浅析大数据安防应用

　　大数据安防面临的挑战

　　(1)海量非结构化数据存储

　　相较于其他行业，安防非结构化的数据存储压力不断增大，一方面源于视频、图片等非结构化数据本身容量，另一方面源于安防数据规模的不断扩大，安防大数据存储对系统设备提出了更高挑战，如何在满足需求的前提下，删除重复数据、降低存储硬件成本投资成为海量数据存储的一个难题;

　　(2)数据共享

　　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。而海量数据存储在不同系统、不同区域、不同节点、不同设备中，这给数据的传输和共享带来极大的挑战;

　　(3)数据安全

　　视频监控数据具有私密性高、保密性强等特点，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，数据安全一方面体现在数据不受外界入侵或非法获取，另一方面体现在庞大数据系统的鲁棒性、体系容错机制，确保硬件在发生故障时数据可以恢复，可以继续保存。面对海量数据的存储、共享、硬件和软件设备承载的极大风险，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安防行业面临的重大考验;

　　(4)数据利用

　　安防监控虽然数据量很大，但真正有用的信息并不多。安防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，根据统计学原理，信息呈现幂率分布，往往越高密度的信息对客户价值越大;另一方面，数据的有效性体现在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，网内的设备越来越多，利用网内的闲置资源，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客户的普遍需求。如何对海量的视频数据进行分析检索业对行业提出更大的挑战。

　　(5)缺乏统一标准

　　国内安防行业经历十几年的快速发展，在此发展过程中，平安城市建设表现卓越，在安防应用中也一直走在前列，国内平安城市系统的建设也不断推动着国内安防技术和安防厂商的发展。在平安城市项目的建设过程中，由于参与的安防厂家众多，不同项目、不同系统甚至同一系统采用的设备厂商也不尽相同，为了更好的兼容各厂商产品，整个安防行业和政府也制定了一些标准，如ONVIF协议、GB28181协议以及各个地方省市发布的一些标准。

　　新一轮的智慧城市正在紧锣密鼓地进行着，相对平安城市相对“简单”的治安监控，智慧城市要求数据共享，跨区域视频联网监控、监控资源整合与共享以及政府各部门之间的视频监控资源共享等等。但是不同的地方城市，不同的行业类别，不同的管理方式都会有不同的监控系统方案，数据融合或者共享兼容性问题更多，对整个系统建设是重大考验。

　　平安城市系统面向的是安防行业设备与系统的兼容问题，随着各种行标、地标的制定，各种问题基本得以解决;而智慧城市系统不仅仅是安防系统的整合，而是多个行业系统的集成应用，因缺乏统一标准带来的复杂性可想而知。庆幸的是国家目前已经开始起草智慧城市建设的各种标准，而相关企业也在不断规范自身系统的兼容性和开放性。

　　结束语

　　随着云计算、大数据的逐渐渗入，安防行业的发展已经到了一个历史转折点，这给整个安防行业带来了新的机遇。安防行业的发展也不仅仅局限于各行业的视频监控，而是以视频监控为切入点，渗透到更多的细分行业业务中。

　　针对云存储业务模式，可以更多的承载大数据的业务应用与开发，而对于旧项目改造，也可以更好的兼容老设备，实现利旧改造，不断提升客户价值;

　　针对云计算业务模式，可以充分利用云计算系统的优越性能，提升系统对于大数据处理的速度与效率，快速实现对于非结构化视频数据的处理，为大数据的分析和信息挖掘提供技术支持;

　　针对大数据的应用模式，首先可通过云存储系统将各承建子系统数据进行有效关联，汇集安防海量数据，然后通过云计算系统对视频非结构化数据进行处理，快速提取结构化数据，强化数据的挖掘与应用。而在数据应用环节，通过对各系统结构化数据的关联，实现对事件全部信息的快速检索，从而达到对数据的实战应用，真正使安防系统应用达到“建为用，用为战”的目的。（作者：浙江大华技术股份有限公司产品经理 范德耀）

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