除了上帝，任何人都必须用数据来说话。在当下安防，大数据来袭。仿佛一夜间，千树万树梨花开。国内厂商纷纷摇旗呐喊，欢庆大数据时代的来临。这将是一场变革，为行业带来诸多改变，如牵一发而动全身。

    或许，你还没做好准备，但要迎接他的到来。记者带着您一起了解和探讨大数据在安防行业的发展现状和应用趋势。

    大数据带给安防什么

    作为信息时代海量数据的来源之一，视频监控产生了巨大的信息数据。特别是近几年随着平安城市、智能交通等行业的快速发展，大集成、大联网、云技术推动安防行业进入大数据时代。安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知，特别是安防行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据，带动了大数据应用的一系列问题。大数据改变了安防应用形态。过去传统的监控方式是纯粹的人工看视频，而大数据时代安防以智能化的计算机识别分析视频、图片;与此同时，真正的大数据安防应用需要把视频、图片等非结构化的数据转为计算机识别的结构化数据，通过提取其特征、分析比对使得数据具有价值。这能表明，目前安防企业需推进结构化和非结构化数据的融合式发展，构建适合结构化和非结构数据统一组织和管理的数据模型。这是大数据的本质，了解其根本我们才能去钻研探讨大数据安防深度应用。

    近年来，随着监控点位的不断增长以及高清视频的深入普及，安防行业逐步进入了大数据时代。但是，对大数据来说，海量的原始视频本身是没有意义的，提升有效视频信息的搜索效率，对视频数据实施有效的挖掘和分析才是重点。智能前置的感知型摄像机，通过采集视频并提取结构化数据，从而为这一切提供了基础;云是大数据的基础，为大数据提供所需的计算和存储资源。

    随着云计算、大数据的逐渐渗入，安防行业的发展已经到了一个历史转折点，这给整个安防行业带来了新的机遇。安防行业的发展也不仅仅局限于各行业的视频监控，而是以视频监控为切入点，渗透到更多的细分行业业务中。针对大数据的应用模式，首先可通过云存储系统将各承建子系统数据进行有效关联，汇集安防海量数据，然后通过云计算系统对视频非结构化数据进行处理，快速提取结构化数据，强化数据的挖掘与应用。而在数据应用环节，通过对各系统结构化数据的关联，实现对事件全部信息的快速检索，从而达到对数据的实战应用，真正使安防系统应用达到“建为用，用为战”的目的。

    大数据安防应用未来的大方向是把传统信息处理和人工智能结合起来，也就是“数据驱动+知识驱动”。相关软件涉及的软件工程的办法也跟传统的不一样，不仅需要在智能算法上实现持续突破，而且在软件开发模式上要实现协同生态和模块化架构。

    由上看出，当数据全面实现联网、共享，得到有效存储，并予以充分分析和挖掘，这是一个新的时代。

    大数据安防应用

    实践是检验真理唯一标准。那么，利用大数据，安防能实现哪些行业应用呢?

    平安城市、智能交通是大数据安防应用的“兴奋剂”。公安执法中有三块大数据应用。稽查布控业务、车辆落脚点分析业务、伴随车辆分析。此外，他们在公安行业还有基于人脸识别的人脸卡口、视频摘要等安防大数据应用。

    大数据除了公安应用外，在旅游景区监测领域，他们通过联网平台和智能分析设备，将进入省内相关旅游景区的游客数量和进出车辆做实时统计，对流量控制和应急预案提供决策支持。

    很多行业人士都在关注民用安防市场，其实这个细分行业大数据应用值得期待，因为家庭安防也产生大数据。可以通过大数据与云计算技术的结合应用，第一时间对用户家庭中安防设备的数据、信息进行有效分析、记忆，并将得到的相应规律反过来应用于智能设备，提升安全与生活品质。

    总体来说，大数据安防市场来自两个方面，其一是个人消费领域，如家庭和社交媒体产生的数据;另外是城市基础设施建设，平安城市和智能交通大数据安防的规模化应用说明了这个城市基础设施建设是大数据安防应用主流，而个人消费领域还在孕育阶段，期待厚积薄发。不管怎样，大数据带给安防行业化应用的未来可以期待，正如文章开头所提，任何行业都需要用数据说话，关键在于如何深耕、挖掘，进而体现数据价值。

    大数据安防是场大考

    之前所述，描绘大数据安防市场的无限宏图时，也应该了解大数据安防面临的挑战。大数据技术应用在安防行业的主要困难点有三点：第一，是如何实现准确无误的智能分析。在大数据时代，智能分析的主要任务一个是将操作人员从繁杂而枯燥的盯屏幕任务解脱出来，由机器来完成这部分工作;另外一个是为在海量的视频数据中快速搜索到想要找的的图像，对于智能分析是要系统具备人工智能的学习能力，还可以根据数据变化而不断地增长其智能性，甚至具备推而广之的扩展性;第二点是如何准确地从非结构化数据中提取计算机易于处理的结构化、半结构化的信息。其解决方法有赖于数字音频/图像处理技术、模式识别技术、传感器技术的持续进步。第三、如何将大数据与安防业务需求结合，创造出更多的数据利用模式，从而为数据的拥有者和使用者创造出更多的价值。其解决方法需要依靠对大数据技术和安防业务都有非常深入理解的业务专家，设计出贴合用户需求的业务模型。

    有三个方面的挑战。首先，通过计算机网络处理语义，大多是通过人工多层神经网络实现，但概率统计方法存在局限性，多层神经网络也不是完美的。其次，城市的大数据是承载知识和信息实体，他们可以是结构化数据，过去原始数据，也可以是非结构化数据，比如语音、图片、视频等等，来自于格式不统一，而且既使是同一个时间版本不统一，极大的增加了数据难度处理的效率，所以需要统一的模型;最后，网络数据与以前的数据不同之处在于，虽然数据很多，但是有用的数据只有34%，好用的数据仅有7%，被分析的数据更是少到只有1%。如何在海量的数据中提取出有价值的信息需要多学科多技术的研究。

    缺乏统一标准是大数据安防进一步深化应用的硬伤。比如平安城市要求数据共享，跨区域视频联网监控、监控资源整合与共享以及政府各部门之间的视频监控资源共享等等。但是不同的地方城市，不同的行业类别，不同的管理方式都会有不同的监控系统方案，数据融合或者共享兼容性问题更多。

    破茧而出方能撬动未来。大数据之于安防是一个大考验，国内大部门厂家都处于观望状态，真正将大数据落入产品规划的寥寥无几。

    结束语

    世界本来就是舞台，上帝正在对着数据微笑。大数据安防应用，路漫漫其修远兮。?