安防行业大数据

⑴ 大数据时代如何探寻其安防商业价值

大数据时代如何探寻其安防商业价值
今日视点 “大数据”是近来一个热点话题，从华尔街到国内资本市场，大数据概念股持续走强。马云在5月10日的卸任演讲中也提道：“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了；我们还没搞清楚移动互联网的时候，大数据又来了。”
什么是“大数据”
大数据（bigdata）又称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。这里的“大”有几层含义，它可以形容组织的大小，而更重要的是它界定了企业中IT基础设施的规模，业内对大数据应用寄予了无限的期望，商业信息积累的越多价值也越大。因此大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
对于安防行业来讲，在平安城市、智能交通管理、环境保护、危化品运输监控、食品安全监控，或是政府机构、大企业工作场所等的与网络连接的设备系统将最有可能成为最大的数据资源。随着平安城市、智慧城市等工程的推进，监控摄像头已经遍布大街小巷，安防监控对高清化、智能化、网络化、数字化的要求越来越高，数据量自然也不断地迅速增加。
“大数据”带来的存储与管理难题
对于视频监控行业产生的大数据来说，深圳市中瀛鑫科技股份有限公司董事长兼总裁陈文明表示，中瀛鑫在2012年11月底研发出了国内首款1080P高清网络摄像机，速度能够达到每秒60帧，这样的摄像机一个月产生的视频文件就达1.8T，如果摄像头数量较多或多系统集成造成数据类型较多，长时间存储的负担一般企业难以承担。存储压力剧增，一方面对于存储服务器的承载能力要求很高，除了有能力存储大量的数据之外，还要面对更多的数据类型，这些数据的来源包括网上交易、网络社交活动、自动传感器、移动设备以及科学仪器等等。另一方面对于数据管理尤为重要，数据永远都在增长之中，当有需求去寻找某一段监控片段的时，必须与智能检索与智能分析技术相结合，才能更有效的攫取，成本也会相应提高很多。
“大数据“除了数据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。那么如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题，处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。所幸的是，基于对象的存储架构就不存在这个问题，它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量，而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰，基于对象的存储系统还具有广域扩展能力，可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。
寻求安防商业价值
大数据虽然在互联网上是热门的应用之一，但是在安防行业，由于其自身的业务特点和行业内的厂家受研发方向限制，导致“大数据“技术没有在安防行业深入应用，那么逐步挖掘出大数据在安防项目中的应用与发展方向对于大多数安企来说是绝佳的机遇之一。
面对超大规模的监控应用，作为数据的存储系统，在保障数据安全性、可靠性和稳定性的同时，应保证应用性能，如多路视频并发写入、文件检索、视频回放、数据管理等等。大数据的分析与挖掘作为智慧城市与智慧安防之间的共同支撑点之一，建立于大数据深度挖掘基础之上的城市综合性管理平台，才能打破传统行业信息孤岛的壁垒。
在信息时代，数据是一种重要的生产要素，如同资本、劳动力和原材料等其他要素一样，并且作为一种普遍需求，它也不再局限于某些特殊行业的应用。各行业的公司都在收集并利用大量的数据分析结果，尽可能的降低成本，提高产品质量、提高生产效率以及创造新的产品。通过分析直接从产品测试现场收集的数据，不仅能够帮助企业改进设计，还能通过深入分析客户行为，然后对比大量的市场数据，可以超越他的竞争对手。
目前有许多企业认识到大数据分析应用的潜在价值，将更多的数据集纳入系统进行比较，同时让更多的人分享并使用这些数据，综合分析那些来自不同平台下的多种数据对象，包括全局文件系统在内的存储基础设施就能够帮助用户解决数据访问的问题，全局文件系统允许多个主机上的多个用户并发访问文件数据，而这些数据则可能存储在多个地点的多种不同类型的存储设备上，以便创造更多的商业价值。
小结
正如马云所讲的那样，信息化时代的脚步非常快，中国互联网络信息中心（CNNIC）发布《第28次中国互联网络发展状况统计报告》中，截止2012年6月，手机网民在总体网民中的比例达65.5%，成为中国网民的重要组成部分，移动互联网速度非常惊人，那么大数据时代的悄然来临，必然会在各行业内掀起商业风云，安防也不例外。

⑵ 大数据在安防领域主要有哪些应用难点在哪

一、安防大数据主要应用领域
（一）大数据是视频智能分析基础
在大数据应用时代，视频因其信息含量最高、数据量最大，分析运算最复杂而成为大数据时代采集分析传输存储应用最具挑战的国际技术难题！智能视频分析研究永无止境，分析算法必须以监控视频为资源，研究实时或历史监控视频中的目标特征提取、增强与行为分析等关键技术，才能推动监控视频应用模式从事后被动处置向事前主动预防转变。
（二）帮助实现智慧城市智能化
我国智慧城市建设面临的重大挑战之一，是城市系统之间由于标准问题无法有效集成，形成信息孤岛。因此，在大数据融合技术领域，一方面要加强大数据标准建设，另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发，为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。大规模数据在智慧城市系统流动过程中，出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑，需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合，这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。大数据分析与挖掘技术为智慧城市治理提供了强大的决策支持能力。
（三）提高警务办事效率
互联网技术的飞速发展已经为构建一个大型全国性的专业报警运营服务平台提供了有力的技术支撑。通过这个报警平台，报警运营服务商手中会累积海量的用户数据，例如用户的身份信息、警情数据、消费记录、维修记录等，这些都是非常宝贵的资源。报警运营服务商可以在此基础上，应用大数据技术进行分析和挖掘，充分发挥大数据的商业价值。
公安如公安系统中的图侦技术，应用模式多样，思维活跃，围绕着“发现线索”的目的可衍生出多种的技战法，只有从这些具体的技战法中才能提炼出需求，真正告诉系统的设计者“我们要什么”。
那么，图侦里的大数据应用需要哪些？像商业大数据那样找规律的应用似乎还远了点，目前最实在的就是从海量视频数据里把有相同线索特征的图像给找出来，让干警发现出新的案件线索。至于“怎么找？”这就是由公安来提的应用模式了。因此，视频大数据的发展并不是简单的由技术厂商做主导，而是需要公安体制内既有刑侦实战经验，又有科技化功底的复合型人才，共同来参与视频大数据应用的发展。
（四）让智能家居“聪明”起来
智能家居会产生大数据，同时也是大数据的重要应用领域，不然它极有可能将停滞不前。家庭产生的大数据能让智能家居更“聪明”，但需要根据实际情况进行有效处理，而不是任何数据的“一锅端”，通过大数据与云计算技术的结合应用，智能家居系统能够第一时间对用户家庭中智能设备的数据、信息进行有效分析、记忆，并将得到的相应规律反过来应用于智能设备，提升智能家居的智能效果。
二、安防大数据应用难点
（一）数据整合问题
不同来源的大数据，分别存储于相互独立的系统中，将这些数据集中于统一的平台，是安防大数据实施的基础性工作，但行业、部门壁垒是最大障碍。即使只是公安内部的视频数据，各省、地市也互不相通，想采集集中也不是一件容易的事。即使集中后，如何找到这些不同类型数据之间的关系，从而挖掘出有价值的数据，也是难点。
（二）数据挖掘、分析算法的成熟度问题
对于安防数据中最重要的视频数据，对其进行智能视频分析和挖掘是很困难的事情。目前，除了车牌识别、人数统计等算法较为成熟外，对视频进行事件分析、人脸识别、摘要等技术都还没达到大规模的商用水平，这也极大地制约了安防大数据的实施。
（三）时效性问题
安防大数据的目的之一就是要解决现有安防系统内以事后查看、分析为主的数据(特别是视频数据)应用形式，还要增加以事前预警、实时处理，这对大数据处理技术的实时性要求很高。这种时效性就决定了视频安防大数据的高运算量、高传输带宽的要求。
（四）信息安全与用户隐私问题
安防行业，特别是公安行业对数据的安全性要求非常高，这也是造成数据的区域隔离的重要原因。同时，在利用安防大数据上，如何保护用户的隐私，也是一个非常重要的课题，目前主要采用数据脱敏的办法。当务之急就是将安防数据安全级别需要有明确的分级定义，不能一味强调安全而各自封闭，否则必将导致安防大数据分析成为无源之水。
（五）视频图像数据挖掘的难点
1.识别什么特征？一副图像或者一段视频可以有无数角度的标签属性去描述，什么才是我们需要的属性？这与我们需要得到的目的密切相关，这就需要公安图侦的人才来归纳终结。
2.识别算法开发难，由于是平面图像，因此特征的识别主要原理就是看图像区域中的轮廓、颜色、纹理与特征库进行比较。但是在同一个物体在不同监控角度的摄像头中显示出的轮廓都不相同，因此无法做到识别。
3.大规模数据处理难，即使做到了识别算法，但是如果要通过数据处理服务器的形式对大规模的视频进行结构化处理，这个建造成本巨大，其能源的耗费在中国这个夏季需要限电的情况里也不切实际。
（六）警务服务平台大数据难点：
1.如何将不同报警运营服务商之间的数据整合在一起？
2.我国多数报警运营网络尚未完成规模化建设，用户规模大、跨省市运营的网络很少，每家报警运营服务商的警情并发量不大，而且报警运营服务商之间普遍存在信息孤岛，很难通过大数据分析实现数据的增值。
3.大数据的挖掘是一个长期的过程，需要企业不断的尝试，挖掘出有意义的信息或规律，并将结果拿到市场上检验。
4.大数据自身也面临着挑战，数据的运用仍面临多种技术难关的束缚，大数据方面的人才比较缺乏，大数据的产品尚不成熟等问题都制约着大数据在报警运营服务领域的发展。
总结
针对这些问题和难点，个人就一个方面提出自己的见解，大数据的信息采集和监测。就目前来说，大数据跟互联网是一个互相关联的整体。那么，在数据挖掘方面，对论坛，贴吧，微博，微信的信息采集就变得十分必要了。数据挖掘以后，还要对数据进行筛选和处理。此时，信息的监测就发挥作用了。就目前来说，能把信息采集和信息监测结合起来，运用到实际中的企业不多，可以留意一下这家，两个字的，快乐的“乐”，思考的“思”，在这方面具备一定的积淀和实力。大数据是一个新的行业。因此要找具备一定技术的，才能应用于安防领域，并产生应有的效果。

⑶ 大数据的应用领域有哪些

1.了解和定位客户

这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。

利用大数据，美国零售商Target公司甚至能推测出客户何时会有Baby;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确的预测产品销售情况;汽车保险公司能更真实的了解客户实际驾驶情况。

滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者，想象一下，你会收到最喜欢的度假胜地的邀请;或者收到定制化服务的短信提醒;或者告知你最合适的滑行线路。。。。。。同时提供互动平台(网站、手机APP)记录每天的数据——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒体上分享这些信息，与家人和朋友相互评比和竞争。

除此之外，政府竞选活动也引入了大数据分析技术。一些人认为，奥巴马在2012年总统大选中获胜，归功于他们团队的大数据分析能力更加出众。

2.

改善医疗保健和公共卫生

大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人!

苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据，可以追踪你一天走了多少步，或者提示你化疗后感觉如何，帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化，吸引更多的参与者，并提高数据的准确度。

大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。

更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。

3.提供个性化服务

大数据不仅适用于公司和政府，也适用于我们每个人，比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据，从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”，大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。

4.

了解和优化业务流程

大数据也越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。

人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。

如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签，万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里，还可以反馈温度，湿度，运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代，“大数据”领域寻求共性的信息和模式，那么孕育其中的“小数据”着重关注单个产品。

5.

改善城市和国家建设

大数据被用于改善我们城市和国家的方方面面。目前很多大城市致力于构建智慧交通。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所都被整合在智慧交通网络中，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务。

加州长滩市正在使用智能水表实时检测非法用水，帮助一些房主减少80%的用水量。洛杉矶利用磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯信号，从而优化城市的交通流量。据统计目前已经控制了全市4500个交通灯，将交通拥堵状况减少了约16%。

6.提升科学研究

大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150个数据中心，有65,000个处理器，能同时分析30pb的数据量，这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政府需要的人口普查数据、自然灾害数据等，变的更容易获取和分析，从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。

7.提升机械设备性能

大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如，丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试，在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。“智能电网”还能够预测使用情况，以便电力公司为未来的基础设施需求进行规划，并防止出现电力耗尽的情况。在爱尔兰，杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴专用臂带，追踪货架上的商品分配，甚至预测一项任务的完成时间。

8.强化安全和执法能力

大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术，检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。

2014年2月，芝加哥警察局对大数据生成的“名单”——有可能犯罪的人员，进行通告和探访，目的是提前预防犯罪。

9.

提高体育运动技能

如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台，帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策，以减少球员不必要的受伤。

还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫：嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈，为你的练习打分，甚至指导你在家如何练习。

10.金融交易

大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。

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⑷ 大数据安防应用 三种技术及五大挑战

大数据安防应用 三种技术及五大挑战

1大数据安防应用的几种关键技术

在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。

安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。

大数据

对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值，提升对安防大数据的应用能力，大华股份从多层次、全方位考虑产品和方案规划，不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。

要提升安防大数据的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等，大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测，并通知系统对事件进行快速响应，这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化，大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外，大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统，如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。

大数据安防应用的几种关键技术

1)大数据融合技术

经过十几年的发展，国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体，其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求，如何解决这些问题成为当务之急。

为实现数据融合、数据共享，首先要解决存储“分散”问题，大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享，解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题，为安防大数据应用分析提供可靠基础。

2)大数据处理技术

安防大数据以半结构化和非结构化数据居多，要实现对安防大数据的分析和信息挖掘，首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处理，为大数据的进一步分析和应用提供进一步支持。

3)大数据分析和挖掘技术

国内平安城市历经十几年的建设，在解决了稳定性、规模化之后，当下面临的问题是如何深化应用的问题，即如何实现公安部的要求，建为用、用为战的目标，实现对安防系统的深层次应用。

对安防大数据而言，要实现业务的深层次应用，首先需要对安防数据进行分析和挖掘，以云存储和云计算系统为基础，通过云计算系统实现对“大数据”的快速分析，如基于云的车牌识别，可通过对海量视频的分析，快速提取海量车牌信息，并通过应用系统对相关数据进行深一步挖掘、关联，形成有效“档案”。最后利用这些分析和挖掘的数据实现对事件的预测预防、报警，最终实现安防系统建设的实战应用目的。

大数据成熟行业应用

安防视频监控行业是伴随着平安城市、智能交通而发展起来了，新一轮的智慧城市建设也为安防行业的再次发展注入了“**”。随着各地安防系统建设规模不断增大，安防数据迅速膨胀。由于缺乏适当的手段去利用这些海量数据，导致了“重建设、轻应用”现象，下面就安防大数据在公安和交通行业的应用进行简单介绍。

1)公安执法

在公安行业，大数据应用无处不存，下面简单介绍一下大数据应用在公安行业几个业务体现。

第一是稽查布控业务。当案件发生后，需要对嫌疑车辆进行稽查布控，一般采用布控车牌号，通过系统比对卡口车辆信息进行识别，但这种方式存在问题。当布控车辆从某个卡口经过时，拦截人员通常不在现场，等到拦截人员赶到现场时，嫌疑车辆早已逃之夭夭，从而失去布控的意义。对于这种情况，可实现移动警务、GIS系统有效关联，通过在GIS系统中绘制嫌疑车辆逃跑路线和防控识别圈，可大大提高拦截效率；

第二是车辆落脚点分析业务。随着城市的快速发展，城市越来越大，路网也越来越复杂，为迅速逃脱公安机关的抓捕，很多犯罪分子避开城区主干道(一般来说，城区主干道都装有电子卡口)，逃窜到人员比较多的小区或偏僻区域。大华股份通过建设云卡口，通过视频实现卡口相机功能，对海量数据进行云卡口识别，结合GIS系统，将嫌疑车辆轨迹描绘出来，大大提高公安办案效率。

第三是伴随车辆分析。由于公众安全防范意识的不断提高，犯罪分子独立实施犯罪行为的成功率大大降低，因此，新时期的犯罪行为，开始表现为团伙作案。在踩点和作案时，犯罪团伙通常会使用多辆汽车，以提高成功率。从卡口系统的角度看，团伙作案具体表现为多辆车同时出没于特定卡口覆盖范围，利用该特征，我们可以从海量的卡口车辆数据中，提取满足特定条件(如车辆行进路线、车辆通行间隔时间、跟车数量以及分析起止时间范围等)的车辆，提高案件侦破效率。此外，在公安行业还有基于人脸识别的人脸卡口、视频摘要等安防大数据应用。

2)智能交通

第一是旅行时间计算。由于电子狗的大量使用，不少驾驶员在通过卡口时，会主动降低速度，一旦离开卡口覆盖范围，又会迅速提高速度，超速行驶。传统的单点测度无法发现这种超速行为，利用区间测速便可快速检测违章行为，且可减少区域卡口数量，节省建设成本。而当发现相同车牌在相距较远卡口同时出现时，还可检测出套牌车辆，并可通知相关人员进行拦截追捕。

第二是交通流量分析。对于交通流量的检测，传统方式是通过地磁、微波检测完成的，但这种检测只能检测车辆数量，却无法检测相关车牌号，这就限制了传统流量分析的应用场景，智能对单一路段进行分析，无法形成全局的流量分析。而卡口系统记录了车辆号码、车身颜色、车型等更多详细信息，基于卡口系统的流量分析，不仅可计算出城市各小区机动车数量分布，指导出行目的地分析、出行路线分析等应用，而且能够根据车辆流量信息找出城市热点区域，为交管部门提供参考，更好地优化路网机制，规划更为合理的路网参数。

此外，还可通过智能分析系统，对卡口数据进行深层次分析与挖掘，不仅识别车辆车牌号，而且实现对车辆品牌、车辆型号、是否粘贴年检标识、驾驶员是否系安全带、是否驾驶时拨打电话等一些行为状态识别，从而进一步规范车辆达标和安全驾驶行为。

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。

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⑸ 大数据时代 安防行业如何保证数据存储安全

作为大数据时代海量数据的来源之一，安防视频监控产生了巨大的信息数据。特别是近几年随着平安城市、智能交通、智能楼宇等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。

安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知，特别是安防行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据(卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等)，安防行业的数据存储、数据安全等一系列问题，吸引着人们对安防行业的关注。

大数据引发安防行业的数据存储、数据安全问题

对于安防行业，监控技术如今正面临日新月异的变革，模拟视频监控正在向IP网络监控转变，巨大转变的同时对数据存储、数据安全性提出了更高的要求。我们探讨数据安全，包括产品本身的物理安全和产生数据的安全。所以，大数据时代引发安防行业数据存储、数据安全的问题有以下几点：

第一、基础设备的风险：包括监控中心的存储设备、服务器和前端节点设备的安全性、网络设备的安全性、传输线缆的安全性等。设备的安全可靠是整个大数据安防系统安全运行的基础。

第二、信息存取的风险：包括用户非法访问、数据丢失、数据被篡改等。系统信息的安全，主要运用各种加密技术、存储技术、及备份方案来达到系统信息的安全。

第三、信息在网络上传输的风险：包括视频信息、录像数据信息、用户信息等在传输过程中保密性、完整性的保障以及传输链路上的节点设备的安全。另外还包括前端采集设备、社会监控资源接入公安监控专网的安全。

第四、系统运行的风险：包括接入设备的识别和认证、设备运行故障、软件病毒、恶意代码、以及设备控制的优先级调度等。系统运行时的风险控制主要依靠视频监控软件平台来保障，该软件平台可以完成设备管理、故障监控、访问控制、用户管理、鉴权机制等一系列的功能来保障整个系统的安全运行。

大数据催生安防行业存储方式的变革

由于国内视频监控市场每年都在以超过20%的速度增长，随着平安城市等大型联网监控项目的普遍建设，高清IP监控产品得到广泛应用，系统点位容量和行业需求不断激增，越来越多的用户认识到安防监控平台软件是整个系统综合实力的重要表现。

在功能上：绝大多数平台软件都具备视频预览、录像回放、设备管理、地图显示等功能。

在标准上：主流平台软件均支持业界成熟标准，除了通过私有协议兼容多种主流品牌的设备接入外，ONVIF和GB/T28181已经成为平台兼容前端以及不同品牌平台互联的主要依据。

在规模上：虽然大多宣称支持上万路摄像头的大型组网，但由于各家软件内部底层设计和存储转发转码等技术水平差异，还需要实际应用案例和运营状况的事实支撑。

毋庸置疑，监控管理平台软件已经树立了在系统中的核心价值，并得到从用户、工程商到厂商的广泛认可，特别是以IP监控和行业解决方案为市场战略的今天，很多硬件生产厂商纷纷开始重视平台软件产品的配套，或合作或自研，以提高前后端产品的一致性和完整性。

治安监控平台软件面临尴尬境遇

从监控技术的发展历史来看，治安监控大致经历三代系统的发展历程：第一代是模拟闭路电视监控(CCTV)系统，第二代是数字化监控系统，第三代是网络视频监控系统。今天我们谈乱的网络视频监控系统。

谈及系统管理，首先不得不先谈谈视频监控系统产品的市场现状分析及预测。目前，视频监控产品所占安防市场比例大约在40～50%之间。传统国外监控企业产品在市场中的份额不断缩减，民族品牌的数字化监控产品逐步占据市场。而仅仅几年的光景，网络型的监控产品发展过速，网络存储设备已在悄然改变着DVR的市场应用状况。

随着城市报警监控网络建设和平安城市建设的深入，平台软件技术加速发展，IT行业中的实力企业大举进入安防行业。安防系统智能化、集成化的应用、大安防理念的推进，导致安防服务的内容和形式都发生了变化，围绕终端用户的个性化解决方案的服务理念也被更多企业认知和实践，安防行业是服务行业的定位和服务功能的作用越来越清晰。这一切都强烈冲击着传统安防应用格局和方式，IT行业的实力企业涌入安防，也快速带动了安防行业的革新的变化，从而导致市场形态的巨大变化。

而在全数字化的浪潮下，治安监控管理平台软件除了最基本的音视频操作功能以外，面临的主要问题是要对大型网络环境下分散场所的监控设备统一管理，对统一系统不同类型的视频采集设备、报警设备和门禁设备进行统一管理，对不同部门不同权限用户不同业务需求进行统一管理，构建面向应用服务的综合管理平台软件。

重要性不言而喻，但在国内安防行业中却面临着认知度不足、市场规模不大、价值无法充分体现等问题。近年来，平台软件虽然也有较大发展，但跟整个行业市场相比，还存在一定差距，主要体现在：

一、缺乏持续健康的生存环境。重硬件轻软件，很多厂商和工程商都把软件作为硬件销售的配套附属产品，基本定位于能用就行。在产品规划和技术突破上认识不足，缺乏长期投入；对用户需求响应不及时，缺乏内在动力。

二、平台软件为项目而主，难以产业化。很多专业软件公司都依赖大型项目，以满足用户需求为核心，通过投入大量研发资源不断迭代开发，打造为该项目量身定做的软件系统，形成技术壁垒和封闭垄断，同类产品难以互通和替换。

三、对行业化有心无力，经验不足。由于大多数安防厂商从硬件产品起步，软件基因匮乏，从顶层设计到模块化开发，缺乏统筹规划和项目管理，所以只能负责视频接入转发存储部分的软件开发，由第三方软件开发公司负责业务功能。

四、长期目标不明确，软件质量不高。平台软件的产品质量依赖以下因素：高效可靠的开发流程保障、对行业业务的深刻理解、从用户角度设计产品应用的易用性和可用性。目前安防软件企业水平参差不齐，虽然有一些针对硬件和软件整体集成实施交付的企业，但应用范围及规模化程度都不大，高水平的专业平台提供商数量不多。

基于以上原因，目前市场上的综合管理平台软件，要么功能貌似很多但不实用，要么架构复杂，成本居高不下，要么运行所需环境简单，无法提供健壮的扩展性，要么操作复杂难以上手，凡此种种，不一而足。

视频监控管理平台的市场发展趋势

从宏观上看，安防平台软件未来的两大发展方向，一是针对安保监控内部的横向集成，将视频监控、报警处理、门禁控制、地理信息等系统资源统一管理；二是安保系统与用户其他其他业务系统的纵向集成，扩大监控在安全生产、社会治安等各个层面的应用，提高安全管理业务的水平。

具体看，摄像头数量多、监控区域范围大、系统架构复杂、业务面宽等正成为软件平台面临的主要问题，带来如下趋势：

趋势一、联网共享。不仅是单一系统内的摄像机头数量激增，而且多个系统之间的图像信息也需要互通复用。

趋势二：兼容开放。平台软件与监控设备特别是摄像头的兼容性是长期存在的矛盾，由于没有统一标准，现有的产品专用或是软硬件被绑定，不能实现兼容。

趋势四：智能应用。随着高清视频技术的成熟和网络链路建设的加速，视频监控已经从看得发展到看得清，下一步就是看得懂。

趋势五：人性化交互。视频监控软件面对的是许多不熟悉软件甚至不太懂计算机的安保人员，对专业术语、界面结构及菜单布置的熟悉掌握有一定难度，设计不合理的软件操作不符合用户习惯，影响使用情绪，难以得到用户认同。

趋势六：安防行业化渐渐的发展，使安防系统的使用也朝着业务部门多元化、需求多样化、管理机构的多层次，必须选用支持多业务应用、灵活的系统架构、易于管理维护的管理平台软件来运行和操作，不同的行业其应用软件也有较大的区别。安防软件逐渐的大多数业内人士认可，未来发展走向融合、开放。

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⑹ 大数据对安防监控的影响

大数据对安防监控的影响
大数据无疑是今年的热门关键词之一，网络飞速发展，信息时代扑面而来，大量数据涌现。这些数据的价值，若能应用便是一笔财富，若不能挖掘其价值进行应用，则只是数据，甚至可能是一种负担。安防数据也正在以几何级的速度快速增长，越来越多的安防用户对大数据提出了更高的要求，希望能够通过海量数据的分析，达到预测预警的作用。
大数据对安防的真正意味是什么?对安防监控有何帮助?
美国利用大数据的做了什么?
在谈大数据对安防监控的影响之前，我们先来看下在大数据应用方面较为成熟的美国利用大数据做了些什么?
1、美国国安局将苹果和安卓手机操作系统视为是“数据资源的金矿”，早在2007年，美英情报部门就已合作监控手机应用程序。
2、计算机不连接上网仍能被入侵。
3、金融交易“尽收眼底”。一项名为“追踪金钱”的项目专门关注国际上银行金融交易往来。
4、投入20亿美元建全球最大数据中心。主要用于通过秘密监控系统收集数据，获取有价值的信息。
5、九大IT厂商提供核心技术支持。特别是微软最早与美国合作，开放outlook、hotmail内部接口。
6、用“大数据”提升监控水平。从全球网络系统中接收到970亿条信息，还原个人的实时状况。
虽然，美国的这些用大数据进行的行为并不那么光彩，但是却让我们清晰认识到大数据对监控的价值是非常大的。
大数据对监控的影响可以分为两个方面，一是对监控存储，二是对信息分析。
大数据对存储提出挑战，促使其发展
对于监控系统中产生的海量数据，存储设备的数量达数十台上百台，因此管理方式的科学高效显得十分重要。云存储可提供基于集群管理技术的多设备集中管理工具，具有设备集中监控、集群管理、系统软硬件运行状态的监控、主动报警，图像化系统检测等功能。在海量视频存储检索应用中，检索性能尤为重要。
云存储可以提供非常高的的系统冗余和安全性。当在线存储系统出现故障后，热备机可以立即接替服务，当故障恢复时，服务和数据回迁；若故障机数据需要调用，可以将故障机的磁盘插入到冷备机中，实现所有数据的立即可用。
对于高清监控系统，随着监控前端的增加和存储时间的延长，扩展能力十分重要。市场中已有友商可提供单纯针对容量的扩展柜扩展模式和性能容量同步线性扩展的堆叠扩展模式。云存储系统除上述优点之外，在平台对接整合、业务流程梳理、视频数据智能分析深度挖掘及成本方面都将面临挑战。
大数据对监控数据智能分析，提高信息处理能力
大数据在对安防数据处理价值上主要体现在以下几个方面：一、数据应用效率不断提升。通过智能分析技术、大数据技术，能够使视频数据的应用效率不断提升，解决以往应用效率低下的问题。应用效率的提升能够使视频数据产生更大的价值。
二、数据深度应用。数据的深度应用能够体现大数据的真正价值，而这也更能提升安防系统的整体实力，使视频数据的边缘地位向核心地位靠拢，使安防行业的竞争力得到提升。
三、体制及标准的完善。标准和体制的完善能够进一步促进大数据的发展，而掌握标准的安防企业将会有更强大的话语权。
以智能交通为例，通过交通系统中安装的大量监控，收集了大量交通数据，通过对数据的智能分析，为交通管理的下一步计划提供了依据。数据显示我国15座城市交通拥堵日均损失10亿元，我国每年交通事故50万起、因交通事故死亡人数超10万人。城市拥堵问题已经成为制约城市未来发展和整体运行效率的最主要问题之一，极大影响了我国的城镇化过程。造成这一问题的原因一方面来自于我国地少人多的现实情况，城市有限的物理容纳能力同机动车数量高速增长相矛盾，另一方面来自于城市交通管理的落后造成交通资源的错配。西方国家在上世纪九十年代提出智能交通（ITS）的方法，通过信息技术手段将人、车和路三者有机地联系在一起，提高路的使用效率和出行者的通行效率。

⑺ 大数据在安防行业应用前景依然值得期待

大数据在安防行业应用前景依然值得期待
近几年随着平安城市、智能交通、智能建筑等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。
如何利用大数据发挥视频监控图像的最大效能与数据本身的应用价值，至关重要也值得探索。
根据IDC预测，全球在2010年正式进入ZB时代，全球数据量大约每两年翻一番，意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。爆炸式增长的数据，正推动人类进入大数据的时代。
作为信息时代海量数据的来源之一，安防视频监控产生了巨大的信息数据。特别是近几年随着平安城市、智能交通、智能建筑等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。
当下，安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知，特别是安防行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据(卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等)，带动了大数据的存储、管理、分析等一系列问题，吸引着更多人的关注。
总体来说，大数据安防市场包括两方面。
一是个人消费领域，如家庭和社交媒体产生的数据;另外是城市基础设施建设，平安城市和智能交通大数据安防的规模化应用说明了这个城市基础设施建设是大数据安防应用主流，而个人消费领域还在孕育阶段，期待厚积薄发。
尽管市场发展潜力巨大，但大数据自身也面临着挑战。一方面，数据的运用仍面临多种技术难关的束缚，大数据方面的人才比较缺乏，大数据的产品尚不成熟等问题都制约着大数据在报警运营服务领域的发展。
另一方面，对于安防数据中最重要的视频数据，对其进行智能视频分析和挖掘是很困难的事情。目前，除了车牌识别、人数统计等算法较为成熟外，对视频进行事件分析、人脸识别、摘要等技术都还没达到大规模的商用水平，这也极大地制约了安防大数据的实施。
比如说对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。但面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。业内人士表示，安防大数据在存储、挖掘、分析等方面仍待突破。
因此，在建设智能安防的路上，如何利用大数据发挥视频监控图像的最大效能与数据本身的应用价值，至关重要也值得探索。要知道，大数据最核心的价值在于对数据进行存储和分析，分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识。
纵观全局，现阶段大数据、云存储、云计算和大数据相关技术已经对安防行业，特别是视频监控行业，形成了深刻的影响，实现了重大的推进作用。而行业特征决定了技术在行业内的发展演进，借鉴互联网行业先进技术、经验，结合行业特征和业务目标，进行深度优化演进的系统，将拥有非常好的竞争优势。
因此，大数据在安防行业应用前景依然值得期待。

⑻ 大数据时代的安防需要什么样的显示技术

大数据时代的安防需要什么样的显示技术

安防行业大数据时代的到来，究竟会怎样影响到显示端？用户新的业务需求又是什么？9月24日，在杭州“2015中国安防行业高峰论坛暨行业品牌盛会”上，我们就“大数据时代安防行业的显示应用”与到会的资深专家、原公安部一所研究员李仲男教授进行了探讨。

传统显示技术已然不再符合用户需求

访谈伊始，李教授说道“显示技术的革命性变化对安防监控至关重要”。

作为信息时代海量数据的来源之一，仅安防视频监控就产生了巨大的信息数据。特别是近几年随着平安城市、智能交通等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。同时，安防行业关系到国计民生，涉及智慧城市、智能交通、治安监控、应急管理等方面，更加讲究以事件或主题为单位来进行信息呈现与分析。

在这样的现状下，如何在一个显示大屏上完整、清晰地呈现业务相关的海量信息？如何在一个显示大屏上按用户不同业务场景进行信息的分类呈现？如何在一个显示大屏内按用户业务逻辑展示信息？这些已然成为安防用户应对大数据时代的迫切需求。

传统的大屏显示技术已难以满足当前安防行业的要求。传统的大屏显示技术将大屏幕作为单一显示器来看，只是简单地将应用信号通过拉伸，投射到大屏的不同显示区域。传统的显示技术缺陷主要有三方面：一是通过放大拉伸，应用的显示清晰度、准确度、美观度都很差；二是由于开发厂商不同，各应用系统之间缺乏必要关联，很难组合到一个主题下进行信息的协同显示；三是简单的信号堆砌缺乏业务关联和逻辑关系，对用户业务帮助不大。

大数据时代的安防需要什么样的显示技术？

那么，什么样的显示技术才符合当前安防行业的需求呢？

“整个大屏以安防用户主要业务为主题，集合用户所有的业务场景，实现信息的‘整屏、高分、关联’显示”，即是大数据时代安防用户需要的大屏显示技术。如市级公安指挥中心主要业务包括：工作汇报、日常监控、安保维稳、应急处置等，以这些主要业务为主题，需要通过众多的图表、视频和地理图等进行有机关联，显示出不同的业务场景。其中的日常监控就需要基于勤务报备系统，动态真实反映各级、各部门的警力部署情况、出勤警力的数量、分布及状态等场景，以实现勤务成果展示、数据资源整合。

安防行业应用场景决定显示技术的选择

“整屏显示意味着把整个大屏理解成一个图像或者说一个图像域，然后用所有相关联的信息元素去组合构成这个图像域”，李教授从技术角度这样定义整屏显示。

从用户应用层面来谈，整屏是将用户的业务在一个屏上集中呈现，同时以业务为中心将用户所有应用场景都集合在大屏上，用户可一键切换应用场景。由于，整屏是以“应用场景”为主题显示，不同应用场景的业务需求、显示需求、显示环境不同，必然对应需要不同的显示技术。

就安防行业而言，大数据时代，其各种应用场景中面临海量信息的涌入，单位面积下信息显示的数量与清晰度必然成为考核大屏系统的重要指标。其次，安防行业关系国计民生，其应用场景中的工作也多是7*24小时连续，这样对大屏的画面细腻度、系统稳定性与观看舒适度都提出了高要求。在确保信息显示效果的基础上，如何将纷繁复杂的信息按业务逻辑呈现，便于用户一目了然掌握信息、快速科学决策，是安防用户更深层次的业务需求。此时，大屏系统的信息关联显示尤为重要。

从呈现看，何种显示技术更加适合？

从上述安防行业应用场景需求分析，我们不难看出，DLP更适合安防指挥控制领域的应用。主要表现在以下方面：

同等面积下，DLP显示更高清、完整

“显示技术突破对安防监控来说，还有一个重要的意义，就是使得高清效果真正在安防监控中能够表现出来。”李教授说。

分辨率直接决定信息显示的数量与清晰度。DLP是一个毫米一个像素，而LED像素点由灯珠构成，主流产品像素之间的间距约是1.4mm，同等面积的DLP分辨率远高于LED。如60英寸（约1m2）DLP单一显示单元分辨率即可达到2K高清，而要实现同样2K分辨率，则需要约13m2P2.5LED或7.5m2P1.9LED。因此，在成本可控的前提下，LED分辨率远低于其他显示技术。同理，同样尺寸的LED呈现的信息量大约比DLP少2倍，单位面积DLP显示的信息量更多、更完整。

DLP更具室内观看舒适性

就室内光线和应用环境而言，DLP具有最佳的长时间连续观看舒适性。它具有最少的信号噪声、精确的灰度等级、无缝图像显示等优势。LCD黑白对比度太高，反差大，长时间观看会引起眼部不适。人眼观察屏体时，会因LED屏体的频繁刷新，周期性接受光信号刺激，长期观看时会因此感到不适。

此外，LED存在“蓝害”影响，因蓝色LED波长短，频率高，人眼直接地、长期地接受蓝光影响，容易引起视网膜病变。同一种显示屏，亮度越高，造成的视网膜蓝光危害也越大。据欧盟光生物安全标准，为了防止长期受到蓝光辐射的视网膜产生视网膜光化学损伤，必须严格限定蓝光加权辐亮度。

此时，另一个问题随之出现。在亮度降低的时候，LED显示屏显示灰度的能力也直线下降，灰度直接影响着显示画面的色彩能力和细腻程度。就一般室内正常应用而言，大屏拼接墙屏前亮度一般在200nits左右人眼才看着舒适。但在此亮度下LED显示屏会出现灰阶缺失，画面浑浊、内容模糊不清，这显然是用户不能接受的。

DLP更适合7*24小时连续工作

DLP、LCD在产品稳定性上具有优势。LED单元是由成千上万个分立元器件组成，可靠性不高。另，小间距LED灯芯容易受环境影响，特别是静电、湿度等影响，导致LED失效。

按业务逻辑实现信息的关联显示

就实际应用而言，信息关联显示是安防领域大屏系统更深层次的需求。这是因为安防监控、指挥中心通常汇集了多个职能部门工作，此时大屏主要应用于辅助分析与决策，一个数据或信息需要从不同的维度解读。李教授也认为，“信息关联，这就是一个指挥中心或者现在一个控制系统建设里面需要去做的。”

那么，什么是信息的关联显示？关联显示即是在整屏以应用场景（事件）为主题的基础上，按照用户业务逻辑呈现信息，实现在同一大屏上可进行多种关联业务的信息显示与交互操作。如安防用户通过大屏系统可同时进行安防监控、指挥调度、会议决策等业务。同时，任一业务相关联的所有信息均按使用逻辑呈现。如在安防监控场景中，用户点击某一监控点，对应的监控图像、车流人流、警力信息均可按照用户需要呈现。

此外，现在我们谈“信息关联显示”还涉及到“交互控制”的部分，这是指目前的显示技术已实现了“移动终端、拼接显示屏及其他屏的交互显示与控制”，用户通过IPAD、手机等移动终端即可对各显示屏的内容进行查看、控制和管理。

用户对信息关联、交互显示的需求说明单纯的硬件产品已不能满足用户需要。大屏显示技术不能简单地停留在信号堆砌上墙阶段，将用户各类信号按逻辑关系、业务关系组合，为用户提供针对性的信息可视化解决方案才是现阶段大屏厂商的重要竞争力。

以南京公安为例。南京公安指挥中心高分可视化指挥平台与用户已有的警用地理信息系统、GPS定位系统、“三台合一”接处警系统和治安视频监控系统进行有效对接，可满足“工作汇报、日常监控、安保维稳、应急处置”四大业务核心需求。系统以公安业务流程为基础，构建面向案事件的数据关联，对业务进行智能分析、判断，将结果实时反馈到指挥中心，实现智能指挥调度。

访谈的最后，李教授总结道，“往服务方向走，才是一个企业尤其是科技类企业更好的发展之道”。对此，威创中国区业务部副总经理徐朝晖表示“威创已致力于向解决方案服务商转型，我们已经也正在结合各行业的主营业务去做服务，为行业客户提供针对性的信息可视化解决方案”。

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⑼ 大数据时代的安防数据存储安全

大数据时代的安防数据存储安全

近几年随着平安城市、智能交通、智能楼宇等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入了大数据时代。安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知，特别是安防行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据(卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等)，带动了大数据的数据安全一系列问题，吸引着行业的关注。

大数据引发监控数据安全性问题突出

大数据的本质是系统通过处理采集到的所有数据，去提取其特征和共性的信息。通过大数据的处理使得所有的数据都有价值。通过大数据的处理，把传统认为没有价值的信息也能够产生非常有价值的信息，这就叫做数据挖掘。同样的数据摆在我们面前不同的挖掘方法，不同的挖掘目标可以为各种各样的业务的应用产生有价值的信息。对于安防行业，监控技术如今正面临日新月异的变革，模拟视频监控正在向IP网络监控转变，巨大转变的同时对安全性也提出了更高的要求。我们探讨数据安全，包括产品本身的物理安全和产生数据的安全。所以，大数据时代引发监控数据安全性问题有以下几点：

1、基础设备的风险：包括监控中心的存储设备、服务器和前端节点设备的安全性、网络设备的安全性、传输线缆的安全性等。设备的安全可靠是整个大数据安防系统安全运行的基础。

2、信息存取的风险：包括用户非法访问、数据丢失、数据被篡改等。系统信息的安全，主要运用各种加密技术、存储技术、及备份方案来达到系统信息的安全。

3、信息在网络上传输的风险：包括视频信息、录像数据信息、用户信息等在传输过程中保密性、完整性的保障以及传输链路上的节点设备的安全。另外还包括前端采集设备、社会监控资源接入公安监控专网的安全。

4、系统运行的风险：包括接入设备的识别和认证、设备运行故障、软件病毒、恶意代码、以及设备控制的优先级调度等。系统运行时的风险控制主要依靠视频监控软件平台来保障，该软件平台可以完成设备管理、故障监控、访问控制、用户管理、鉴权机制等一系列的功能来保障整个系统的安全运行。

基于以上4点，从存储设备的角度我们主要谈及前面两点。

大数据也催生监控存储方式变革

在一个时代下，必然会发生诸多变革。

视频监控的存储技术和介质从VCR模拟存储、DVR数字存储，逐渐向NVR、NAS、SAN等网络存储发展。而在存储方式上，主要有集中式存储和分布式存储两种。大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。为此，我们关注点是，大数据下的信息安全问题将衍生新的机遇，提升安防的价值。

随着安防形势的复杂多变和大数据时代的来临，对视频录像文件分析的需求越来越多。视频监控系统中也越来越多的使用了高级的数据存储设备和系统，例如专业的磁盘阵列系统等等。同理，安防行业使用这些专业存储设备时，需要充分了解这些软硬件的特性，而不要仅仅把它们当作超级外接大硬盘来使用。在系统设计和实施过程中可以充分利用这些设备中自带的一些数据保护软件来保护自己的数据。常用和流行的数据安全保护技术主要有以下七种：

磁盘阵列：磁盘阵列是指把多个类型、容量、接口甚至品牌一致的专用磁盘或普通硬盘连成一个阵列，使其以更快的速度、准确、安全的方式读写磁盘数据，从而加快数据读取速度、提高数据保存的安全性。

SAN：SAN允许服务器在共享存储装置的同时仍能高速传送数据。这一方案具有带宽高、可用性高、容错能力强的优点，而且它可以轻松升级，容易管理，有助于改善整个系统的总体成本状况。我们推荐FCSAN方案，它能为大数据时代的视频监控，相较于IPSAN方案，大幅减少存储设备台数，从而大幅降低成本，在数据安全方面由于自身设备超高的稳定性和性能来得以保障。

数据备份：备份管理包括数据备份的计划，自动操作，备份日志的保存。

双机容错：双机容错的目的在于保证系统数据和服务的在线性，即当某一系统发生故障时，仍然能够正常的向网络系统提供数据和服务，使得系统不至于停顿，双机容错的目的在于保证数据不丢失和系统不停机。

NAS解决方案通常配置为作为文件服务的设备，由工作站或服务器通过网络协议和应用程序来进行文件访问，大多数NAS链接在工作站客户机和NAS文件共享设备之间进行。这些链接依赖于企业的网络基础设施来正常运行;NAS提供视频监控系统后期视频文件批量处理分析的基本可能。

数据迁移：由在线存储设备和离线存储设备共同构成一个协调工作的存储系统，该系统在在线存储和离线存储设备间动态的管理数据，使得访问频率高的数据存放于性能较高的在线存储设备中，而访问频率低的数据存放于较为廉价的离线存储设备中;视频录像的归档可以充分利用高级存储设备的数据迁移手段;分层存储有效降低存储系统的整体成本。

异地容灾：以异地实时备份为基础的、高效的、可靠的远程数据存储，在各单位的IT系统中，必然有核心部分，通常称之为生产中心。往往给生产中心配备一个备份中心，改备份中心是远程的，并且在生产中心的内部已经实施了各种各样的数据保护。不管怎么保护，当火灾、地震这种灾难发生时，一旦生产中心瘫痪了，备份中心会接管生产，继续提供服务;视频监控的多中心配置越来越多，各个中心的系统和数据容灾应该借鉴IT的容灾技术考虑。

结束语

大数据是继云计算、物联网之后信息产业当前科技创新、产业政策及国家安全领域的又一次知识新增长点。在大数据的背景下信息安全面临着很多的挑战，特别是现阶段视频监控已有的信息安全手段已经不能满足大数据时代的信息安全的实际要求，因此研究大数据时代视频监控所面临的信息安全问题具有重要意义。

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⑽ 大数据植根安防行业 绽放价值光彩

大数据植根安防行业 绽放价值光彩
如今，大数据的发展正在如火如荼的进行中，大数据的应用也在逐渐深入，对安防行业的影响也是巨大的，大数据正植根于安防行业，绽放价值的光彩。
谈大数据始终绕不过云计算。IT界对两者的关系也有过一些不同的观点，不过总体来看，认为这两者是互相补充的仍为多数。大数据离企业的核心业务的竞争力更接近，云计算是一种提供价值的模式，它既是一种商业模式也是一种技术模式，使企业能够更加高效率建立基础架构，更灵活的应用基础架构，包括大数据等各类应用，能够更好的运转起来。
那么，大数据究竟能往哪些方面挖掘商业价值？可以从以下四个方面挖掘出巨大的商业价值：
第一，对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动；第二，运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率；第三，提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率；第四，进行商业模式、产品和服务的创新。
通过以上四个杠杆，大数据对市场占有率、成本控制、投入回报率和用户体验都会起到极大的促进作用。其中，受益较为明显的就是零售行业，通过对交易过程、产品使用和购买行为进行数据化分析和挖掘，可以在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量的情况下何种方案投入回报最高。根据麦肯锡的估计，如果零售商能够充分发挥大数据的优势，其营运利润率就会有年均60%的增长空间，生产效率将会实现年均0.5%—1%的增长幅度。
对于安防行业来说同样如此。目前来看，大数据的典型应用是平安城市。
平安城市是一个特大型的管理系统，综合性强。它的建设目标是满足治安管理、城市管理、交通管理、应急指挥等需求，往往还要兼顾灾难事故预警、安全生产监控等方面对图像监控的需求，并考虑报警、门禁等配套系统的集成以及与广播系统的联动。所以，平安城市注定将是一个大的数据集合体，对它的精准分析和高效利用也就至关重要。
而从具体行业来看，从“事后查看”到“事前预警”，多年来一直是公安、交通等各重点行业用户的迫切需求，但长期以来，视频的清晰度以及各项基础、分析技术的发展都无法满足现实的需求。而随着高清技术的应用以及IT架构、分析技术的快速发展，依靠大数据分析技术，能从大量非结构化的视频数据中提取出有价值的信息，从而使“事前预警”成为现实。
当然，大数据分析确实有其价值，但相关技术的成熟不可能是一蹴而就的，特别是在相关IT基础设施与服务层、数据组织与管理层、数据分析与发现层、决策支持与IT服务层仍然需要全面导入创新技术。
目前从安防角度来看，对于结构化数据，平台软件产品上已经普遍出现了对此类数据的数据统计、分析及简单地自动处理。如统计用户登录次数、设备断线等等；而对于非结构化数据的分析、应用、处理，目前我们更多地是把它归属到智能分析的范畴。比如车牌智能识别、智能行为分析（包括绊线、越界）、人脸识别、视频分类检索及视频浓缩摘要技术等等。这些技术中，很多已在初期应用中，而很多仍然处在研发过程中。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。
安防行业的发展，对平安城市的构建是至关重要的，而安防行业在推动平安城市建设中，需要借助相关工具，大数据的应用为安防行业输入巨大的动力，植根于安防行业的大数据，也将其价值发挥的淋漓尽致。