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在大數(shù)據(jù)時代下，隨著大數(shù)據(jù)的深入應用，IT領域的大數(shù)據(jù)發(fā)展也已經(jīng)非常成熟，其中的許多技術可以借鑒運用到安防領域中。

 

 但是，安防行業(yè)存在與IT行業(yè)不一樣的地方，主要是數(shù)據(jù)的類型。在IT行業(yè)中，大數(shù)據(jù)的分析對象往往是日志、用戶行為信息、網(wǎng)頁索引等數(shù)據(jù)，是計算機可以識別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);而安防行業(yè)中，大數(shù)據(jù)需要分析的對象主要是視頻、圖片、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，計算機無法直接對這些數(shù)據(jù)進行分析，而是需要先提取出其中的結(jié)構(gòu)化信息，再進行分析。

 

大數(shù)據(jù)的基礎技術可以從IT領域借鑒到安防領域，具體包括如下這些技術：

 

 一、分布式文件系統(tǒng)，負責海量數(shù)據(jù)存儲，將數(shù)據(jù)分散存儲在多臺獨立的設備上，系統(tǒng)采用可擴展的體系結(jié)構(gòu)，利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，利用元數(shù)據(jù)服務器定位存儲信息，它不但提高了系統(tǒng)的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展;

 

二、分布式數(shù)據(jù)庫，面向列的實時分布式數(shù)據(jù)庫，適合構(gòu)建高并發(fā)低延時的在線數(shù)據(jù)服務系統(tǒng)，用于存儲粗粒度的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);

 

 三、分布式計算，負責將一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然后分配給許多計算機進行處理，最后把這些計算結(jié)果綜合起來得到最終的結(jié)果;

 

四、全文檢索引擎，負責對海量數(shù)據(jù)進行穩(wěn)定、可靠、快速實時檢索;

 

五、內(nèi)存計算，通過分布式的內(nèi)存計算，能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)更加快速地分析處理;

 

六、流計算，負責對流媒體數(shù)據(jù)進行分析處理?；谝陨线@些技術，能夠?qū)σ呀Y(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進行快速處理，解決對海量數(shù)據(jù)處理效率上的問題。

 

 然而，正如上面所說，安防行業(yè)中最多的數(shù)據(jù)不是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如何從這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取出結(jié)構(gòu)化信息，是首先需要解決的關鍵點。在視頻圖像中可以提取的結(jié)構(gòu)化信息包括如下內(nèi)容：

 

一、人、車、物的特征信息，人的特征信息包括性別、年齡段、身高、體型、膚色、是否佩戴眼鏡、發(fā)型、服飾特征、攜帶物等，車的特征信息包括車牌號碼、車牌顏色、車牌類型、車輛類型、車身顏色、車標、車上人員信息等，物體的特征信息包括物品顏色、形狀、大小、紋理特征等;

 

二、行為信息，如穿越警戒面、進入/離開區(qū)域、區(qū)域入侵、人員徘徊、人員聚集等。當提取出這些數(shù)據(jù)后，就可以進一步進行深入分析，如對車輛的軌跡分析，對人的異常行為分析。所以，智能分析技術在安防大數(shù)據(jù)中顯得格外重要，是實現(xiàn)安防大數(shù)據(jù)的基礎。