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除了视频数据的非结构化外,与其他行业相比,安防行业的大数据还有一些典型特征,这些特征对存储系统提出了更高的要求。比如视频的数据量特别大,且还在不断增多,就要求存储系统能够很方便地扩容;视频的价值密度低,且是实时的,连续的,稍纵即逝的,不容丢失,就要求存储的可靠性要高;一个PB级的存储系统硬盘就有几千甚至几万块,这么多硬盘可能每天都会有损坏,如果一损坏就要更换会非常麻烦,这就对存储提出了可维护性的要求;既然是大数据视频,说明会有各种各样的用户会去访问这些视频数据,所以对并发访问会有更高要求等等。要满足上述要求,传统的存储方式已经无能为力,只有云存储才能支撑。
一段视频经过智能摄像机的分析提取以后,形成了原始视频、视频里面每个运动目标的图片以及每个运动目标的语义文字描述三类数据,其中图片和视频是非结构化数据,一般存于云存储系统中,而语义的文字描述这类结构化数据存在于后端的大数据数据库中,每一条文字的描述对应相应的目标图片和视频。在完成了视频的结构化处理,以及三类数据的存储之后,应用就是接下来的关键,否则存储的数据也没有价值。
尽管在不同的垂直行业,安防大数据的应用会有一定差异,但从目前应用最为成熟的公安、交通等行业来看,大数据应用大致可以归结为检索、分析研判、实时布控和调度三大类。
第一类检索,在实现视频结构化之前,查找、检索视频只能靠人,而将视频结构化之后,利用后端的大数据检索系统,就能很方便地搜出相对应的文字、图片以及视频。比如要查找某一时间段经过某个路段一个穿蓝色衣服的可疑人员,用户只需要输入“蓝色衣服”,就能找出该时间段内所有穿蓝色衣服的人的图片,点击图片就可以获取这个人经过这个路段的视频。
第二类分析研判,比如通过车辆的多点碰撞,看是否有哪辆车在几个路口都出现过,从而帮助公安发现嫌疑车辆。
第三类是实时布控和调度,比如,公安知道一个嫌疑人住在某个小区,并且嫌疑人照片已经存在于系统后台,就可以通过安装在门口的感知型摄像机抓拍每个进出小区人员的人脸特征,并立刻送到后台去比对,一旦发现某个人员的外貌特征与目标嫌疑人比较相似,系统就会马上报警,公安人员即可指挥调度实施现场抓捕。当然,要结合行业需求实现这三大类应用,需要企业深入研究行业用户的需求,对行业需求的精准把握是大数据应用的关键。
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