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一、安防大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用領(lǐng)域
(一)大數(shù)據(jù)是視頻智能分析基礎(chǔ)
在大數(shù)據(jù)應(yīng)用時代，視頻因其信息含量高、數(shù)據(jù)量大，分析運算復(fù)雜而成為大數(shù)據(jù)時代采集分析傳輸存儲應(yīng)用具挑戰(zhàn)的國際技術(shù)難題!智能視頻分析研究永無止境，分析算法必須以監(jiān)控視頻為資源，研究實時或歷史監(jiān)控視頻中的目標(biāo)特征提取、增強與行為分析等關(guān)鍵技術(shù)，才能推動監(jiān)控視頻應(yīng)用模式從事后被動處置向事前主動預(yù)防轉(zhuǎn)變。
(二)幫助實現(xiàn)智慧城市智能化
我國智慧城市建設(shè)面臨的重大挑戰(zhàn)之一，是城市系統(tǒng)之間由于標(biāo)準(zhǔn)問題無法有效集成，形成信息孤島。因此，在大數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，一方面要加強大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，另一方面要加強海量異構(gòu)數(shù)據(jù)建模與融合、海量異構(gòu)數(shù)據(jù)列存儲與索引等關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)，為給予底層數(shù)據(jù)集成的信息共享提供標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)保障。大規(guī)模數(shù)據(jù)在智慧城市系統(tǒng)流動過程中，出于傳輸效率、數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全等因素的考慮，需要對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)往往需要與基于云計算的并行分布式技術(shù)相結(jié)合，這也是目前國際產(chǎn)業(yè)界普遍采用的技術(shù)方案。大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)為智慧城市治理提供了強大的決策支持能力。
(三)提高警務(wù)辦事效率
互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展已經(jīng)為構(gòu)建一個大型全國性的專業(yè)報警運營服務(wù)平臺提供了有力的技術(shù)支撐。通過這個報警平臺，報警運營服務(wù)商手中會累積海量的用戶數(shù)據(jù)，例如用戶的身份信息、警情數(shù)據(jù)、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(wù)商可以在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行分析和挖掘，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。
視頻大數(shù)據(jù)的發(fā)展并不是簡單的由技術(shù)廠商做主導(dǎo)，而是需要公安體制內(nèi)既有刑偵實戰(zhàn)經(jīng)驗，又有科技化功底的復(fù)合型人才，共同來參與視頻大數(shù)據(jù)應(yīng)用的發(fā)展。
(四)讓智能家居“聰明”起來
智能家居會產(chǎn)生大數(shù)據(jù)，同時也是大數(shù)據(jù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域，不然它極有可能將停滯不前。家庭產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)能讓智能家居更“聰明”，但需要根據(jù)實際情況進行有效處理，而不是任何數(shù)據(jù)的“一鍋端”，通過大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用，智能家居系統(tǒng)能夠第一時間對用戶家庭中智能設(shè)備的數(shù)據(jù)、信息進行有效分析、記憶，并將得到的相應(yīng)規(guī)律反過來應(yīng)用于智能設(shè)備，提升智能家居的智能效果。
二、安防大數(shù)據(jù)應(yīng)用難點
(一)數(shù)據(jù)整合問題
不同來源的大數(shù)據(jù)，分別存儲于相互獨立的系統(tǒng)中，將這些數(shù)據(jù)集中于統(tǒng)一的平臺，是安防大數(shù)據(jù)實施的基礎(chǔ)性工作，但行業(yè)、部門壁壘是大障礙。即使只是公安內(nèi)部的視頻數(shù)據(jù)，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，如何找到這些不同類型數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，從而挖掘出有價值的數(shù)據(jù)，也是難點。
(二)數(shù)據(jù)挖掘、分析算法的成熟度問題
對于安防數(shù)據(jù)中重要的視頻數(shù)據(jù)，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(shù)統(tǒng)計等算法較為成熟外，對視頻進行事件分析、人臉識別、摘要等技術(shù)都還沒達到大規(guī)模的商用水平，這也極大地制約了安防大數(shù)據(jù)的實施。
(三)時效性問題
安防大數(shù)據(jù)的目的之一就是要解決現(xiàn)有安防系統(tǒng)內(nèi)以事后查看、分析為主的數(shù)據(jù)(特別是視頻數(shù)據(jù))應(yīng)用形式，還要增加以事前預(yù)警、實時處理，這對大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的實時性要求很高。這種時效性就決定了視頻安防大數(shù)據(jù)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(yè)，特別是公安行業(yè)對數(shù)據(jù)的安全性要求非常高，這也是造成數(shù)據(jù)的區(qū)域隔離的重要原因。同時，在利用安防大數(shù)據(jù)上，如何保護用戶的隱私，也是一個非常重要的課題，目前主要采用數(shù)據(jù)脫敏的辦法。當(dāng)務(wù)之急就是將安防數(shù)據(jù)安全級別需要有明確的分級定義，不能一味強調(diào)安全而各自封閉，否則必將導(dǎo)致安防大數(shù)據(jù)分析成為無源之水。
(五)視頻圖像數(shù)據(jù)挖掘的難點
1.識別什么特征?一副圖像或者一段視頻可以有無數(shù)角度的標(biāo)簽屬性去描述，什么才是我們需要的屬性?這與我們需要得到的目的密切相關(guān)，這就需要公安圖偵的人才來歸納終結(jié)。
2.識別算法開發(fā)難，由于是平面圖像，因此特征的識別主要原理就是看圖像區(qū)域中的輪廓、顏色、紋理與特征庫進行比較。但是在同一個物體在不同監(jiān)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(guī)模數(shù)據(jù)處理難，即使做到了識別算法，但是如果要通過數(shù)據(jù)處理服務(wù)器的形式對大規(guī)模的視頻進行結(jié)構(gòu)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(wù)服務(wù)平臺大數(shù)據(jù)難點：
1.如何將不同報警運營服務(wù)商之間的數(shù)據(jù)整合在一起?
2.我國多數(shù)報警運營網(wǎng)絡(luò)尚未完成規(guī)?；ㄔO(shè)，用戶規(guī)模大、跨省市運營的網(wǎng)絡(luò)很少，每家報警運營服務(wù)商的警情并發(fā)量不大，而且報警運營服務(wù)商之間普遍存在信息孤島，很難通過大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值。
3.大數(shù)據(jù)的挖掘是一個長期的過程，需要企業(yè)不斷的嘗試，挖掘出有意義的信息或規(guī)律，并將結(jié)果拿到市場上檢驗。
4.大數(shù)據(jù)自身也面臨著挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)的運用仍面臨多種技術(shù)難關(guān)的束縛，大數(shù)據(jù)方面的人才比較缺乏，大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品尚不成熟等問題都制約著大數(shù)據(jù)在報警運營服務(wù)領(lǐng)域的發(fā)展。
（轉(zhuǎn)自中國安防行業(yè)網(wǎng)）
