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智能存儲應用 安防數據挖掘意義重大

責任編輯:editor005

2015-03-12 13:49:15

摘自:中關村在線

傳統的安防監控進入網絡智能時代之后,高清化、智能化、集成化的發展成了安防發展成為行業的趨勢。基于整體安防解決方案,將監控中心系統與安防云平臺相結合,實現全部安防數據的互聯、共享。

安防數據的價值

傳統的安防監控進入網絡智能時代之后,高清化、智能化、集成化的發展成了安防發展成為行業的趨勢。過往行業在圖像的最大優化上下足了功夫,對于耗費大量存儲的數據一直得以重視。隨著云計算及大數據技術的融入,數據的開發成了未來行業競爭的焦點。

在傳統安防概念里,安防數據的意義主要是記錄,為事后的復核查詢提供依據,內容主要包括監控場所環境的視頻圖像文件、報警信息以及出入口管理數據等,處于對安防數據最初級的認識階段。隨著各種安防新技術、新產品的不斷涌現,現代安防管理系統建設已將面向業務流程安防風險管控作為重點,管控過程中產生的安防運維數據海量增長,如何有效深入挖掘此類數據的價值,為企業整體安防風險管控服務有著重要的管理意義。

如何實現安防數據的挖掘

上第一,企業只有建立層次化的安防數據存儲制度,才能確保核心數據安全和高效應用。他指出,伴隨著近幾年高清監控時代的大潮,視頻監控數據爆發式增長。但大量的數據是獨立的、分散的,甚至只是做了前端NVR本地存儲設置,沒有實現聯網或共享。如在解決方案中要求銀行監控中心對管轄區域內重點風險部位、高等級報警聯動的圖像數據信息采用集中備份存儲,通過多層級的存儲管理體系,做好核心數據信息的分類管理,將后期的數據智能轉化分析集中在對關鍵性數據的分析處理中,提高數據挖掘的價值密度,實現數據管理的高效應用。

第二,依托智能存儲和大數據技術加強對非結構化數據的充分應用。視頻監控數據類型繁多,除標準可計量的結構化數據外,大量的視頻監控數據主要由圖像、聲音等非結構化數據組成。通過智能化分析手段將這些非結構化數據轉化為可統計、可分析的結構化數據才是大數據分析的重點,也是未來做深層次數據挖掘的基礎。如在平臺的圖像智能識別功能中,可對所有視頻圖像中某一穿著特色的人群做信息抓取,做綜合的數據統計分析。這些在實際的安防事件偵查中具有重大現實意義。

第三,基于整體安防解決方案,將監控中心系統與安防云平臺相結合,實現全部安防數據的互聯、共享。由此而形成的安防運營數據融合價值巨大。對這些日常運營數據進行綜合分析和對比,形成科學的數據分析模型,高層分管領導可直觀掌握業務運行狀態,相關人員的綜合素質;設備運行性能指標;監控中心值班人員報警事件處置能力分析;外包守押的服務質量情況等。輔助領導決策建立更加有效的人員配備機制,更科學的安防行政管理體系等,建立真正“高效運營”的安防管理體系。

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