获取、另一方面是指庞大系统的鲁棒性、体系容错机制,确保硬件软件发生故障时,数据仍然可以恢复、得以保存。面对海量数据的存储、共享,硬件和软件设备承载了极大的风险,因此我们如何构建大型、海量视频监控存储系统、数据分析系统以及容错冗余机制是第三大难题。
(4)数据利用
摄像头7X24小时工作,如实记录镜头覆盖范围的发生的一切,仅仅记录信息是不够的,因为对于客户来讲可能大部分信息是无效。数据的有效性分为两个方面,一方面有效信息可能只分布在一个较短的时间段内,按照数学统计的说法,信息是呈现幂律分布的,也称为信息的密度,往往越高密度的信息对客户价值越大;另一方面是指深层次挖掘庞大的海量数据,关联得出有效信息。
视频监控业务网络化、大联网后,网络内的设备越来越多,利用闲置的计算资源,实现资源的最大化利用,关乎运算的效率。在视频监控领域,往往视频分析的效率决定价值,更低的延迟、更准确的分析往往是平安城市这类客户的普遍需求。随着数据量的增加,哪怕对TB级别的数据进行对视频内容的数据分析和检索,采用串行计算的模式都可能需要花费数小时的计算,已远远不能胜任时效性的需求。视频的分析和检索,不能依赖于传统的手段,巨量数据的效率优化,并行计算也许是解决问题的办法。
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- 第1页:监控存储及智能分析系统中的难题(
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