安防行業大數據

⑴ 大數據時代如何探尋其安防商業價值

大數據時代如何探尋其安防商業價值
今日視點 「大數據」是近來一個熱點話題，從華爾街到國內資本市場，大數據概念股持續走強。馬雲在5月10日的卸任演講中也提道：「很多人還沒搞清楚什麼是PC互聯網，移動互聯網來了；我們還沒搞清楚移動互聯網的時候，大數據又來了。」
什麼是「大數據」
大數據（bigdata）又稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理，並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。這里的「大」有幾層含義，它可以形容組織的大小，而更重要的是它界定了企業中IT基礎設施的規模，業內對大數據應用寄予了無限的期望，商業信息積累的越多價值也越大。因此大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
對於安防行業來講，在平安城市、智能交通管理、環境保護、危化品運輸監控、食品安全監控，或是政府機構、大企業工作場所等的與網路連接的設備系統將最有可能成為最大的數據資源。隨著平安城市、智慧城市等工程的推進，監控攝像頭已經遍布大街小巷，安防監控對高清化、智能化、網路化、數字化的要求越來越高，數據量自然也不斷地迅速增加。
「大數據」帶來的存儲與管理難題
對於視頻監控行業產生的大數據來說，深圳市中瀛鑫科技股份有限公司董事長兼總裁陳文明表示，中瀛鑫在2012年11月底研發出了國內首款1080P高清網路攝像機，速度能夠達到每秒60幀，這樣的攝像機一個月產生的視頻文件就達1.8T，如果攝像頭數量較多或多系統集成造成數據類型較多，長時間存儲的負擔一般企業難以承擔。存儲壓力劇增，一方面對於存儲伺服器的承載能力要求很高，除了有能力存儲大量的數據之外，還要面對更多的數據類型，這些數據的來源包括網上交易、網路社交活動、自動感測器、移動設備以及科學儀器等等。另一方面對於數據管理尤為重要，數據永遠都在增長之中，當有需求去尋找某一段監控片段的時，必須與智能檢索與智能分析技術相結合，才能更有效的攫取，成本也會相應提高很多。
「大數據「除了數據規模巨大之外，還意味著擁有龐大的文件數量。那麼如何管理文件系統層累積的元數據是一個難題，處理不當的話會影響到系統的擴展能力和性能，而傳統的NAS系統就存在這一瓶頸。所幸的是，基於對象的存儲架構就不存在這個問題，它可以在一個系統中管理十億級別的文件數量，而且還不會像傳統存儲一樣遭遇元數據管理的困擾，基於對象的存儲系統還具有廣域擴展能力，可以在多個不同的地點部署並組成一個跨區域的大型存儲基礎架構。
尋求安防商業價值
大數據雖然在互聯網上是熱門的應用之一，但是在安防行業，由於其自身的業務特點和行業內的廠家受研發方向限制，導致「大數據「技術沒有在安防行業深入應用，那麼逐步挖掘出大數據在安防項目中的應用與發展方向對於大多數安企來說是絕佳的機遇之一。
面對超大規模的監控應用，作為數據的存儲系統，在保障數據安全性、可靠性和穩定性的同時，應保證應用性能，如多路視頻並發寫入、文件檢索、視頻回放、數據管理等等。大數據的分析與挖掘作為智慧城市與智慧安防之間的共同支撐點之一，建立於大數據深度挖掘基礎之上的城市綜合性管理平台，才能打破傳統行業信息孤島的壁壘。
在信息時代，數據是一種重要的生產要素，如同資本、勞動力和原材料等其他要素一樣，並且作為一種普遍需求，它也不再局限於某些特殊行業的應用。各行業的公司都在收集並利用大量的數據分析結果，盡可能的降低成本，提高產品質量、提高生產效率以及創造新的產品。通過分析直接從產品測試現場收集的數據，不僅能夠幫助企業改進設計，還能通過深入分析客戶行為，然後對比大量的市場數據，可以超越他的競爭對手。
目前有許多企業認識到大數據分析應用的潛在價值，將更多的數據集納入系統進行比較，同時讓更多的人分享並使用這些數據，綜合分析那些來自不同平台下的多種數據對象，包括全局文件系統在內的存儲基礎設施就能夠幫助用戶解決數據訪問的問題，全局文件系統允許多個主機上的多個用戶並發訪問文件數據，而這些數據則可能存儲在多個地點的多種不同類型的存儲設備上，以便創造更多的商業價值。
小結
正如馬雲所講的那樣，信息化時代的腳步非常快，中國互聯網路信息中心（CNNIC）發布《第28次中國互聯網路發展狀況統計報告》中，截止2012年6月，手機網民在總體網民中的比例達65.5%，成為中國網民的重要組成部分，移動互聯網速度非常驚人，那麼大數據時代的悄然來臨，必然會在各行業內掀起商業風雲，安防也不例外。

⑵ 大數據在安防領域主要有哪些應用難點在哪

一、安防大數據主要應用領域
（一）大數據是視頻智能分析基礎
在大數據應用時代，視頻因其信息含量最高、數據量最大，分析運算最復雜而成為大數據時代採集分析傳輸存儲應用最具挑戰的國際技術難題！智能視頻分析研究永無止境，分析演算法必須以監控視頻為資源，研究實時或歷史監控視頻中的目標特徵提取、增強與行為分析等關鍵技術，才能推動監控視頻應用模式從事後被動處置向事前主動預防轉變。
（二）幫助實現智慧城市智能化
我國智慧城市建設面臨的重大挑戰之一，是城市系統之間由於標准問題無法有效集成，形成信息孤島。因此，在大數據融合技術領域，一方面要加強大數據標准建設，另一方面要加強海量異構數據建模與融合、海量異構數據列存儲與索引等關鍵技術研發，為給予底層數據集成的信息共享提供標准和技術保障。大規模數據在智慧城市系統流動過程中，出於傳輸效率、數據質量與安全等因素的考慮，需要對大規模數據進行預處理。大數據處理技術往往需要與基於雲計算的並行分布式技術相結合，這也是目前國際產業界普遍採用的技術方案。大數據分析與挖掘技術為智慧城市治理提供了強大的決策支持能力。
（三）提高警務辦事效率
互聯網技術的飛速發展已經為構建一個大型全國性的專業報警運營服務平台提供了有力的技術支撐。通過這個報警平台，報警運營服務商手中會累積海量的用戶數據，例如用戶的身份信息、警情數據、消費記錄、維修記錄等，這些都是非常寶貴的資源。報警運營服務商可以在此基礎上，應用大數據技術進行分析和挖掘，充分發揮大數據的商業價值。
公安如公安系統中的圖偵技術，應用模式多樣，思維活躍，圍繞著「發現線索」的目的可衍生出多種的技戰法，只有從這些具體的技戰法中才能提煉出需求，真正告訴系統的設計者「我們要什麼」。
那麼，圖偵里的大數據應用需要哪些？像商業大數據那樣找規律的應用似乎還遠了點，目前最實在的就是從海量視頻數據里把有相同線索特徵的圖像給找出來，讓幹警發現出新的案件線索。至於「怎麼找？」這就是由公安來提的應用模式了。因此，視頻大數據的發展並不是簡單的由技術廠商做主導，而是需要公安體制內既有刑偵實戰經驗，又有科技化功底的復合型人才，共同來參與視頻大數據應用的發展。
（四）讓智能家居「聰明」起來
智能家居會產生大數據，同時也是大數據的重要應用領域，不然它極有可能將停滯不前。家庭產生的大數據能讓智能家居更「聰明」，但需要根據實際情況進行有效處理，而不是任何數據的「一鍋端」，通過大數據與雲計算技術的結合應用，智能家居系統能夠第一時間對用戶家庭中智能設備的數據、信息進行有效分析、記憶，並將得到的相應規律反過來應用於智能設備，提升智能家居的智能效果。
二、安防大數據應用難點
（一）數據整合問題
不同來源的大數據，分別存儲於相互獨立的系統中，將這些數據集中於統一的平台，是安防大數據實施的基礎性工作，但行業、部門壁壘是最大障礙。即使只是公安內部的視頻數據，各省、地市也互不相通，想採集集中也不是一件容易的事。即使集中後，如何找到這些不同類型數據之間的關系，從而挖掘出有價值的數據，也是難點。
（二）數據挖掘、分析演算法的成熟度問題
對於安防數據中最重要的視頻數據，對其進行智能視頻分析和挖掘是很困難的事情。目前，除了車牌識別、人數統計等演算法較為成熟外，對視頻進行事件分析、人臉識別、摘要等技術都還沒達到大規模的商用水平，這也極大地制約了安防大數據的實施。
（三）時效性問題
安防大數據的目的之一就是要解決現有安防系統內以事後查看、分析為主的數據(特別是視頻數據)應用形式，還要增加以事前預警、實時處理，這對大數據處理技術的實時性要求很高。這種時效性就決定了視頻安防大數據的高運算量、高傳輸帶寬的要求。
（四）信息安全與用戶隱私問題
安防行業，特別是公安行業對數據的安全性要求非常高，這也是造成數據的區域隔離的重要原因。同時，在利用安防大數據上，如何保護用戶的隱私，也是一個非常重要的課題，目前主要採用數據脫敏的辦法。當務之急就是將安防數據安全級別需要有明確的分級定義，不能一味強調安全而各自封閉，否則必將導致安防大數據分析成為無源之水。
（五）視頻圖像數據挖掘的難點
1.識別什麼特徵？一副圖像或者一段視頻可以有無數角度的標簽屬性去描述，什麼才是我們需要的屬性？這與我們需要得到的目的密切相關，這就需要公安圖偵的人才來歸納終結。
2.識別演算法開發難，由於是平面圖像，因此特徵的識別主要原理就是看圖像區域中的輪廓、顏色、紋理與特徵庫進行比較。但是在同一個物體在不同監控角度的攝像頭中顯示出的輪廓都不相同，因此無法做到識別。
3.大規模數據處理難，即使做到了識別演算法，但是如果要通過數據處理伺服器的形式對大規模的視頻進行結構化處理，這個建造成本巨大，其能源的耗費在中國這個夏季需要限電的情況里也不切實際。
（六）警務服務平台大數據難點：
1.如何將不同報警運營服務商之間的數據整合在一起？
2.我國多數報警運營網路尚未完成規模化建設，用戶規模大、跨省市運營的網路很少，每家報警運營服務商的警情並發量不大，而且報警運營服務商之間普遍存在信息孤島，很難通過大數據分析實現數據的增值。
3.大數據的挖掘是一個長期的過程，需要企業不斷的嘗試，挖掘出有意義的信息或規律，並將結果拿到市場上檢驗。
4.大數據自身也面臨著挑戰，數據的運用仍面臨多種技術難關的束縛，大數據方面的人才比較缺乏，大數據的產品尚不成熟等問題都制約著大數據在報警運營服務領域的發展。
總結
針對這些問題和難點，個人就一個方面提出自己的見解，大數據的信息採集和監測。就目前來說，大數據跟互聯網是一個互相關聯的整體。那麼，在數據挖掘方面，對論壇，貼吧，微博，微信的信息採集就變得十分必要了。數據挖掘以後，還要對數據進行篩選和處理。此時，信息的監測就發揮作用了。就目前來說，能把信息採集和信息監測結合起來，運用到實際中的企業不多，可以留意一下這家，兩個字的，快樂的「樂」，思考的「思」，在這方面具備一定的積淀和實力。大數據是一個新的行業。因此要找具備一定技術的，才能應用於安防領域，並產生應有的效果。

⑶ 大數據的應用領域有哪些

1.了解和定位客戶

這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。

利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出客戶何時會有Baby;電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更准確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的了解客戶實際駕駛情況。

滑雪場利用大數據來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評比和競爭。

除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。

2.

改善醫療保健和公共衛生

大數據分析的能力可以在幾分鍾內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智能手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人!

蘋果公司的一款健康APP ResearchKit有效將手機變成醫學研究設備。通過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的准確度。

大數據技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。

更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據與有些社交媒體的數據結合起來分析。比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，盡管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力越來越為人所知。

3.提供個性化服務

大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站都使用大數據分析工具和演算法為用戶匹配最合適的對象。

4.

了解和優化業務流程

大數據也越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。

人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司通過在員工工牌里植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現呼叫中心表現最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。

如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，濕度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的「小數據」著重關注單個產品。

5.

改善城市和國家建設

大數據被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。

加州長灘市正在使用智能水表實時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器和交通攝像頭的數據來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。

6.提升科學研究

大數據帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。

7.提升機械設備性能

大數據使機械設備更加智能化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動了「智能電網」的首批測試，在用戶家中安裝智能電表，然後登錄網站就可實時查看用電情況。「智能電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。

8.強化安全和執法能力

大數據在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據來檢測欺詐交易等等。

2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。

9.

提高體育運動技能

如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。

還有一件非常酷的事情是智能瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。

10.金融交易

大數據在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是通過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。

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⑷ 大數據安防應用 三種技術及五大挑戰

大數據安防應用 三種技術及五大挑戰

1大數據安防應用的幾種關鍵技術

在安防行業，隨著前端設備解析度的不斷提高、安防系統建設規模的不斷擴大以及視頻、圖片數據存儲的時間越來越長，安防大數據問題日益凸顯。如何有效對數據進行存儲、共享以及應用變得愈加重要。要應用安防大數據，首先要了解安防大數據有何特點。

安防大數據涉及的類型比較多，主要包含結構化、半結構化和非結構化的數據信息。其中結構化數據主要包括報警記錄、系統日誌、運維數據、摘要分析結構化描述記錄以及各種相關的信息資料庫，如人口庫、六合一系統信息等；半結構化數據如人臉建模數據、指紋記錄等；而非結構化數據主要包括視頻錄像和圖片記錄，如監控、報警、視頻摘要等錄像信息和卡口、人臉等圖片信息。區別於其他行業大數據特點，安防大數據以非結構化的視頻和圖片為主，如何對非結構化的數據進行分析、提取、挖掘及處理，對安防行業提出了更多挑戰。

大數據

對於安防視頻圖像數據，傳統的處理方式主要靠事後人工查閱來完成，效率極低。面對海量的安防數據，如果繼續採用傳統方式，不僅效率低下，而且不能達到實戰應用目的，偏離了安防系統建設目的。為充分利用安防系統價值，提升對安防大數據的應用能力，大華股份從多層次、全方位考慮產品和方案規劃，不斷提升對於安防有效信息的快速挖掘能力。

要提升安防大數據的處理效率，首先要從智能分析做起，快速過濾無效信息。大華智能分析從多維度、多產品形態來實現。如對於事件檢測、行為分析、異常情況報警等，大華前端、存儲以及平台系統產品都能夠快速實現智能檢測，並通知系統對事件進行快速響應，這些產品從某種層面上將安防有效數據的分析分散化，大大加快了整個系統的大數據處理應用速度。此外，大華還推出了基於雲存儲系統的大數據應用系統，如視頻編解碼系統、車輛研判系統、以圖搜圖系統、視頻濃縮摘要系統、人臉識別系統以及車型識別系統等等。

大數據安防應用的幾種關鍵技術

1)大數據融合技術

經過十幾年的發展，國內安防系統建設基本形成了是以平安城市、智能交通系統為主體，其他行業系統有效完善的發展態勢。而「重建設、輕應用」的現況給安防應用提出了更高要求，如何解決這些問題成為當務之急。

為實現數據融合、數據共享，首先要解決存儲「分散」問題，大華雲存儲系統不僅能夠實現數據的有效融合與共享，解決系統在硬體設備故障條件下視頻數據的正常存儲和數據恢復問題，為安防大數據應用分析提供可靠基礎。

2)大數據處理技術

安防大數據以半結構化和非結構化數據居多，要實現對安防大數據的分析和信息挖掘，首先要解決數據結構化問題。所謂的數據結構化就是通過某種方式將半結構化和非結構化數據轉換為結構化數據。大華通過採用先進的雲計算系統對安防非結構化數據進行結構化處理，為大數據的進一步分析和應用提供進一步支持。

3)大數據分析和挖掘技術

國內平安城市歷經十幾年的建設，在解決了穩定性、規模化之後，當下面臨的問題是如何深化應用的問題，即如何實現公安部的要求，建為用、用為戰的目標，實現對安防系統的深層次應用。

對安防大數據而言，要實現業務的深層次應用，首先需要對安防數據進行分析和挖掘，以雲存儲和雲計算系統為基礎，通過雲計算系統實現對「大數據」的快速分析，如基於雲的車牌識別，可通過對海量視頻的分析，快速提取海量車牌信息，並通過應用系統對相關數據進行深一步挖掘、關聯，形成有效「檔案」。最後利用這些分析和挖掘的數據實現對事件的預測預防、報警，最終實現安防系統建設的實戰應用目的。

大數據成熟行業應用

安防視頻監控行業是伴隨著平安城市、智能交通而發展起來了，新一輪的智慧城市建設也為安防行業的再次發展注入了「**」。隨著各地安防系統建設規模不斷增大，安防數據迅速膨脹。由於缺乏適當的手段去利用這些海量數據，導致了「重建設、輕應用」現象，下面就安防大數據在公安和交通行業的應用進行簡單介紹。

1)公安執法

在公安行業，大數據應用無處不存，下面簡單介紹一下大數據應用在公安行業幾個業務體現。

第一是稽查布控業務。當案件發生後，需要對嫌疑車輛進行稽查布控，一般採用布控車牌號，通過系統比對卡口車輛信息進行識別，但這種方式存在問題。當布控車輛從某個卡口經過時，攔截人員通常不在現場，等到攔截人員趕到現場時，嫌疑車輛早已逃之夭夭，從而失去布控的意義。對於這種情況，可實現移動警務、GIS系統有效關聯，通過在GIS系統中繪制嫌疑車輛逃跑路線和防控識別圈，可大大提高攔截效率；

第二是車輛落腳點分析業務。隨著城市的快速發展，城市越來越大，路網也越來越復雜，為迅速逃脫公安機關的抓捕，很多犯罪分子避開城區主幹道(一般來說，城區主幹道都裝有電子卡口)，逃竄到人員比較多的小區或偏僻區域。大華股份通過建設雲卡口，通過視頻實現卡口相機功能，對海量數據進行雲卡口識別，結合GIS系統，將嫌疑車輛軌跡描繪出來，大大提高公安辦案效率。

第三是伴隨車輛分析。由於公眾安全防範意識的不斷提高，犯罪分子獨立實施犯罪行為的成功率大大降低，因此，新時期的犯罪行為，開始表現為團伙作案。在踩點和作案時，犯罪團伙通常會使用多輛汽車，以提高成功率。從卡口系統的角度看，團伙作案具體表現為多輛車同時出沒於特定卡口覆蓋范圍，利用該特徵，我們可以從海量的卡口車輛數據中，提取滿足特定條件(如車輛行進路線、車輛通行間隔時間、跟車數量以及分析起止時間范圍等)的車輛，提高案件偵破效率。此外，在公安行業還有基於人臉識別的人臉卡口、視頻摘要等安防大數據應用。

2)智能交通

第一是旅行時間計算。由於電子狗的大量使用，不少駕駛員在通過卡口時，會主動降低速度，一旦離開卡口覆蓋范圍，又會迅速提高速度，超速行駛。傳統的單點測度無法發現這種超速行為，利用區間測速便可快速檢測違章行為，且可減少區域卡口數量，節省建設成本。而當發現相同車牌在相距較遠卡口同時出現時，還可檢測出套牌車輛，並可通知相關人員進行攔截追捕。

第二是交通流量分析。對於交通流量的檢測，傳統方式是通過地磁、微波檢測完成的，但這種檢測只能檢測車輛數量，卻無法檢測相關車牌號，這就限制了傳統流量分析的應用場景，智能對單一路段進行分析，無法形成全局的流量分析。而卡口系統記錄了車輛號碼、車身顏色、車型等更多詳細信息，基於卡口系統的流量分析，不僅可計算出城市各小區機動車數量分布，指導出行目的地分析、出行路線分析等應用，而且能夠根據車輛流量信息找出城市熱點區域，為交管部門提供參考，更好地優化路網機制，規劃更為合理的路網參數。

此外，還可通過智能分析系統，對卡口數據進行深層次分析與挖掘，不僅識別車輛車牌號，而且實現對車輛品牌、車輛型號、是否粘貼年檢標識、駕駛員是否系安全帶、是否駕駛時撥打電話等一些行為狀態識別，從而進一步規范車輛達標和安全駕駛行為。

大數據安防面臨的挑戰

(1)海量非結構化數據存儲

相較於其他行業，安防非結構化的數據存儲壓力不斷增大，一方面源於視頻、圖片等非結構化數據本身容量，另一方面源於安防數據規模的不斷擴大，安防大數據存儲對系統設備提出了更高挑戰，如何在滿足需求的前提下，刪除重復數據、降低存儲硬體成本投資成為海量數據存儲的一個難題

(2)數據共享

大數據需要通過快速的採集、發現和分析，從大量化、多類別的數據中提取價值。安防大數據時代最顯著的特徵就是海量和非結構化數據共享，用以提高數據處理能力。而海量數據存儲在不同系統、不同區域、不同節點、不同設備中，這給數據的傳輸和共享帶來極大的挑戰：

(3)數據安全

視頻監控數據具有私密性高、保密性強等特點，不僅是事後追查的依據，而且更是後續數據分析挖掘的基礎。因此，數據安全一方面體現在數據不受外界入侵或非法獲取，另一方面體現在龐大數據系統的魯棒性、體系容錯機制，確保硬體在發生故障時數據可以恢復，可以繼續保存。面對海量數據的存儲、共享、硬體和軟體設備承載的極大風險，如何構建大型、海量視頻監控存儲系統、數據分析系統以及容錯冗餘機制是安防行業面臨的重大考驗；

(4)數據利用

安防監控雖然數據量很大，但真正有用的信息並不多。安防數據的有效性分為兩個方面，一方面有效信息可能只分布在一個較短的時間段內，根據統計學原理，信息呈現冪率分布，往往越高密度的信息對客戶價值越大；另一方面，數據的有效性體現在深層次挖掘龐大的海量數據，關聯得出有效信息。視頻監控業務網路化、大聯網後，網內的設備越來越多，利用網內的閑置資源，實現資源的最大化利用，關乎運算的效率。在視頻監控領域，往往視頻分析的效率決定價值，更低的延遲、更准確的分析往往是客戶的普遍需求。如何對海量的視頻數據進行分析檢索業對行業提出更大的挑戰。

(5)缺乏統一標准

國內安防行業經歷十幾年的快速發展，在此發展過程中，平安城市建設表現卓越，在安防應用中也一直走在前列，國內平安城市系統的建設也不斷推動著國內安防技術和安防廠商的發展。在平安城市項目的建設過程中，由於參與的安防廠家眾多，不同項目、不同系統甚至同一系統採用的設備廠商也不盡相同，為了更好的兼容各廠商產品，整個安防行業和政府也制定了一些標准，如ONVIF協議、GB28181協議以及各個地方省市發布的一些標准。

新一輪的智慧城市正在緊鑼密鼓地進行著，相對平安城市相對「簡單」的治安監控，智慧城市要求數據共享，跨區域視頻聯網監控、監控資源整合與共享以及政府各部門之間的視頻監控資源共享等等。但是不同的地方城市，不同的行業類別，不同的管理方式都會有不同的監控系統方案，數據融合或者共享兼容性問題更多，對整個系統建設是重大考驗。

平安城市系統面向的是安防行業設備與系統的兼容問題，隨著各種行標、地標的制定，各種問題基本得以解決；而智慧城市系統不僅僅是安防系統的整合，而是多個行業系統的集成應用，因缺乏統一標准帶來的復雜性可想而知。慶幸的是國家目前已經開始起草智慧城市建設的各種標准，而相關企業也在不斷規范自身系統的兼容性和開放性。

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⑸ 大數據時代 安防行業如何保證數據存儲安全

作為大數據時代海量數據的來源之一，安防視頻監控產生了巨大的信息數據。特別是近幾年隨著平安城市、智能交通、智能樓宇等行業的快速發展，大集成、大聯網推動安防行業進入大數據時代。

安防行業大數據的存在已經被越來越多的人熟知，特別是安防行業海量的非結構化視頻數據，以及飛速增長的特徵數據(卡口過車數據、人像抓拍數據、異常行為數據等)，安防行業的數據存儲、數據安全等一系列問題，吸引著人們對安防行業的關注。

大數據引發安防行業的數據存儲、數據安全問題

對於安防行業，監控技術如今正面臨日新月異的變革，模擬視頻監控正在向IP網路監控轉變，巨大轉變的同時對數據存儲、數據安全性提出了更高的要求。我們探討數據安全，包括產品本身的物理安全和產生數據的安全。所以，大數據時代引發安防行業數據存儲、數據安全的問題有以下幾點：

第一、基礎設備的風險：包括監控中心的存儲設備、伺服器和前端節點設備的安全性、網路設備的安全性、傳輸線纜的安全性等。設備的安全可靠是整個大數據安防系統安全運行的基礎。

第二、信息存取的風險：包括用戶非法訪問、數據丟失、數據被篡改等。系統信息的安全，主要運用各種加密技術、存儲技術、及備份方案來達到系統信息的安全。

第三、信息在網路上傳輸的風險：包括視頻信息、錄像數據信息、用戶信息等在傳輸過程中保密性、完整性的保障以及傳輸鏈路上的節點設備的安全。另外還包括前端採集設備、社會監控資源接入公安監控專網的安全。

第四、系統運行的風險：包括接入設備的識別和認證、設備運行故障、軟體病毒、惡意代碼、以及設備控制的優先順序調度等。系統運行時的風險控制主要依靠視頻監控軟體平台來保障，該軟體平台可以完成設備管理、故障監控、訪問控制、用戶管理、鑒權機制等一系列的功能來保障整個系統的安全運行。

大數據催生安防行業存儲方式的變革

由於國內視頻監控市場每年都在以超過20%的速度增長，隨著平安城市等大型聯網監控項目的普遍建設，高清IP監控產品得到廣泛應用，系統點位容量和行業需求不斷激增，越來越多的用戶認識到安防監控平台軟體是整個系統綜合實力的重要表現。

在功能上：絕大多數平台軟體都具備視頻預覽、錄像回放、設備管理、地圖顯示等功能。

在標准上：主流平台軟體均支持業界成熟標准，除了通過私有協議兼容多種主流品牌的設備接入外，ONVIF和GB/T28181已經成為平台兼容前端以及不同品牌平台互聯的主要依據。

在規模上：雖然大多宣稱支持上萬路攝像頭的大型組網，但由於各家軟體內部底層設計和存儲轉發轉碼等技術水平差異，還需要實際應用案例和運營狀況的事實支撐。

毋庸置疑，監控管理平台軟體已經樹立了在系統中的核心價值，並得到從用戶、工程商到廠商的廣泛認可，特別是以IP監控和行業解決方案為市場戰略的今天，很多硬體生產廠商紛紛開始重視平台軟體產品的配套，或合作或自研，以提高前後端產品的一致性和完整性。

治安監控平台軟體面臨尷尬境遇

從監控技術的發展歷史來看，治安監控大致經歷三代系統的發展歷程：第一代是模擬閉路電視監控(CCTV)系統，第二代是數字化監控系統，第三代是網路視頻監控系統。今天我們談亂的網路視頻監控系統。

談及系統管理，首先不得不先談談視頻監控系統產品的市場現狀分析及預測。目前，視頻監控產品所佔安防市場比例大約在40～50%之間。傳統國外監控企業產品在市場中的份額不斷縮減，民族品牌的數字化監控產品逐步占據市場。而僅僅幾年的光景，網路型的監控產品發展過速，網路存儲設備已在悄然改變著DVR的市場應用狀況。

隨著城市報警監控網路建設和平安城市建設的深入，平台軟體技術加速發展，IT行業中的實力企業大舉進入安防行業。安防系統智能化、集成化的應用、大安防理念的推進，導致安防服務的內容和形式都發生了變化，圍繞終端用戶的個性化解決方案的服務理念也被更多企業認知和實踐，安防行業是服務行業的定位和服務功能的作用越來越清晰。這一切都強烈沖擊著傳統安防應用格局和方式，IT行業的實力企業湧入安防，也快速帶動了安防行業的革新的變化，從而導致市場形態的巨大變化。

而在全數字化的浪潮下，治安監控管理平台軟體除了最基本的音視頻操作功能以外，面臨的主要問題是要對大型網路環境下分散場所的監控設備統一管理，對統一系統不同類型的視頻採集設備、報警設備和門禁設備進行統一管理，對不同部門不同許可權用戶不同業務需求進行統一管理，構建面向應用服務的綜合管理平台軟體。

重要性不言而喻，但在國內安防行業中卻面臨著認知度不足、市場規模不大、價值無法充分體現等問題。近年來，平台軟體雖然也有較大發展，但跟整個行業市場相比，還存在一定差距，主要體現在：

一、缺乏持續健康的生存環境。重硬體輕軟體，很多廠商和工程商都把軟體作為硬體銷售的配套附屬產品，基本定位於能用就行。在產品規劃和技術突破上認識不足，缺乏長期投入；對用戶需求響應不及時，缺乏內在動力。

二、平台軟體為項目而主，難以產業化。很多專業軟體公司都依賴大型項目，以滿足用戶需求為核心，通過投入大量研發資源不斷迭代開發，打造為該項目量身定做的軟體系統，形成技術壁壘和封閉壟斷，同類產品難以互通和替換。

三、對行業化有心無力，經驗不足。由於大多數安防廠商從硬體產品起步，軟體基因匱乏，從頂層設計到模塊化開發，缺乏統籌規劃和項目管理，所以只能負責視頻接入轉發存儲部分的軟體開發，由第三方軟體開發公司負責業務功能。

四、長期目標不明確，軟體質量不高。平台軟體的產品質量依賴以下因素：高效可靠的開發流程保障、對行業業務的深刻理解、從用戶角度設計產品應用的易用性和可用性。目前安防軟體企業水平參差不齊，雖然有一些針對硬體和軟體整體集成實施交付的企業，但應用范圍及規模化程度都不大，高水平的專業平台提供商數量不多。

基於以上原因，目前市場上的綜合管理平台軟體，要麼功能貌似很多但不實用，要麼架構復雜，成本居高不下，要麼運行所需環境簡單，無法提供健壯的擴展性，要麼操作復雜難以上手，凡此種種，不一而足。

視頻監控管理平台的市場發展趨勢

從宏觀上看，安防平台軟體未來的兩大發展方向，一是針對安保監控內部的橫向集成，將視頻監控、報警處理、門禁控制、地理信息等系統資源統一管理；二是安保系統與用戶其他其他業務系統的縱向集成，擴大監控在安全生產、社會治安等各個層面的應用，提高安全管理業務的水平。

具體看，攝像頭數量多、監控區域范圍大、系統架構復雜、業務面寬等正成為軟體平檯面臨的主要問題，帶來如下趨勢：

趨勢一、聯網共享。不僅是單一系統內的攝像機頭數量激增，而且多個系統之間的圖像信息也需要互通復用。

趨勢二：兼容開放。平台軟體與監控設備特別是攝像頭的兼容性是長期存在的矛盾，由於沒有統一標准，現有的產品專用或是軟硬體被綁定，不能實現兼容。

趨勢四：智能應用。隨著高清視頻技術的成熟和網路鏈路建設的加速，視頻監控已經從看得發展到看得清，下一步就是看得懂。

趨勢五：人性化交互。視頻監控軟體面對的是許多不熟悉軟體甚至不太懂計算機的安保人員，對專業術語、界面結構及菜單布置的熟悉掌握有一定難度，設計不合理的軟體操作不符合用戶習慣，影響使用情緒，難以得到用戶認同。

趨勢六：安防行業化漸漸的發展，使安防系統的使用也朝著業務部門多元化、需求多樣化、管理機構的多層次，必須選用支持多業務應用、靈活的系統架構、易於管理維護的管理平台軟體來運行和操作，不同的行業其應用軟體也有較大的區別。安防軟體逐漸的大多數業內人士認可，未來發展走向融合、開放。

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⑹ 大數據對安防監控的影響

大數據對安防監控的影響
大數據無疑是今年的熱門關鍵詞之一，網路飛速發展，信息時代撲面而來，大量數據涌現。這些數據的價值，若能應用便是一筆財富，若不能挖掘其價值進行應用，則只是數據，甚至可能是一種負擔。安防數據也正在以幾何級的速度快速增長，越來越多的安防用戶對大數據提出了更高的要求，希望能夠通過海量數據的分析，達到預測預警的作用。
大數據對安防的真正意味是什麼?對安防監控有何幫助?
美國利用大數據的做了什麼?
在談大數據對安防監控的影響之前，我們先來看下在大數據應用方面較為成熟的美國利用大數據做了些什麼?
1、美國國安局將蘋果和安卓手機操作系統視為是「數據資源的金礦」，早在2007年，美英情報部門就已合作監控手機應用程序。
2、計算機不連接上網仍能被入侵。
3、金融交易「盡收眼底」。一項名為「追蹤金錢」的項目專門關注國際上銀行金融交易往來。
4、投入20億美元建全球最大數據中心。主要用於通過秘密監控系統收集數據，獲取有價值的信息。
5、九大IT廠商提供核心技術支持。特別是微軟最早與美國合作，開放outlook、hotmail內部介面。
6、用「大數據」提升監控水平。從全球網路系統中接收到970億條信息，還原個人的實時狀況。
雖然，美國的這些用大數據進行的行為並不那麼光彩，但是卻讓我們清晰認識到大數據對監控的價值是非常大的。
大數據對監控的影響可以分為兩個方面，一是對監控存儲，二是對信息分析。
大數據對存儲提出挑戰，促使其發展
對於監控系統中產生的海量數據，存儲設備的數量達數十台上百台，因此管理方式的科學高效顯得十分重要。雲存儲可提供基於集群管理技術的多設備集中管理工具，具有設備集中監控、集群管理、系統軟硬體運行狀態的監控、主動報警，圖像化系統檢測等功能。在海量視頻存儲檢索應用中，檢索性能尤為重要。
雲存儲可以提供非常高的的系統冗餘和安全性。當在線存儲系統出現故障後，熱備機可以立即接替服務，當故障恢復時，服務和數據回遷；若故障機數據需要調用，可以將故障機的磁碟插入到冷備機中，實現所有數據的立即可用。
對於高清監控系統，隨著監控前端的增加和存儲時間的延長，擴展能力十分重要。市場中已有友商可提供單純針對容量的擴展櫃擴展模式和性能容量同步線性擴展的堆疊擴展模式。雲存儲系統除上述優點之外，在平台對接整合、業務流程梳理、視頻數據智能分析深度挖掘及成本方面都將面臨挑戰。
大數據對監控數據智能分析，提高信息處理能力
大數據在對安防數據處理價值上主要體現在以下幾個方面：一、數據應用效率不斷提升。通過智能分析技術、大數據技術，能夠使視頻數據的應用效率不斷提升，解決以往應用效率低下的問題。應用效率的提升能夠使視頻數據產生更大的價值。
二、數據深度應用。數據的深度應用能夠體現大數據的真正價值，而這也更能提升安防系統的整體實力，使視頻數據的邊緣地位向核心地位靠攏，使安防行業的競爭力得到提升。
三、體制及標準的完善。標准和體制的完善能夠進一步促進大數據的發展，而掌握標準的安防企業將會有更強大的話語權。
以智能交通為例，通過交通系統中安裝的大量監控，收集了大量交通數據，通過對數據的智能分析，為交通管理的下一步計劃提供了依據。數據顯示我國15座城市交通擁堵日均損失10億元，我國每年交通事故50萬起、因交通事故死亡人數超10萬人。城市擁堵問題已經成為制約城市未來發展和整體運行效率的最主要問題之一，極大影響了我國的城鎮化過程。造成這一問題的原因一方面來自於我國地少人多的現實情況，城市有限的物理容納能力同機動車數量高速增長相矛盾，另一方面來自於城市交通管理的落後造成交通資源的錯配。西方國家在上世紀九十年代提出智能交通（ITS）的方法，通過信息技術手段將人、車和路三者有機地聯系在一起，提高路的使用效率和出行者的通行效率。

⑺ 大數據在安防行業應用前景依然值得期待

大數據在安防行業應用前景依然值得期待
近幾年隨著平安城市、智能交通、智能建築等行業的快速發展，大集成、大聯網推動安防行業進入大數據時代。
如何利用大數據發揮視頻監控圖像的最大效能與數據本身的應用價值，至關重要也值得探索。
根據IDC預測，全球在2010年正式進入ZB時代，全球數據量大約每兩年翻一番，意味著人類在最近兩年產生的數據量相當於之前產生的全部數據量。爆炸式增長的數據，正推動人類進入大數據的時代。
作為信息時代海量數據的來源之一，安防視頻監控產生了巨大的信息數據。特別是近幾年隨著平安城市、智能交通、智能建築等行業的快速發展，大集成、大聯網推動安防行業進入大數據時代。
當下，安防行業大數據的存在已經被越來越多的人熟知，特別是安防行業海量的非結構化視頻數據，以及飛速增長的特徵數據(卡口過車數據、人像抓拍數據、異常行為數據等)，帶動了大數據的存儲、管理、分析等一系列問題，吸引著更多人的關注。
總體來說，大數據安防市場包括兩方面。
一是個人消費領域，如家庭和社交媒體產生的數據;另外是城市基礎設施建設，平安城市和智能交通大數據安防的規模化應用說明了這個城市基礎設施建設是大數據安防應用主流，而個人消費領域還在孕育階段，期待厚積薄發。
盡管市場發展潛力巨大，但大數據自身也面臨著挑戰。一方面，數據的運用仍面臨多種技術難關的束縛，大數據方面的人才比較缺乏，大數據的產品尚不成熟等問題都制約著大數據在報警運營服務領域的發展。
另一方面，對於安防數據中最重要的視頻數據，對其進行智能視頻分析和挖掘是很困難的事情。目前，除了車牌識別、人數統計等演算法較為成熟外，對視頻進行事件分析、人臉識別、摘要等技術都還沒達到大規模的商用水平，這也極大地制約了安防大數據的實施。
比如說對於安防視頻圖像數據，傳統的處理方式主要靠事後人工查閱來完成，效率極低。但面對海量的安防數據，如果繼續採用傳統方式，不僅效率低下，而且不能達到實戰應用目的，偏離了安防系統建設目的。業內人士表示，安防大數據在存儲、挖掘、分析等方面仍待突破。
因此，在建設智能安防的路上，如何利用大數據發揮視頻監控圖像的最大效能與數據本身的應用價值，至關重要也值得探索。要知道，大數據最核心的價值在於對數據進行存儲和分析，分析的核心是從數據中獲取價值，價值體現在從大數據中獲取更准確、更深層次的知識。
縱觀全局，現階段大數據、雲存儲、雲計算和大數據相關技術已經對安防行業，特別是視頻監控行業，形成了深刻的影響，實現了重大的推進作用。而行業特徵決定了技術在行業內的發展演進，借鑒互聯網行業先進技術、經驗，結合行業特徵和業務目標，進行深度優化演進的系統，將擁有非常好的競爭優勢。
因此，大數據在安防行業應用前景依然值得期待。

⑻ 大數據時代的安防需要什麼樣的顯示技術

大數據時代的安防需要什麼樣的顯示技術

安防行業大數據時代的到來，究竟會怎樣影響到顯示端？用戶新的業務需求又是什麼？9月24日，在杭州「2015中國安防行業高峰論壇暨行業品牌盛會」上，我們就「大數據時代安防行業的顯示應用」與到會的資深專家、原公安部一所研究員李仲男教授進行了探討。

傳統顯示技術已然不再符合用戶需求

訪談伊始，李教授說道「顯示技術的革命性變化對安防監控至關重要」。

作為信息時代海量數據的來源之一，僅安防視頻監控就產生了巨大的信息數據。特別是近幾年隨著平安城市、智能交通等行業的快速發展，大集成、大聯網推動安防行業進入大數據時代。同時，安防行業關繫到國計民生，涉及智慧城市、智能交通、治安監控、應急管理等方面，更加講究以事件或主題為單位來進行信息呈現與分析。

在這樣的現狀下，如何在一個顯示大屏上完整、清晰地呈現業務相關的海量信息？如何在一個顯示大屏上按用戶不同業務場景進行信息的分類呈現？如何在一個顯示大屏內按用戶業務邏輯展示信息？這些已然成為安防用戶應對大數據時代的迫切需求。

傳統的大屏顯示技術已難以滿足當前安防行業的要求。傳統的大屏顯示技術將大屏幕作為單一顯示器來看，只是簡單地將應用信號通過拉伸，投射到大屏的不同顯示區域。傳統的顯示技術缺陷主要有三方面：一是通過放大拉伸，應用的顯示清晰度、准確度、美觀度都很差；二是由於開發廠商不同，各應用系統之間缺乏必要關聯，很難組合到一個主題下進行信息的協同顯示；三是簡單的信號堆砌缺乏業務關聯和邏輯關系，對用戶業務幫助不大。

大數據時代的安防需要什麼樣的顯示技術？

那麼，什麼樣的顯示技術才符合當前安防行業的需求呢？

「整個大屏以安防用戶主要業務為主題，集合用戶所有的業務場景，實現信息的『整屏、高分、關聯』顯示」，即是大數據時代安防用戶需要的大屏顯示技術。如市級公安指揮中心主要業務包括：工作匯報、日常監控、安保維穩、應急處置等，以這些主要業務為主題，需要通過眾多的圖表、視頻和地理圖等進行有機關聯，顯示出不同的業務場景。其中的日常監控就需要基於勤務報備系統，動態真實反映各級、各部門的警力部署情況、出勤警力的數量、分布及狀態等場景，以實現勤務成果展示、數據資源整合。

安防行業應用場景決定顯示技術的選擇

「整屏顯示意味著把整個大屏理解成一個圖像或者說一個圖像域，然後用所有相關聯的信息元素去組合構成這個圖像域」，李教授從技術角度這樣定義整屏顯示。

從用戶應用層面來談，整屏是將用戶的業務在一個屏上集中呈現，同時以業務為中心將用戶所有應用場景都集合在大屏上，用戶可一鍵切換應用場景。由於，整屏是以「應用場景」為主題顯示，不同應用場景的業務需求、顯示需求、顯示環境不同，必然對應需要不同的顯示技術。

就安防行業而言，大數據時代，其各種應用場景中面臨海量信息的湧入，單位面積下信息顯示的數量與清晰度必然成為考核大屏系統的重要指標。其次，安防行業關系國計民生，其應用場景中的工作也多是7*24小時連續，這樣對大屏的畫面細膩度、系統穩定性與觀看舒適度都提出了高要求。在確保信息顯示效果的基礎上，如何將紛繁復雜的信息按業務邏輯呈現，便於用戶一目瞭然掌握信息、快速科學決策，是安防用戶更深層次的業務需求。此時，大屏系統的信息關聯顯示尤為重要。

從呈現看，何種顯示技術更加適合？

從上述安防行業應用場景需求分析，我們不難看出，DLP更適合安防指揮控制領域的應用。主要表現在以下方面：

同等面積下，DLP顯示更高清、完整

「顯示技術突破對安防監控來說，還有一個重要的意義，就是使得高清效果真正在安防監控中能夠表現出來。」李教授說。

解析度直接決定信息顯示的數量與清晰度。DLP是一個毫米一個像素，而LED像素點由燈珠構成，主流產品像素之間的間距約是1.4mm，同等面積的DLP解析度遠高於LED。如60英寸（約1m2）DLP單一顯示單元解析度即可達到2K高清，而要實現同樣2K解析度，則需要約13m2P2.5LED或7.5m2P1.9LED。因此，在成本可控的前提下，LED解析度遠低於其他顯示技術。同理，同樣尺寸的LED呈現的信息量大約比DLP少2倍，單位面積DLP顯示的信息量更多、更完整。

DLP更具室內觀看舒適性

就室內光線和應用環境而言，DLP具有最佳的長時間連續觀看舒適性。它具有最少的信號雜訊、精確的灰度等級、無縫圖像顯示等優勢。LCD黑白對比度太高，反差大，長時間觀看會引起眼部不適。人眼觀察屏體時，會因LED屏體的頻繁刷新，周期性接受光信號刺激，長期觀看時會因此感到不適。

此外，LED存在「藍害」影響，因藍色LED波長短，頻率高，人眼直接地、長期地接受藍光影響，容易引起視網膜病變。同一種顯示屏，亮度越高，造成的視網膜藍光危害也越大。據歐盟光生物安全標准，為了防止長期受到藍光輻射的視網膜產生視網膜光化學損傷，必須嚴格限定藍光加權輻亮度。

此時，另一個問題隨之出現。在亮度降低的時候，LED顯示屏顯示灰度的能力也直線下降，灰度直接影響著顯示畫面的色彩能力和細膩程度。就一般室內正常應用而言，大屏拼接牆屏前亮度一般在200nits左右人眼才看著舒適。但在此亮度下LED顯示屏會出現灰階缺失，畫面渾濁、內容模糊不清，這顯然是用戶不能接受的。

DLP更適合7*24小時連續工作

DLP、LCD在產品穩定性上具有優勢。LED單元是由成千上萬個分立元器件組成，可靠性不高。另，小間距LED燈芯容易受環境影響，特別是靜電、濕度等影響，導致LED失效。

按業務邏輯實現信息的關聯顯示

就實際應用而言，信息關聯顯示是安防領域大屏系統更深層次的需求。這是因為安防監控、指揮中心通常匯集了多個職能部門工作，此時大屏主要應用於輔助分析與決策，一個數據或信息需要從不同的維度解讀。李教授也認為，「信息關聯，這就是一個指揮中心或者現在一個控制系統建設裡面需要去做的。」

那麼，什麼是信息的關聯顯示？關聯顯示即是在整屏以應用場景（事件）為主題的基礎上，按照用戶業務邏輯呈現信息，實現在同一大屏上可進行多種關聯業務的信息顯示與交互操作。如安防用戶通過大屏系統可同時進行安防監控、指揮調度、會議決策等業務。同時，任一業務相關聯的所有信息均按使用邏輯呈現。如在安防監控場景中，用戶點擊某一監控點，對應的監控圖像、車流人流、警力信息均可按照用戶需要呈現。

此外，現在我們談「信息關聯顯示」還涉及到「交互控制」的部分，這是指目前的顯示技術已實現了「移動終端、拼接顯示屏及其他屏的交互顯示與控制」，用戶通過IPAD、手機等移動終端即可對各顯示屏的內容進行查看、控制和管理。

用戶對信息關聯、交互顯示的需求說明單純的硬體產品已不能滿足用戶需要。大屏顯示技術不能簡單地停留在信號堆砌上牆階段，將用戶各類信號按邏輯關系、業務關系組合，為用戶提供針對性的信息可視化解決方案才是現階段大屏廠商的重要競爭力。

以南京公安為例。南京公安指揮中心高分可視化指揮平台與用戶已有的警用地理信息系統、GPS定位系統、「三台合一」接處警系統和治安視頻監控系統進行有效對接，可滿足「工作匯報、日常監控、安保維穩、應急處置」四大業務核心需求。系統以公安業務流程為基礎，構建面向案事件的數據關聯，對業務進行智能分析、判斷，將結果實時反饋到指揮中心，實現智能指揮調度。

訪談的最後，李教授總結道，「往服務方向走，才是一個企業尤其是科技類企業更好的發展之道」。對此，威創中國區業務部副總經理徐朝暉表示「威創已致力於向解決方案服務商轉型，我們已經也正在結合各行業的主營業務去做服務，為行業客戶提供針對性的信息可視化解決方案」。

以上是小編為大家分享的關於大數據時代的安防需要什麼樣的顯示技術的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑼ 大數據時代的安防數據存儲安全

大數據時代的安防數據存儲安全

近幾年隨著平安城市、智能交通、智能樓宇等行業的快速發展，大集成、大聯網推動安防行業進入了大數據時代。安防行業大數據的存在已經被越來越多的人熟知，特別是安防行業海量的非結構化視頻數據，以及飛速增長的特徵數據(卡口過車數據、人像抓拍數據、異常行為數據等)，帶動了大數據的數據安全一系列問題，吸引著行業的關注。

大數據引發監控數據安全性問題突出

大數據的本質是系統通過處理採集到的所有數據，去提取其特徵和共性的信息。通過大數據的處理使得所有的數據都有價值。通過大數據的處理，把傳統認為沒有價值的信息也能夠產生非常有價值的信息，這就叫做數據挖掘。同樣的數據擺在我們面前不同的挖掘方法，不同的挖掘目標可以為各種各樣的業務的應用產生有價值的信息。對於安防行業，監控技術如今正面臨日新月異的變革，模擬視頻監控正在向IP網路監控轉變，巨大轉變的同時對安全性也提出了更高的要求。我們探討數據安全，包括產品本身的物理安全和產生數據的安全。所以，大數據時代引發監控數據安全性問題有以下幾點：

1、基礎設備的風險：包括監控中心的存儲設備、伺服器和前端節點設備的安全性、網路設備的安全性、傳輸線纜的安全性等。設備的安全可靠是整個大數據安防系統安全運行的基礎。

2、信息存取的風險：包括用戶非法訪問、數據丟失、數據被篡改等。系統信息的安全，主要運用各種加密技術、存儲技術、及備份方案來達到系統信息的安全。

3、信息在網路上傳輸的風險：包括視頻信息、錄像數據信息、用戶信息等在傳輸過程中保密性、完整性的保障以及傳輸鏈路上的節點設備的安全。另外還包括前端採集設備、社會監控資源接入公安監控專網的安全。

4、系統運行的風險：包括接入設備的識別和認證、設備運行故障、軟體病毒、惡意代碼、以及設備控制的優先順序調度等。系統運行時的風險控制主要依靠視頻監控軟體平台來保障，該軟體平台可以完成設備管理、故障監控、訪問控制、用戶管理、鑒權機制等一系列的功能來保障整個系統的安全運行。

基於以上4點，從存儲設備的角度我們主要談及前面兩點。

大數據也催生監控存儲方式變革

在一個時代下，必然會發生諸多變革。

視頻監控的存儲技術和介質從VCR模擬存儲、DVR數字存儲，逐漸向NVR、NAS、SAN等網路存儲發展。而在存儲方式上，主要有集中式存儲和分布式存儲兩種。大數據意味著海量的數據，也意味著更復雜、更敏感的數據，這些數據會吸引更多的潛在攻擊者。為此，我們關注點是，大數據下的信息安全問題將衍生新的機遇，提升安防的價值。

隨著安防形勢的復雜多變和大數據時代的來臨，對視頻錄像文件分析的需求越來越多。視頻監控系統中也越來越多的使用了高級的數據存儲設備和系統，例如專業的磁碟陣列系統等等。同理，安防行業使用這些專業存儲設備時，需要充分了解這些軟硬體的特性，而不要僅僅把它們當作超級外接大硬碟來使用。在系統設計和實施過程中可以充分利用這些設備中自帶的一些數據保護軟體來保護自己的數據。常用和流行的數據安全保護技術主要有以下七種：

磁碟陣列：磁碟陣列是指把多個類型、容量、介面甚至品牌一致的專用磁碟或普通硬碟連成一個陣列，使其以更快的速度、准確、安全的方式讀寫磁碟數據，從而加快數據讀取速度、提高數據保存的安全性。

SAN：SAN允許伺服器在共享存儲裝置的同時仍能高速傳送數據。這一方案具有帶寬高、可用性高、容錯能力強的優點，而且它可以輕松升級，容易管理，有助於改善整個系統的總體成本狀況。我們推薦FCSAN方案，它能為大數據時代的視頻監控，相較於IPSAN方案，大幅減少存儲設備台數，從而大幅降低成本，在數據安全方面由於自身設備超高的穩定性和性能來得以保障。

數據備份：備份管理包括數據備份的計劃，自動操作，備份日誌的保存。

雙機容錯：雙機容錯的目的在於保證系統數據和服務的在線性，即當某一系統發生故障時，仍然能夠正常的向網路系統提供數據和服務，使得系統不至於停頓，雙機容錯的目的在於保證數據不丟失和系統不停機。

NAS解決方案通常配置為作為文件服務的設備，由工作站或伺服器通過網路協議和應用程序來進行文件訪問，大多數NAS鏈接在工作站客戶機和NAS文件共享設備之間進行。這些鏈接依賴於企業的網路基礎設施來正常運行;NAS提供視頻監控系統後期視頻文件批量處理分析的基本可能。

數據遷移：由在線存儲設備和離線存儲設備共同構成一個協調工作的存儲系統，該系統在在線存儲和離線存儲設備間動態的管理數據，使得訪問頻率高的數據存放於性能較高的在線存儲設備中，而訪問頻率低的數據存放於較為廉價的離線存儲設備中;視頻錄像的歸檔可以充分利用高級存儲設備的數據遷移手段;分層存儲有效降低存儲系統的整體成本。

異地容災：以異地實時備份為基礎的、高效的、可靠的遠程數據存儲，在各單位的IT系統中，必然有核心部分，通常稱之為生產中心。往往給生產中心配備一個備份中心，改備份中心是遠程的，並且在生產中心的內部已經實施了各種各樣的數據保護。不管怎麼保護，當火災、地震這種災難發生時，一旦生產中心癱瘓了，備份中心會接管生產，繼續提供服務;視頻監控的多中心配置越來越多，各個中心的系統和數據容災應該借鑒IT的容災技術考慮。

結束語

大數據是繼雲計算、物聯網之後信息產業當前科技創新、產業政策及國家安全領域的又一次知識新增長點。在大數據的背景下信息安全面臨著很多的挑戰，特別是現階段視頻監控已有的信息安全手段已經不能滿足大數據時代的信息安全的實際要求，因此研究大數據時代視頻監控所面臨的信息安全問題具有重要意義。

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⑽ 大數據植根安防行業 綻放價值光彩

大數據植根安防行業 綻放價值光彩
如今，大數據的發展正在如火如荼的進行中，大數據的應用也在逐漸深入，對安防行業的影響也是巨大的，大數據正植根於安防行業，綻放價值的光彩。
談大數據始終繞不過雲計算。IT界對兩者的關系也有過一些不同的觀點，不過總體來看，認為這兩者是互相補充的仍為多數。大數據離企業的核心業務的競爭力更接近，雲計算是一種提供價值的模式，它既是一種商業模式也是一種技術模式，使企業能夠更加高效率建立基礎架構，更靈活的應用基礎架構，包括大數據等各類應用，能夠更好的運轉起來。
那麼，大數據究竟能往哪些方面挖掘商業價值？可以從以下四個方面挖掘出巨大的商業價值：
第一，對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動；第二，運用大數據模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率；第三，提高大數據成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率；第四，進行商業模式、產品和服務的創新。
通過以上四個杠桿，大數據對市場佔有率、成本控制、投入回報率和用戶體驗都會起到極大的促進作用。其中，受益較為明顯的就是零售行業，通過對交易過程、產品使用和購買行為進行數據化分析和挖掘，可以在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變數的情況下何種方案投入回報最高。根據麥肯錫的估計，如果零售商能夠充分發揮大數據的優勢，其營運利潤率就會有年均60%的增長空間，生產效率將會實現年均0.5%—1%的增長幅度。
對於安防行業來說同樣如此。目前來看，大數據的典型應用是平安城市。
平安城市是一個特大型的管理系統，綜合性強。它的建設目標是滿足治安管理、城市管理、交通管理、應急指揮等需求，往往還要兼顧災難事故預警、安全生產監控等方面對圖像監控的需求，並考慮報警、門禁等配套系統的集成以及與廣播系統的聯動。所以，平安城市註定將是一個大的數據集合體，對它的精準分析和高效利用也就至關重要。
而從具體行業來看，從「事後查看」到「事前預警」，多年來一直是公安、交通等各重點行業用戶的迫切需求，但長期以來，視頻的清晰度以及各項基礎、分析技術的發展都無法滿足現實的需求。而隨著高清技術的應用以及IT架構、分析技術的快速發展，依靠大數據分析技術，能從大量非結構化的視頻數據中提取出有價值的信息，從而使「事前預警」成為現實。
當然，大數據分析確實有其價值，但相關技術的成熟不可能是一蹴而就的，特別是在相關IT基礎設施與服務層、數據組織與管理層、數據分析與發現層、決策支持與IT服務層仍然需要全面導入創新技術。
目前從安防角度來看，對於結構化數據，平台軟體產品上已經普遍出現了對此類數據的數據統計、分析及簡單地自動處理。如統計用戶登錄次數、設備斷線等等；而對於非結構化數據的分析、應用、處理，目前我們更多地是把它歸屬到智能分析的范疇。比如車牌智能識別、智能行為分析（包括絆線、越界）、人臉識別、視頻分類檢索及視頻濃縮摘要技術等等。這些技術中，很多已在初期應用中，而很多仍然處在研發過程中。對這類數據的分析和處理也將成為安防大數據的核心價值點。
安防行業的發展，對平安城市的構建是至關重要的，而安防行業在推動平安城市建設中，需要藉助相關工具，大數據的應用為安防行業輸入巨大的動力，植根於安防行業的大數據，也將其價值發揮的淋漓盡致。