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在这个信息爆炸的时代,每天都有大量各种各样的信息数据产生,怎么发掘这些海量数据的价值成为所有人关注的重点。因此,上至政府部门,下至平头百姓,各行各业对大数据的讨论越来越激烈,大家都在探寻大数据的奥妙和价值。
大数据说起来比较玄乎,实际上已经慢慢地渗透到我们生活的方方面面。以现在越来越普及的网络购物为例,我们在某购物网站中搜索了某些商品,再次登录该网站,甚至是其他的网站,往往就会看到系统自动推荐的与上次搜索相关的商品信息。这就是购物网站应用大数据分析,摸清了用户的消费习惯,精准推送用户可能感兴趣的产品,以更有效地促进用户消费。这是个人购物行为,再更进一步,每年各大购物网站都会发布一些购物指南,得出了一些非常有趣的结论,比如哪个地区男士为女士购买的商品最多;哪个年龄段的网络消费能力更强;同类产品,哪个品牌在某个区域的销量更好等等,这些都是通过大数据分析得到。目前,政府、医疗、互联网等等行业都已经开始了大数据应用。
大数据与安防
虽然大数据在不少行业都已经开始得到应用,并取得了非常不错的效果,但是就安防行业来说,大数据应用之路才刚刚开启。在安防领域,主要的数据来源是视频,与其他行业结构化的数据不一样,视频是一种非结构化的数据,不能直接被计算机进行处理或分析。因此,安防要进行大数据应用,首先就要采用智能分析技术将非结构化的视频数据转换成计算机能够识别和处理的结构化信息,即将视频中包含的各种信息(主要是运动目标及其特征)提取出来转成文字描述,这样才能通过计算机来对这些视频进行搜索、比对、分析等。但是,早期安防行业并没有有效的技术手段来展开这项工作。
智能分析技术其实很早就已经应用于安防行业,只不过受限于智能分析算法本身以及摄像机的硬件性能,早期主要是通过智能分析服务器来实现视频图像的智能识别和分析,但这种方式存在一个致命的缺陷——成本过高。一台刀片式服务器价格在六七万左右,而一台服务器只能识别七、八路1080P高清监控录像。以一个中等规模的城市为例,整体建设可能有十来万个监控点,即使只做2000路智能分析,也要两百多台服务器,这个成本是相当可观的。除了服务器的设备成本之外,还有服务器的能耗、所占场地、数据中心的网络设备、后期维护等成本,这些成本不比购买服务器的成本低。正是服务器这种智能分析模式因为成本过高无法规模化应用,所以视频信息无法大规模转换成结构化的数据,安防大数据也就一直无法落到实地。
随着智能分析算法的逐步成熟,以及摄像机硬件性能的不断提升,越来越多企业开始考虑将更多智能识别算法前置到摄像机中,毕竟摄像机本身的成本增加是可以预见的。在安防业内,以科达为代表的感知型摄像机这类智能摄像机的推出,比较经济有效地解决了视频数据结构化的问题,为安防大数据应用打下了基础。
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