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安防大数据应用价值大 如何挖掘成新挑战

2015-03-16 02:00
科技潮人
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  2.我国多数报警运营网络尚未完成规模化建设,用户规模大、跨省市运营的网络很少,每家报警运营服务商的警情并发量不大,而且报警运营服务商之间普遍存在信息孤岛,很难通过大数据分析实现数据的增值。

  3.大数据的挖掘是一个长期的过程,需要企业不断的尝试,挖掘出有意义的信息或规律,并将结果拿到市场上检验。

  4.大数据自身也面临着挑战,数据的运用仍面临多种技术难关的束缚,大数据方面的人才比较缺乏,大数据的产品尚不成熟等问题都制约着大数据在报警运营服务领域的发展。

  大数据时代,安防数据要如何挖掘?

  首先,企业只有建立层次化的安防数据存储制度,才能确保核心数据安全和高效应用。他指出,伴随着近几年高清监控时代的大潮,视频监控数据爆发式增长。但大量的数据是独立的、分散的,甚至只是做了前端NVR本地存储设置,没有实现联网或共享。如在解决方案中要求银行监控中心对管辖区域内重点风险部位、高等级报警联动的图像数据信息采用集中备份存储,通过多层级的存储管理体系,做好核心数据信息的分类管理,将后期的数据智能转化分析集中在对关键性数据的分析处理中,提高数据挖掘的价值密度,实现数据管理的高效应用。

  企业,要依托智能存储和大数据技术加强对非结构化数据的充分应用。视频监控数据类型繁多,除标准可计量的结构化数据外,大量的视频监控数据主要由图像、声音等非结构化数据组成。通过智能化分析手段将这些非结构化数据转化为可统计、可分析的结构化数据才是大数据分析的重点,也是未来做深层次数据挖掘的基础。如在平台的图像智能识别功能中,可对所有视频图像中某一穿着特色的人群做信息抓取,做综合的数据统计分析。这些在实际的安防事件侦查中具有重大现实意义。

  最后,基于整体安防解决方案,将监控中心系统与安防云平台相结合,实现全部安防数据的互联、共享。由此而形成的安防运营数据融合价值巨大。对这些日常运营数据进行综合分析和对比,形成科学的数据分析模型,高层分管领导可直观掌握业务运行状态,相关人员的综合素质;设备运行性能指标;监控中心值班人员报警事件处置能力分析;外包守押的服务质量情况等。辅助领导决策建立更加有效的人员配备机制,更科学的安防行政管理体系等,建立真正“高效运营”的安防管理体系。

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