监控安装华利机电分析安防大数据对视频监控管理平台的新要求

        随着安防视频监控系统技术的进步和安防系统建设规模的增长，安防系统的发展需求也发生了深刻的变化，大集成、大联网、高效数据分析和处理已经成为东莞监控行业的大趋势。视频图像以及相关数据信息的汇聚、整合和集成，逐步形成了海量数据中心，快速的推动东莞监控行业进入大数据时代。在目前的安防行业中，涉及的数据信息类型很多，以数据的结构类型来看，包括了各类非结构化，结构化以及半结构化信息。

        非结构化数据，主要包括视频录像和图像记录，如监控视频录像，报警录像，摘要录像，车辆卡口图片，人脸抓拍图片，报警抓拍图片等；

        结构化数据，则包括报警记录，系统日志记录，运维数据记录，摘要分析结构化描述记录，以及各种相关的信息数据库，如人口信息，地理数据信息，车驾管信息等；

        半结构化数据，如人脸建模数据，指纹记录等。

         这些所有数据作为一个整体，从行业层面去观察，则构成了安防系统或者说安防领域的大数据基础，有明显的大数据4V特征，对于通常的大数据特征描述，一般以4V进行概括，即数据体量巨大（Volume），数据种类多（Variety）、价值密度低但蕴含非常有用的价值信息（Value），更新速度快、实时性强（Velocity）。

       然而，与一般的IT大数据相比，安防大数据特征还要更为明显：

     （1）不管事从数据类型还是信息类型来看，安防大数据的种类都很多，而且主要以视频图像等非结构化信息为主，目前的IT大数据一般仍以文本信息为主，安防大数据更侧重于对非结构化数据的信息分析，提取和挖掘；

      （2）就数据容量而言，安防大数据所产生的数据量更大，所需要消耗的存储空间也更大，对数据的存储、访问和管理要求更高；

       （3）以数据量基础做比较，安防大数据中的信息价值密度更低，往往一个月的录像，真正需要关注事件的时间可能只有几分钟。因此，从海量的图像信息中快速和准确的检测或者挖掘到有用信息的难度更大；

       （4）以单个信息生成点信息更新的频率看，安防数据更新速率更快，视频监控数据7*24时都在持续不断的更新和累积，信息一直不停的产生和更新。

       由于这些大数据的特征，对于这些海量非结构化视频数据以及各类图像特征数据（卡口过车数据、人像抓拍数据、人脸特征数据等）的存储、管理、分析和应用给安防行业带来巨大的挑战，也促使新的安防信息处理技术和应用架构的出现。

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