安防大數(shù)據(jù)的趨勢分析

本文從大數(shù)據(jù)的定義，安防大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀，安防大數(shù)據(jù)面臨的新挑戰(zhàn)以及安防大數(shù)據(jù)目標(biāo)架構(gòu)方案四個維度，系統(tǒng)梳理分析了安防大數(shù)據(jù)的趨勢，供讀者參考。

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大數(shù)據(jù)的定義

Gartner 給出的定義 ：“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

● Volume：數(shù)據(jù)量巨大。數(shù)據(jù)的起始計量單位至少是 PB 級。

● Variety：數(shù)據(jù)類型多。包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（可用二維表結(jié)構(gòu)表示的傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)模型），半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容混在一起，如 XML、HTML 文檔等） 和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如全文文本，圖像，聲音，影視，超媒體等信息）。

● Velocity：處理速度快。通常要在秒級時間范圍內(nèi)給出分析結(jié)果。

● Value：商業(yè)價值高。結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯并通過強大的機器算法挖掘出數(shù)據(jù)價值。

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安防大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀

隨著安防業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，安防數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，數(shù)據(jù)類型也由單一的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)演變?yōu)榉墙Y(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化多種并存。

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安防大數(shù)據(jù)面臨的新挑戰(zhàn)

海量數(shù)據(jù)和多種數(shù)據(jù)類型的出現(xiàn)，對傳統(tǒng) IT 系統(tǒng)的存儲、計算等能力造成了極大挑戰(zhàn)，同時也對海量數(shù)據(jù)如何才能產(chǎn)生價值，如何才能靈活應(yīng)用提出了更高的要求。

挑戰(zhàn)一：海量數(shù)據(jù)對存儲和計算能力提出更高要求

安防行業(yè)在感知側(cè)持續(xù)不斷地產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)（如視頻、音頻、郵件、數(shù)據(jù)表等），同時智能化應(yīng)用又要求融合更多維度數(shù)據(jù)；這些數(shù)據(jù)還需要進行大量計算才能發(fā)揮出更大的價值。而客戶的IT投資預(yù)算有限，無法支撐數(shù)據(jù)量增長和計算能力的訴求。

基于此背景，對安防大數(shù)據(jù)提出了新要求：

高效率、低成本存儲：支持塊、HDFS、文件、對象的存儲技術(shù)。

非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲。

具備海量數(shù)據(jù)的計算能力：離線計算、人工智能、交互分析、機器學(xué)習(xí)等。

挑戰(zhàn)二：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的解析利用度急需提高

業(yè)務(wù)側(cè)大量部署的感知端設(shè)備，產(chǎn)生了海量的視頻、音頻、指紋、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。但由于分析場景有限，精度不高，數(shù)據(jù)無法得到充分利用。以視頻數(shù)據(jù)為例，人臉卡口識別率達(dá)95%以上，但其他場景則只有80%左右。

在當(dāng)前場景有限，算法待成熟的背景下，對安防大數(shù)據(jù)提出了新要求：廣泛的場景、更高的精度。

挑戰(zhàn)三：數(shù)據(jù)要從孤立轉(zhuǎn)變?yōu)楣蚕砗完P(guān)聯(lián)

大數(shù)據(jù)需要通過快速的采集、發(fā)現(xiàn)和分析，從大量化、多類別的數(shù)據(jù)中提取價值。安防大數(shù)據(jù)時代最顯著的特征就是海量和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)共享，用以提高數(shù)據(jù)處理能力。而當(dāng)前安防數(shù)據(jù)存儲在不同系統(tǒng)、不同區(qū)域、不同節(jié)點、不同設(shè)備中，給數(shù)據(jù)的傳輸和共享帶來極大的挑戰(zhàn)。

面對這些相互割裂和孤立的數(shù)據(jù)，需要把它們都關(guān)聯(lián)起來，才能為決策提供更全面的信息。因此對安防大數(shù)據(jù)提出了新要求：

完善數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)：基于標(biāo)準(zhǔn)互聯(lián)互通安防系統(tǒng)，共享數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)協(xié)同：提供能力支撐分散在不同地域、不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)的高效傳輸、聯(lián)動查詢、協(xié)同分析。

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)：以實體對象出發(fā)，創(chuàng)建算法模型關(guān)聯(lián)相關(guān)數(shù)據(jù)。

挑戰(zhàn)四：建立智能化應(yīng)用模型，提前預(yù)測預(yù)警

安防對數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要集中在查、看及少量研判分析上，智能化應(yīng)用匱乏。未來需要基于對象的歷史數(shù)據(jù)，把握其行為規(guī)律，在事前預(yù)測可能出現(xiàn)的行為，事中有針對的阻止打擊，事后進行破案、恢復(fù)、懲處等，對危害性行為進行提前預(yù)測預(yù)警。

基于上述的預(yù)測模型，對安防大數(shù)提出了新要求，需要建立智能化應(yīng)用模型，基于場景建立預(yù)測預(yù)警模型。

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安防大數(shù)據(jù)目標(biāo)架構(gòu)方案

為了應(yīng)對安防大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，滿足安防大數(shù)據(jù)的新要求，需要構(gòu)建以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以智能化應(yīng)用為牽引的安防大數(shù)據(jù)架構(gòu)?；A(chǔ)平臺重點提供存儲、計算、大數(shù)據(jù)、AI 能力，應(yīng)對安防數(shù)據(jù)的存 / 算訴求。安防數(shù)據(jù)則聚焦在數(shù)據(jù)加工處理、挖掘分析上，歸結(jié)到數(shù)據(jù)匯聚、解析關(guān)聯(lián)、全息圖譜能力，涉及大量的算法、模型。

如上圖所示，智能安防大數(shù)據(jù)方案可面向眾多視頻監(jiān)控設(shè)備及企業(yè)系統(tǒng)，將各類型數(shù)據(jù)（如視圖數(shù)據(jù)、物聯(lián)感知、企業(yè)網(wǎng)絡(luò)或其他系統(tǒng)數(shù)據(jù)）接入?yún)R聚到安防大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，同時基于該系統(tǒng)的解析關(guān)聯(lián)、全息圖譜等能力，為安防業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供有效的價值數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)在預(yù)測預(yù)防、情報研判等方面的智能化應(yīng)用。