編者按：安防大數據作為智慧城市大數據時代的核心基礎，已成為智慧城市建設中權重最高的大數據類型。安防大數據在智慧城市建設中有著怎樣的應用現狀？將發揮什么作用？又將面臨怎樣的疑難困境？佳都科技深度文章給你答案！

此文連載為《安防大數據在智慧城市建設中的地位與深度應用》下部分，謝謝關注！

安防大數據在公安行業，大數據應用無處不存，下面簡單介紹一下大數據應用在公安行業幾個業務體現。第一是稽查布控業務。當案件發生后，需要對嫌疑車輛進行稽查布控，一般采用布控車牌號，通過系統比對卡口車輛信息進行識別，但這種方式存在問題。當布控車輛從某個卡口經過時，攔截人員通常不在現場，等到攔截人員趕到現場時，嫌疑車輛早已逃之夭夭，從而失去布控的意義。對于這種情況，可實現移動警務、GIS系統有效關聯，通過在GIS系統中繪制嫌疑車輛逃跑路線和防控識別圈，可大大提高攔截效率；第二是車輛落腳點分析業務。隨著城市的快速發展，城市越來越大，路網也越來越復雜，為迅速逃脫公安機關的抓捕，很多犯罪分子避開城區主干道(一般來說，城區主干道都裝有電子卡口)，逃竄到人員比較多的小區或偏僻區域。大華股份通過建設云卡口，通過視頻實現卡口相機功能，對海量數據進行云卡口識別，結合GIS系統，將嫌疑車輛軌跡描繪出來，大大提高公安辦案效率。第三是伴隨車輛分析。由于公眾安全防范意識的不斷提高，犯罪分子獨立實施犯罪行為的成功率大大降低，因此，新時期的犯罪行為，開始表現為團伙作案。在踩點和作案時，犯罪團伙通常會使用多輛汽車，以提高成功率。從卡口系統的角度看，團伙作案具體表現為多輛車同時出沒于特定卡口覆蓋范圍，利用該特征，我們可以從海量的卡口車輛數據中，提取滿足特定條件(如車輛行進路線、車輛通行間隔時間、跟車數量以及分析起止時間范圍等)的車輛，提高案件偵破效率。此外，在公安行業還有基于人臉識別的人臉卡口、視頻摘要等安防大數據應用。

安防大數據在交通領域也是應用較多的行業，安防大數據的交通數據中，物聯網+互聯網的網絡承載讓安防大數據在預測、預判、預警中大展拳腳。比如時間計算場景。由于電子狗的大量使用，不少駕駛員在通過卡口時，會主動降低速度，一旦離開卡口覆蓋范圍，又會迅速提高速度，超速行駛。傳統的單點測度無法發現這種超速行為，利用區間測速便可快速檢測違章行為，且可減少區域卡口數量，節省建設成本。而當發現相同車牌在相距較遠卡口同時出現時，還可檢測分析出“套牌車輛”，并可通知相關人員進行攔截追捕。第二是交通流量分析。對于交通流量的檢測，傳統方式是通過地磁、微波檢測完成的，但這種檢測只能檢測車輛數量，卻無法檢測相關車牌號，這就限制了傳統流量分析的應用場景，智能對單一路段進行分析，無法形成全局的流量分析。而卡口系統記錄了車輛號碼、車身顏色、車型等更多詳細信息，基于卡口系統的流量分析，不僅可計算出城市各小區機動車數量分布，指導出行目的地分析、出行路線分析等應用，而且能夠根據車輛流量信息找出城市熱點區域，為交管部門提供參考，更好地優化路網機制，規劃更為合理的路網參數。此外，還可通過智能分析系統，對卡口數據進行深層次分析與挖掘，不僅識別車輛車牌號，而且實現對車輛品牌、車輛型號、是否粘貼年檢標識、駕駛員是否系安全帶、是否駕駛時撥打電話等一些行為狀態識別，從而進一步規范車輛達標和安全駕駛行為。在這些案例中其深化應用都具備如下幾個特點：

1、海量非結構化數據存儲。相較于其他行業，安防非結構化的數據存儲壓力不斷增大，一方面源于視頻、圖片等非結構化數據本身容量，另一方面源于安防數據規模的不斷擴大，安防大數據存儲對系統設備提出了更高挑戰，如何在滿足需求的前提下，刪除重復數據、降低存儲硬件成本投資成為海量數據存儲的一個難題。

2、數據共享。大數據需要通過快速的采集、發現和分析，從大量化、多類別的數據中提取價值。安防大數據時代最顯著的特征就是海量和非結構化數據共享，用以提高數據處理能力。而海量數據存儲在不同系統、不同區域、不同節點、不同設備中，這給數據的傳輸和共享帶來極大的挑戰：

3、數據安全。視頻監控數據具有私密性高、保密性強等特點，不僅是事后追查的依據，而且更是后續數據分析挖掘的基礎。因此，數據安全一方面體現在數據不受外界入侵或非法獲取，另一方面體現在龐大數據系統的魯棒性、體系容錯機制，確保硬件在發生故障時其數據可以恢復，可以繼續保存。面對海量數據的存儲、共享、硬件和軟件設備承載的極大風險，如何構建大型、海量視頻監控存儲系統、數據分析系統以及容錯冗余機制是安防行業面臨的重大考驗；

4、數據利用。安防監控雖然數據量很大，但真正有用的信息并不多。安防數據的有效性分為兩個方面，一方面有效信息可能只分布在一個較短的時間段內，根據統計學原理，信息呈現“冪率”分布，往往越高密度的信息對客戶價值越大；另一方面，數據的有效性體現在深層次挖掘龐大的海量數據，關聯得出有效信息。視頻監控業務網絡化、大聯網后，網內的設備越來越多，利用網內的閑置資源，實現資源的最大化利用，關乎運算的效率。在視頻監控領域，往往視頻分析的效率決定價值，更低的延遲、更準確的分析往往是客戶的普遍需求。如何對海量的視頻數據進行分析檢索也對行業提出更大的挑戰。

5、缺乏統一標準。國內安防行業經歷十幾年的快速發展，在此發展過程中，平安城市建設表現卓越，在安防應用中也一直走在前列，國內平安城市系統的建設也不斷推動著國內安防技術和安防廠商的發展。在平安城市項目的建設過程中，由于參與的安防廠家眾多，不同項目、不同系統甚至同一系統采用的設備廠商也不盡相同，為了更好的兼容各廠商產品，整個安防行業和政府也制定了一些標準，如ONVIF協議、GB28181協議以及各個地方省市發布的一些標準。

新一輪的智慧城市正在緊鑼密鼓地進行著，相對平安城市相對“簡單”的治安監控，智慧城市要求數據共享，跨區域視頻聯網監控、監控資源整合與共享以及政府各部門之間的視頻監控資源共享等等。但是不同的地方城市，不同的行業類別，不同的管理方式都會有不同的監控系統方案，數據融合或者共享兼容性問題更多，對整個系統建設是重大考驗。平安城市系統面向的是安防行業設備與系統的兼容問題，隨著各種行標、地標的制定，各種問題基本得以解決；而智慧城市系統不僅僅是安防系統的整合，而是多個行業系統的集成應用，因缺乏統一標準帶來的復雜性可想而知。慶幸的是國家目前已經發布智慧城市建設的各種標準，而相關企業也在不斷規范自身系統的兼容性和開放性。

大數據是將來發展趨勢，中國很多企業現在都在做大數據業務，但真正將大數據的挖掘和應用落到實處，轉變為商業模式的企業還是很少，目前很多大數據概念都是噱頭，而安防企業需要做的，便是積極加強內功，提高研發能力，加強技術儲備，應對更大數據量帶來的沖擊。后期安防廠家會進行分化，一部分傳統安防廠家更加專注于傳統安防領域繼續深耕，專注于產品和技術，另一部分安防廠家會向大安防集成平臺轉變，專注于業務整合和數據分析處理，大數據的特點就是數據量多且大，這就使得存儲的管理面臨著挑戰，這個問題就需要新的技術來解決，分布式存儲技術將作為未來解決大數據存儲的重要技術。分布式存儲系統解決了傳統存儲方式的存儲性能瓶頸問題，它采用可擴展的系統結構，利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，利用位置服務器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展。隨著數據的價值越來越重要，大數據的安全穩定也將會逐漸被重視，大數據不斷增長，無論對數據存儲的物理安全還是對數據的管理方式都要求對數據的多副本和高可用機制提出更高的要求。

在安防大數據的發展中，我們已經見識到了安防云計算的基礎架構云、平臺云、服務云、通訊云、視頻云、在2018年各大安防企業和互聯網企業、軟件企業都聚焦在大數據即服務的構建中，實現數據云。安防大數據價值逐漸被發展，安防大數據將成為企業發展的核心。而智慧城市建設實現了相關部門、行業、群體、系統之間的數據融合、信息共享，從而形成海量數據。對于海量數據的管理，將建立分級分類體系，數據信息一般被分為敏感信息和公開信息，將來，數據的分級分類可按安全屬性進行，包括對用戶權益的影響程度、信息關聯度、數據泄露對機構或個人造成不良社會影響的程度等。同時，智慧城市數據的分類分級還應注意優先隱私保護、加強業務保障、關注數據穩定性等原則。對不同級別的數據進行同時處理、應用時，應按照其中級別最高的要求來實施保護;對于非敏感數據關聯后可能產生敏感數據的情況，要充分預判發生場景，關聯后產生數據對應的級別應高于原始數據。同時，從國家層面應在數據采集、傳輸、應用等環節建立端對端的數據安全保障體系，在數據資源相關的規范管理方面做好立法保護工作，推進政府數據開放、交換訪問接口、安全保密等共享標準的制定。大數據將給我們的市場帶來廣泛的發展機會，是非常有前景的，也是值得大家重視的一個市場。各行業的客戶和開發商應該在大數據市場抓住發展的機遇，借助自己的優勢創造更多的價值，在未來激烈的市場競爭中借助大數據走得更遠。