安防大数据中的数据治理

随着大数据平台和工业互联网的兴起,平台需要在大数据架构下为数据资源中心与外部数据系统提供服务,数据中心需要接入更多类型的数据.但在实际应用领域,系统中产生的数据各自存储、各自定义,无法做到共享交换协同, “数据孤岛”现象逐渐显现,主要原因有以下三点: 1.各部门分工明确,且各部门都会有业务数据产生,需要对这些数据进行存...     

安防大数据平台建设

<正>一、前言云计算技术在互联网行业,从最初的少数大企业为解决具体问题而演进的离散的技术,到开源社区高速发展形成完整技术生态,发展非常迅速。当前云计算已经为各大厂商的业务发展贡献着不可替代的作用同时业务发展也对云技术提出了更高的要求,业务和技术相互促进,技术、产品、方案的迭代速度越来越快。从前几年云计算进入安防行业开始,也经历着类似的发展路径,从最初的技术概念阶段,到部分基于云计     

大数据与智慧安防

大数据顾名思义是巨量数据资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理,并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大,从TB级别跃升到PB级别;第二,数据类型繁多,如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等;第三,价值密度低,商业价值高,以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的仅仅有其中一两秒的数据;第四,处理速度快,     

大数据技术在安防行业中的应用

随着云时代的到来,大数据技术已经在各行业中广泛应用.大数据技术俨然已经成为社会普遍认可的一类信息化产业服务,合理合法利用大数据技术实现商业价值已经成为众多互联网公司的重要盈利方式.许多大数据技术公司以提供优质的数据计算、数据应用以及数据整合服务从而为社会创造更高的价值.     

大数据技术在安防行业中的应用

正随着云时代的到来,大数据技术已经在各行业中广泛应用。大数据技术俨然已经成为社会普遍认可的一类信息化产业服务,合理合法利用大数据技术实现商业价值已经成为众多互联网公司的重要盈利方式。许多大数据技术公司以提供优质的数据计算、数据应用以及数据整合服务从而为社会创造更高的价值。     

浅谈安防大数据的应用

正大数据改变了安防应用,尤其是视频应用的模式。在传统的视频监控中,大家所熟知的业务是"看、控、存、管、查",是围绕视频码流形成的主要业务功能,主要以事后查证为主要业务应用模式。随着智能识别技术的发展,依靠智能分析将视频中的目标及其特征信息提取出来,并且将这些海量信息通过"大数据"系统进行存储、分析与挖掘,业务应用也从"事后查证"向"事中控制"和"事前预防"发展,视频本身仅作为最后的辅助确     

云领安防大数据时代——安防大数据时代下的视频监控解决之道

引言 安防的大数据时代首先体现在视频监控在往更高清、更高像素、更高帧率、更高存储效率及处理效率等方向发展.网络化、高清化、数字化以及集中存储是安防行业目前发展的主要方向,在这个发展过程中,产品逐步更新换代,应用场景愈加复杂,采用传统的视频监控的技术框架、产品体系以及应用部署已经无法解决现在的大量问题.尤其是随着平安城市的逐步深化以及和各种行业应用(如公安指挥调度、数字城管、环保、数字校园等)的多级联动应用,智慧城市的发展也开始进入深水区,这些都迫切需要一个实际有效的方法来解决新的发展时代下安防行业所面临的问题.     

安防行业进入大数据时代 数据分析和治理仍待突破

正起初人们对于大数据的定义是指,无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。一般不用随机分析法而采用所有数据进行分析处理,使其分析结果更加具有普遍性和准确性。PP     

安防行业进入大数据时代 数据分析和治理仍待突破

起初人们对于大数据的定义是指,无法在一定时间范围内用常规软件工具迸行捕捉、管理和处理的数据集合,需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。一般不用随机分析法而采用所有数据迸行分析处理,使其分析结果更加具有普遍性和准确性。     

安防大数据时代企业大服务机遇

引言 随着安防"网络化、高清化、智能化"趋势的不可逆转,安防进入大数据时代也已成为必然,安防行业企业无不面临新的机遇与挑战.本文旨在探讨安防行业所存问题与对策,力图从技术、资源、经验、服务等多层面诠释,"大服务"是安防大数据时代最亲密的伙伴,综合实力才是企业的价值与出路所在. 一、活在大数据安防迎春天 信息社会的今天催生了大数据,而安防也在社会形势、技术创新带动下不断深入发展,进入了大数据时代.     

深度学习在人脸识别和安防大数据中的应用

正一、前言人脸识别是生物特征识别技术的一种,有可能是最为重要的一种,也是最近几年发展最为火热的人工智能技术方向之一。理想中,人脸识别的采集过程无需用户配合,具有隐蔽性,符合人的认知习惯,因此在安防领域具有不可替代性,是继车牌识别以后诸厂商重点突破的技术方向。深度学习方法是数据量、计算能力和学术发展到一定阶段产生的新方法,而正是得益于该方法带来的各应用的性能突破,包括人脸识别在内的人工智能技     

人工智能与大数据在公安监管场所安防中的应用

正监管场所是国家机关对违法犯罪行为人和涉嫌违法犯罪行为人依法采取强制性措施的场所,按照不同场所的职责划分承担保障刑事诉讼、执行刑事惩罚与行政处罚、强制隔离戒毒、改造教育等神圣职责,是国家权力与意志的重要体现。公安监管场所是公安机关管辖的,依法对犯罪嫌疑人、被告人、罪犯、违法人员和肇事肇祸不负刑事责任的精神病人进行警戒看管、执行刑罚、行政处罚、教育、特定疾病治疗、心理及行为矫治的监管场所,分为看守所、拘留所、收容教育所、强制隔离戒毒所、戒毒康复场所和安康医院。     

安防大数据时代需要云存储

安防行业随着监控点的不断增加、应用需求的不断增多,开始正式迈入大数据时代.以一个中等城市的视频监控系统为例,600个卡口点位和10000路的视频监控,一年的过车记录就有20亿条左右,而一年的录像数据则达到1万3千个TB,即13个PB,面对这样的海量数据,以IPSAN为代表的传统存储已经很难适应应用,云存储正是在这样的形势下应运而生,它通过存储虚拟化、分布式系统、集群化应用等一系列技术,满足大数据时代下的海量视频存储需求. 近日,科达发布了全新“天际”云存储系统,本文将以该系统为例,阐述云存储如何高效应对安防大数据.     

浅谈安防大数据在智慧城市建设中的深度应用

正一、安防大数据在智慧城市建设中的应用现状与特点近年来,随着云计算、大数据、物联网、人工智能等各种新技术风起云涌,数据的融合与共享越来越得到重视,数据处理、数据共享、数据挖掘、数据分析、数据应用等大数据技术成为智慧城市建设发展的关键技术,同时也开启了全新的智慧城市大数据时代。安防大数据作为智慧城市大数据时代的核心基础,已成为智慧城市建设中权重最高的大数据类     

安防大数据推动智慧城市建设快步前进

正近年来,随着云计算、大数据、物联网、人工智能等各种新技术风起云涌,数据的融合与共享越来越得到重视,数据处理、数据共享、数据挖掘、数据分析、数据应用等大数据技术成为智慧城市建设发展的关键技术,同时也开启了全新的智慧城市大数据时代。安防大数据作为智慧城市大数据时代的核心基础,已成为智慧城市建设中权重最高的大数据类型。服务于"社会安全立体化、行业安全智能化、民生安全常态化"的安防大数据通过各种形式的建设应用已从安全防护角度逐步延伸到了智慧城市大数据安全基础全生命周期中。     

基于大数据思维的智慧安防展望

一、大数据与大数据思维"大数据"是当下的热点话题,不论政府、企业还是个人,都在关注如何采集数据,如何从数据中挖掘出有用的信息,进而创造社会价值、商业价值。互联网是大数据最早发挥效用的行业,淘宝、京东、亚马逊等电商企业通过对海量数据的掌握和分析,为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据也在重构很多传统行业,通过收集、整理生活中方方面面的数据,进行分析挖掘,从中获得有     

大数据时代安防中间件的发展趋势分析

城市发展过程中,安防行业不知不觉进入到了大数据时代,这是行业大联网的产物展的产物,同时行业在积累了海量数据后,也迫切要从简单的“看、控、查”切换到更深度的应用阶段,这些都给安防平台中间件提出了更高的挑战：     

大数据技术驱动安防行业数字化转型

正党的十九届五中全会指出,要坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位,把科技自立自强作为国家发展的战略支撑,坚定不移建设制造强国、质量强国、网络强国、数字中国。在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中明确提出"实施‘上云用数赋智’行动,推动数据赋能全产业链协同转型。"其中在数字经济重点产业专栏中对大数据技术提出明确要求"推动大数据采集、清洗、存储、挖掘、分析、可视化算法等技术创新,培育数据采集、标注、存储、传输、管理、应用等全生命周期产业体系,完善大数据标准体系。"     

浅析金融行业安防大数据发展与应用

正近几年来,大数据在IT行业的发展如日中天。最近大数据技术在金融安防领域的传播速度也非常迅猛,各个厂家都在推介自己的大数据产品概念,那大数据在金融行业发展近况到底如何?本文就此进行一些简单的探讨。     

大数据时代安防中间件的发展趋势分析

正城市发展过程中,安防行业不知不觉进入到了大数据时代,这是行业大联网的产物,也是物联感知技术快速发展的产物,同时行业在积累了海量数据后,也迫切要从简单的"看、控、查"切换到更深度的应用阶段,这些都给安防平台中间件提出了更高的挑战:◆如何接入海量的各类设备。◆接入后,海量数据如何存储,如何使用。◆如何能发掘出契合用户需要的新价值业务。如何来应对这些挑战呢,其中互联网的平台技术会对我们有较大的