安防行業進入大數據時代 視頻分析等方面仍待突破-倍加信
2024/10/16 14:00:59點擊:
根據IDC預測,全球在2010年正式進入ZB時代,全球數據量大約每兩年翻一番,意味著人類在最近兩年產生的數據量相當于之前產生的全部數據量。爆炸式增長的數據,正推動人類進入大數據的時代。
作為信息時代海量數據的來源之一,安防視頻監控產生了巨大的信息數據。特別是近幾年隨著平安城市、智能交通、智能建筑等行業的快速發展,大集成、大聯網推動安防行業進入大數據時代。
當下,安防行業大數據的存在已經被越來越多的人熟知,特別是安防行業海量的非結構化視頻數據,以及飛速增長的特征數據(卡口過車數據、人像抓拍數據、異常行為數據等),帶動了大數據的存儲、管理、分析等一系列問題,吸引著更多人的關注。
總體來說,大數據安防市場包括兩方面,一是個人消費領域,如家庭和社交媒體產生的數據;另外是城市基礎設施建設,平安城市和智能交通大數據安防的規;瘧谜f明了這個城市基礎設施建設是大數據安防應用主流,而個人消費領域還在孕育階段,期待厚積薄發。
盡管市場發展潛力巨大,但大數據自身也面臨著挑戰。一方面,數據的運用仍面臨多種技術難關的束縛,大數據方面的人才比較缺乏,大數據的產品尚不成熟等問題都制約著大數據在報警運營服務領域的發展。
另一方面,對于安防數據中最重要的視頻數據,對其進行智能視頻分析和挖掘是很困難的事情。目前,除了倍 加 信 車 牌 識 別、人數統計等算法較為成熟外,對視頻進行事件分析、倍加信人 臉 識 別、摘要等技術都還沒達到大規模的商用水平,這也極大地制約了安防大數據的實施。
比如說對于安防視頻圖像數據,傳統的處理方式主要靠事后人工查閱來完成,效率極低。但面對海量的安防數據,如果繼續采用傳統方式,不僅效率低下,而且不能達到實戰應用目的,偏離了安防系統建設目的。業內人士表示,安防大數據在存儲、挖掘、分析等方面仍待突破。
因此,在建設智能安防的路上,如何利用大數據發揮視頻監控圖像的最大效能與數據本身的應用價值,至關重要也值得探索。要知道,大數據最核心的價值在于對數據進行存儲和分析,分析的核心是從數據中獲取價值,價值體現在從大數據中獲取更準確、更深層次的知識。
縱觀全局,現階段大數據、云存儲、云計算和大數據相關技術已經對安防行業,特別是視頻監控行業,形成了深刻的影響,實現了重大的推進作用。而行業特征決定了技術在行業內的發展演進,借鑒互聯網行業先進技術、經驗,結合行業特征和業務目標,進行深度優化演進的系統,將擁有非常好的競爭優勢。因此,大數據在安防行業應用前景依然值得期待。
作為信息時代海量數據的來源之一,安防視頻監控產生了巨大的信息數據。特別是近幾年隨著平安城市、智能交通、智能建筑等行業的快速發展,大集成、大聯網推動安防行業進入大數據時代。
當下,安防行業大數據的存在已經被越來越多的人熟知,特別是安防行業海量的非結構化視頻數據,以及飛速增長的特征數據(卡口過車數據、人像抓拍數據、異常行為數據等),帶動了大數據的存儲、管理、分析等一系列問題,吸引著更多人的關注。
總體來說,大數據安防市場包括兩方面,一是個人消費領域,如家庭和社交媒體產生的數據;另外是城市基礎設施建設,平安城市和智能交通大數據安防的規;瘧谜f明了這個城市基礎設施建設是大數據安防應用主流,而個人消費領域還在孕育階段,期待厚積薄發。
盡管市場發展潛力巨大,但大數據自身也面臨著挑戰。一方面,數據的運用仍面臨多種技術難關的束縛,大數據方面的人才比較缺乏,大數據的產品尚不成熟等問題都制約著大數據在報警運營服務領域的發展。
另一方面,對于安防數據中最重要的視頻數據,對其進行智能視頻分析和挖掘是很困難的事情。目前,除了倍 加 信 車 牌 識 別、人數統計等算法較為成熟外,對視頻進行事件分析、倍加信人 臉 識 別、摘要等技術都還沒達到大規模的商用水平,這也極大地制約了安防大數據的實施。
比如說對于安防視頻圖像數據,傳統的處理方式主要靠事后人工查閱來完成,效率極低。但面對海量的安防數據,如果繼續采用傳統方式,不僅效率低下,而且不能達到實戰應用目的,偏離了安防系統建設目的。業內人士表示,安防大數據在存儲、挖掘、分析等方面仍待突破。
因此,在建設智能安防的路上,如何利用大數據發揮視頻監控圖像的最大效能與數據本身的應用價值,至關重要也值得探索。要知道,大數據最核心的價值在于對數據進行存儲和分析,分析的核心是從數據中獲取價值,價值體現在從大數據中獲取更準確、更深層次的知識。
縱觀全局,現階段大數據、云存儲、云計算和大數據相關技術已經對安防行業,特別是視頻監控行業,形成了深刻的影響,實現了重大的推進作用。而行業特征決定了技術在行業內的發展演進,借鑒互聯網行業先進技術、經驗,結合行業特征和業務目標,進行深度優化演進的系統,將擁有非常好的競爭優勢。因此,大數據在安防行業應用前景依然值得期待。
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