大數據簡(jiǎn)要解讀

在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，每天都有大量各種各樣的信息數據產(chǎn)生，怎么發(fā)掘這些海量數據的價(jià)值成為所有人關(guān)注的重點(diǎn)。因此，上至政府部門(mén)，下至平頭百姓，各行各業(yè)對大數據的討論越來(lái)越激烈，大家都在探尋大數據的奧妙和價(jià)值。

事實(shí)上，大數據一詞最早是在1980年由著(zhù)名未來(lái)學(xué)家托夫勒在其所著(zhù)的《第三次浪潮》中提出。但是對“大數據”進(jìn)行收集和分析的設想，則來(lái)自于世界著(zhù)名的管理咨詢(xún)公司麥肯錫。麥肯錫公司看到了各種網(wǎng)絡(luò )平臺記錄的個(gè)人海量信息具備潛在的商業(yè)價(jià)值，于是投入大量人力物力進(jìn)行調研，在2011年6月發(fā)布了關(guān)于“大數據”的報告，該報告對“大數據”的影響、關(guān)鍵技術(shù)和應用領(lǐng)域等都進(jìn)行了詳盡的分析。麥肯錫的報告得到了金融界的高度重視，而后逐漸受到了各行各業(yè)的關(guān)注。

大數據說(shuō)起來(lái)比較玄乎，實(shí)際上已經(jīng)慢慢地滲透到我們生活的方方面面。以現在越來(lái)越普及的網(wǎng)絡(luò )購物為例，我們在某購物網(wǎng)站中搜索了某些商品，再次登錄該網(wǎng)站，甚至是其他的網(wǎng)站，往往就會(huì )看到系統自動(dòng)推薦的與上次搜索相關(guān)的商品信息。這就是購物網(wǎng)站應用大數據分析，摸清了用戶(hù)的消費習慣，精準推送用戶(hù)可能感興趣的產(chǎn)品，以更有效地促進(jìn)用戶(hù)消費。這是個(gè)人購物行為，再更進(jìn)一步，每年各大購物網(wǎng)站都會(huì )發(fā)布一些購物指南，得出了一些非常有趣的結論，比如哪個(gè)地區男士為女士購買(mǎi)的商品最多;哪個(gè)年齡段的網(wǎng)絡(luò )消費能力更強;同類(lèi)產(chǎn)品，哪個(gè)品牌在某個(gè)區域的銷(xiāo)量更好等等，這些都是通過(guò)大數據分析得到。目前，政府、醫療、互聯(lián)網(wǎng)等等行業(yè)都已經(jīng)開(kāi)始了大數據應用。

大數據應用在安防行業(yè)的特點(diǎn)

雖然大數據在不少行業(yè)都已經(jīng)開(kāi)始得到應用，并取得了非常不錯的效果，但是就安防行業(yè)來(lái)說(shuō)，大數據應用之路才剛剛開(kāi)啟。在安防領(lǐng)域，主要的數據來(lái)源是視頻，與其他行業(yè)結構化的數據不一樣，視頻是一種非結構化的數據，不能直接被計算機進(jìn)行處理或分析。因此，安防要進(jìn)行大數據應用，首先就要采用智能分析技術(shù)將非結構化的視頻數據轉換成計算機能夠識別和處理的結構化信息，即將視頻中包含的各種信息(主要是運動(dòng)目標及其特征)提取出來(lái)轉成文字描述，這樣才能通過(guò)計算機來(lái)對這些視頻進(jìn)行搜索、比對、分析等。但是，早期安防行業(yè)并沒(méi)有有效的技術(shù)手段來(lái)展開(kāi)這項工作。

智能分析技術(shù)其實(shí)很早就已經(jīng)應用于安防行業(yè)，只不過(guò)受限于智能分析算法本身以及攝像機的硬件性能，早期主要是通過(guò)智能分析服務(wù)器來(lái)實(shí)現視頻圖像的智能識別和分析，但這種方式存在一個(gè)致命的缺陷——成本過(guò)高。一臺刀片式服務(wù)器價(jià)格在六七萬(wàn)左右，而一臺服務(wù)器只能識別七、八路1080P高清監控錄像。以一個(gè)中等規模的城市為例，整體建設可能有十來(lái)萬(wàn)個(gè)監控點(diǎn)，即使只做2000路智能分析，也要兩百多臺服務(wù)器，這個(gè)成本是相當可觀(guān)的。除了服務(wù)器的設備成本之外，還有服務(wù)器的能耗、所占場(chǎng)地、數據中心的網(wǎng)絡(luò )設備、后期維護等成本，這些成本不比購買(mǎi)服務(wù)器的成本低。正是服務(wù)器這種智能分析模式因為成本過(guò)高無(wú)法規?；瘧?，所以視頻信息無(wú)法大規模轉換成結構化的數據，安防大數據也就一直無(wú)法落到實(shí)地。

隨著(zhù)智能分析算法的逐步成熟，以及攝像機硬件性能的不斷提升，越來(lái)越多企業(yè)開(kāi)始考慮將更多智能識別算法前置到攝像機中，畢竟攝像機本身的成本增加是可以預見(jiàn)的。

除了視頻數據的非結構化外，與其他行業(yè)相比，安防行業(yè)的大數據還有一些典型特征，這些特征對存儲系統提出了更高的要求。比如視頻的數據量特別大，且還在不斷增多，就要求存儲系統能夠很方便地擴容;視頻的價(jià)值密度低，且是實(shí)時(shí)的，連續的，稍縱即逝的，不容丟失，就要求存儲的可靠性要高;一個(gè)PB級的存儲系統硬盤(pán)就有幾千甚至幾萬(wàn)塊，這么多硬盤(pán)可能每天都會(huì )有損壞，如果一損壞就要更換會(huì )非常麻煩，這就對存儲提出了可維護性的要求;既然是大數據視頻，說(shuō)明會(huì )有各種各樣的用戶(hù)會(huì )去訪(fǎng)問(wèn)這些視頻數據，所以對并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)會(huì )有更高要求等等。要滿(mǎn)足上述要求，傳統的存儲方式已經(jīng)無(wú)能為力，只有云存儲才能支撐。

一段視頻經(jīng)過(guò)智能攝像機的分析提取以后，形成了原始視頻、視頻里面每個(gè)運動(dòng)目標的圖片以及每個(gè)運動(dòng)目標的語(yǔ)義文字描述三類(lèi)數據，其中圖片和視頻是非結構化數據，一般存于云存儲系統中，而語(yǔ)義的文字描述這類(lèi)結構化數據存在于后端的大數據數據庫中，每一條文字的描述對應相應的目標圖片和視頻。在完成了視頻的結構化處理，以及三類(lèi)數據的存儲之后，應用就是接下來(lái)的關(guān)鍵，否則存儲的數據也沒(méi)有價(jià)值。

大數據運用于安防行業(yè)的類(lèi)別

盡管在不同的垂直行業(yè)，安防大數據的應用會(huì )有一定差異，但從目前應用最為成熟的公安、交通等行業(yè)來(lái)看，大數據應用大致可以歸結為檢索、分析研判、實(shí)時(shí)布控和調度三大類(lèi)。

第一類(lèi)檢索，在實(shí)現視頻結構化之前，查找、檢索視頻只能靠人，而將視頻結構化之后，利用后端的大數據檢索系統，就能很方便地搜出相對應的文字、圖片以及視頻。比如要查找某一時(shí)間段經(jīng)過(guò)某個(gè)路段一個(gè)穿藍色衣服的可疑人員，用戶(hù)只需要輸入“藍色衣服”，就能找出該時(shí)間段內所有穿藍色衣服的人的圖片，點(diǎn)擊圖片就可以獲取這個(gè)人經(jīng)過(guò)這個(gè)路段的視頻。

第二類(lèi)分析研判，比如通過(guò)車(chē)輛的多點(diǎn)碰撞，看是否有哪輛車(chē)在幾個(gè)路口都出現過(guò)，從而幫助公安發(fā)現嫌疑車(chē)輛。

第三類(lèi)是實(shí)時(shí)布控和調度，比如，公安知道一個(gè)嫌疑人住在某個(gè)小區，并且嫌疑人照片已經(jīng)存在于系統后臺，就可以通過(guò)安裝在門(mén)口的感知型攝像機抓拍每個(gè)進(jìn)出小區人員的人臉特征，并立刻送到后臺去比對，一旦發(fā)現某個(gè)人員的外貌特征與目標嫌疑人比較相似，系統就會(huì )馬上報警，公安人員即可指揮調度實(shí)施現場(chǎng)抓捕。當然，要結合行業(yè)需求實(shí)現這三大類(lèi)應用，需要企業(yè)深入研究行業(yè)用戶(hù)的需求，對行業(yè)需求的精準把握是大數據應用的關(guān)鍵。

大數據在安防領(lǐng)域的應用存在瓶頸

以上分析可以看出，要想安防大數據真正落地并具備實(shí)戰性，攝像機前端的智能化、云存儲技術(shù)，以及大數據應用這三個(gè)環(huán)節缺一不可。

盡管目前安防業(yè)內宣稱(chēng)自己已有各行業(yè)大數據解決方案的企業(yè)不少，但真正能夠幫助用戶(hù)將大數據應用起來(lái)的企業(yè)卻并不多，主要原因是很多企業(yè)都只擅長(cháng)三個(gè)環(huán)節中的一個(gè)或是兩個(gè)，無(wú)法將三者結合起來(lái)形成完整的大數據應用體系。

大數據何以在安防行業(yè)安營(yíng)扎寨

綜合大數據運用在安防行業(yè)的特點(diǎn)、類(lèi)別及瓶頸，我們可以預估，要想真正落地安防大數據必得做到一點(diǎn)：將攝像機前端智能化、云存儲技術(shù)以及大數據三個(gè)環(huán)節真正結合起來(lái)，將三者結合起來(lái)形成一個(gè)完整的大數據應用體系。唯有此，大數據在安防行業(yè)才有望安營(yíng)扎寨，站穩腳跟，真正實(shí)現融合。