大數(shù)據(jù)時代，安防領(lǐng)域的應(yīng)用方向以及遇到的難點(diǎn)問題

安防大數(shù)據(jù) 視頻資源

千家網(wǎng) | 2016-08-30 10:25

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】在大數(shù)據(jù)時代，作為海量數(shù)據(jù)的主要來源之一，安防行業(yè)相關(guān)應(yīng)用產(chǎn)生了巨大的信息數(shù)據(jù)。但是面對海量的數(shù)據(jù)，也帶來了數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用等一系列問題

大數(shù)據(jù)時代，安防領(lǐng)域的應(yīng)用方向以及遇到的難點(diǎn)問題

大數(shù)據(jù)在安防領(lǐng)域應(yīng)用也已全面展開，安防已進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代，如何利用音視頻分析技術(shù)從這些數(shù)據(jù)中提取有效信息，找尋到對應(yīng)的線索，是大數(shù)據(jù)挖掘的價值所在。

安防行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

在大數(shù)據(jù)時代，作為海量數(shù)據(jù)的主要來源之一，安防行業(yè)相關(guān)應(yīng)用產(chǎn)生了巨大的信息數(shù)據(jù)，特別是在當(dāng)前大集成、大聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境下，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)飛速增長趨勢，面對海量的數(shù)據(jù)，也帶來了數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用等一系列問題。通過尋求解決這些問題的方法，也進(jìn)一步促進(jìn)了大數(shù)據(jù)技術(shù)和產(chǎn)品在行業(yè)的落地應(yīng)用。

當(dāng)前安防行業(yè)本身數(shù)據(jù)資源主要還是視頻資源，基于視頻資源去比對、去關(guān)聯(lián)、去拓展，而視頻大數(shù)據(jù)處理主要還聚焦在數(shù)據(jù)的體量上，因此無論是在數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的深度和廣度上，數(shù)據(jù)價值挖掘上，都無法滿足精確防控、立體化防控的要求，無法更好的服務(wù)公共社會安全。

安防行業(yè)的大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用方向

在安防領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用目前主要有兩個方向，一是智能交通，二是公共安全。

在智能交通領(lǐng)域，針對交通行業(yè)的海量數(shù)據(jù)處理需求，智能交通管理系統(tǒng)可以在海量數(shù)據(jù)、惡劣網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和復(fù)雜業(yè)務(wù)處理情況下，實(shí)現(xiàn)大量圖片、車輛數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)的時時網(wǎng)絡(luò)傳輸和快速持久化存儲，同時對任意節(jié)點(diǎn)圖像進(jìn)行顯示，對任意節(jié)點(diǎn)視頻進(jìn)行流暢播放、實(shí)時進(jìn)行比對報警，快速進(jìn)行多條件檢索，并且將各類多媒體數(shù)據(jù)和車輛數(shù)據(jù)合二為一。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對目前的城市道路交通中異常行為的智能識別和自動報警等，從而減輕了交管監(jiān)控人員的工作負(fù)擔(dān)，提高了監(jiān)測的準(zhǔn)確度，使得交通管理工作更高效。

在公共安全領(lǐng)域，應(yīng)用大數(shù)據(jù)輔助公安人員快速開展治安防控,警情研判及指揮決策,發(fā)掘公安信息資源價值。如犯罪嫌疑人追查，可通過輸入嫌疑人照片進(jìn)行人臉特征識別并在所有視頻中尋找該人臉;犯罪嫌疑車輛追查可輸入嫌疑車的照片或顏色車型等相關(guān)特征在所有視頻中尋找;人車物的軌跡分析即在所有視頻中按照特征查找指定的人、車、物并繪制其時空軌跡。

安防大數(shù)據(jù)應(yīng)用難點(diǎn)

(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(dú)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(shí)施的基礎(chǔ)性工作，但行業(yè)、部門壁壘是最大障礙。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(diǎn)。

(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)中最重要的視頻數(shù)據(jù)，對其進(jìn)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(jìn)行事件分析、人臉識別、摘要等技術(shù)都還沒達(dá)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(shí)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(shí)時處理，這對大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的實(shí)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(yùn)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(hù)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(qiáng)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(diǎn)

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(jìn)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(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，這個建造成本巨大，其能源的耗費(fèi)在中國這個夏季需要限電的情況里也不切實(shí)際。

(六)警務(wù)服務(wù)平臺大數(shù)據(jù)難點(diǎn)：

1.如何將不同報警運(yùn)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(yùn)營網(wǎng)絡(luò)尚未完成規(guī)?；ㄔO(shè)，用戶規(guī)模大、跨省市運(yùn)營的網(wǎng)絡(luò)很少，每家報警運(yùn)營服務(wù)商的警情并發(fā)量不大，而且報警運(yùn)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(shí)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(yàn)。

4.大數(shù)據(jù)自身也面臨著挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)的運(yùn)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(yùn)營服務(wù)領(lǐng)域的發(fā)展。

來源：千家網(wǎng)

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