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大数据技术与安防应用未来发展分析

发布时间:2019-11-19 22:01:37

大数据技术与安防应用未来发展分析

在过去的十年里,平安城市的建设已经在新技术的推动下,从模拟到数字,从数字到高清,快速发展了三代。平安城市建设的效果也初步体现,监控覆盖范围越来越广,城市管理和治安对视频监控的依赖度逐渐加大。

比如在杭州,平安杭州项目已经全面启动,监控系统设计规模达5万个监控点。这也是迄今为止最大规模的平安工程项目。新的社会治安监控系统,用科技手段来保障社会安定,不仅让平安杭州成为规模之最,也为美丽的杭州描绘了一幅宏大的平安画卷。

比如在遵义图像综合应用系统,建设高清摄像机数量达到3000个,存储资源达到10PB,通过构建遵义市应急处置业务应用模型,满足突发事件应急处置决策指挥需要,达到一点感知,处处可知;闻警而动,处处协同;有备而战,临危不乱的状态。

在这些平安城市项目建设后,产生了大量的视频数据,数据量每天都可以用PB级去衡量。已经达到与国际数据巨头媲美的地步。我们知道,对于数据最有发言权的应该是互联巨头google,google一天全世界产生的数据量为10PB,量级是一个平安城市产生的数据量10倍。但是我们来看一下google利用这每天10PB的数据量一年的产值吧:超过500亿美金!而平安城市通过拥有谷歌十分之一的数据量产生了多少价值呢?这是一个无解的值,甚至很多时候我们并不能量化价值产出。

那么谷歌如何让这些数据产生价值的呢?

大数据就是谷歌让数据产生价值的核心,大数据是一个笼统的概念,是把多元化、无任何连接关系的数据进行清理,分析出数据之间的关系,得到我们想要的、关心的结果。比如通过城市数据分析我们能够得到城市出行状态、消费状态、人口分布、市民交际状态、公共资源应用状态等一系列数据,这些数据可以为我们城市管理作为优化依据,也可以作为提高城市商业和竞争力的关键指导。

要实现大数据,首先需要通过数据采集进行大量的数据积累,让数据量足够多,足够找出数据之间的规律。业界对大数据总结出四大特点:数据量大、类型多、速度快、价值高。宇视根据大数据概念的四大特点,结合独有的电信级技术优势,形成了一整套大数据应用架构,分为四层对大数据进行了阐述和规划。

第一层为数据采集层,实现大数据的数据量大、类型多的特点。视频监控完全具备了此种特点,数据量巨大,所含有的信息类型众多。但是行业内对于视频录像一直有两个共识:视频监控的数据,90%以上是无用的。另外一个共识是:视频监控的录像数据,超过1个星期后其价值就降低了90%。虽说这些数据有一些夸张,但是这两个共识也真实的反映了大量视频监控录像的尴尬境遇。要实现大数据,关键是能否能把视频进行结构化,进行语义化描述,让类型数据能够提取出来。这就涉及到视频智能分析了。也是数据仓储层的数据分类工作。

数据采集之后,数据在数据仓库中对多样化数据进行存储和基础分类。在数据仓储层,对数据的分类采用智能分析集群,其具备以下特点:

分布式计算,将不同I帧图像分布式计算,充分利用前端DSP和中心CPU、GPU计算资源;

特征数据结构化管理,以图搜图快速检索录像只需提取目标图片特征数据,然后比对特征数据即可完成以图搜图,大大提高检索速度;

机器智能学习矫正,将分析错误结果反馈给样本库,自动调整样本库,以提高准确率。

得到语义化和分类数据之后,就可以对数据中隐藏的宝藏进行挖掘了。数据分析与挖掘,能够对数据进行定制化清洗,能够智能化自学习优化清洗算法,实现数据的价值挖掘。

宇视数据分析和挖掘采用基于hadoop架构优化的Unihadoop架构。Hadoop起源于处理页类数据的,而安防数据由时间,空间,谁,及事件特征组成的,有行业特殊性,而宇视经过试验得到数据,对数据组织进行优化,实现性能的大幅度提升,不仅优化了工具,更重要的在Hadoop的基础上,实现了时空数据库,来优化安防数据的存储,最终性能远好于标准版Hadoop。

大大数据只是底层架构,数据的搜集、分析和挖掘都是为了以业务为主体的数据呈现,只有贴合实际的业务进行数据呈现,才能体现大数据的价值。

数宇视对于数据可视化进行了深度研究,能够提供多样化的直观可视化展现,包括电子地图整合、3D地图综合显示,移动显示等,通过这些数据的整合展现,实现了车辆可疑轨迹分析,车辆套牌分析,案件现场还原等一系列业务功能,真正做到业务定制化,达到显示即所需。

视频监控数据是一个宝藏,怎么去挖掘这个宝藏,如何挖掘宝藏将是未来平安城市建设的另一个重点。在这个方向上,大数据具备天然的概念优势和极适配的架构优势。通过大数据的手段去挖掘视频中的有效信息,是最具备可行性的手段。

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