安防行業(yè)中 大數(shù)據(jù)主要以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主

安防大數(shù)據(jù)涉及的數(shù)據(jù)類型較多，其特點是信息數(shù)據(jù)量大，信息密度小，目前市場上的安防大數(shù)據(jù)以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，存儲下來的數(shù)據(jù)之后都需要進行數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘分析等。

其類型主要包含結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要包括報警記錄、系統(tǒng)日志、運維數(shù)據(jù)、摘要分析、結(jié)構(gòu)化描述記錄以及各種相關(guān)的信息數(shù)據(jù)庫，如人口庫、六合一系統(tǒng)信息等；半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如人臉建模數(shù)據(jù)、指紋信息等；而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要包括視頻錄像和圖片記錄，如監(jiān)控、報警、視頻摘要記錄、錄像信息和卡口人臉數(shù)據(jù)等。

1.NoSQL 數(shù)據(jù)庫

如今物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集設(shè)備基本遍布整個城市，圖像、視頻、傳感信息等數(shù)據(jù)種類繁多，量級大已經(jīng)是目前的常態(tài)?，F(xiàn)在業(yè)內(nèi)采用的主流存儲技術(shù)是NoSQL，全稱 Not Only SQL，有異與傳統(tǒng)的 SOL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，采用的是列式存儲方式，屬于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，主要用于存儲處理種類繁多的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)存儲不需要固定的處理模式，無需多余操作就可以橫向擴展。其中 HBase 是廣泛應(yīng)用的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，HBase 是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，利用 HBase 技術(shù)可在廉價 PC Server 上搭建起大規(guī)模結(jié)構(gòu)化存儲集群。

HBase 的目標是存儲并處理大型的數(shù)據(jù)，具體來說是僅需使用普通的硬件配置就能夠處理由成千上萬的行和列所組成的大型數(shù)據(jù)，能夠滿足安防大數(shù)據(jù)日常存儲，降低存儲硬件的投資成本。

2. 智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

在智能交通領(lǐng)域，交通大數(shù)據(jù)具有體量大、種類多、數(shù)據(jù)更新頻率快的特征，掌握并應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘分析與多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)顯得日益迫切。

目前數(shù)據(jù)分析以采集的交通大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用 Hadoop、NoSQL、HBase、流處理等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實現(xiàn)對海量交通數(shù)據(jù)的實時處理。針對亂闖紅燈、違法變道等違章現(xiàn)象實時告警并記錄，提高交警處理效率。

大數(shù)據(jù)技術(shù)本身具有強大的動態(tài)檢測與預(yù)測能力，可以實時捕捉和動態(tài)掌握交通運行信息，能夠基于人臉識別、車牌識別、GPS 定位技術(shù)等，掌握車輛的全天候出行規(guī)律，然后通過大量車輛數(shù)據(jù)進行匯總分析，精確預(yù)測高峰時段車流等情況，輔助交通管理者進行策略調(diào)整，提高城市交通運轉(zhuǎn)效率等。

3. 公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

在公共安全領(lǐng)域，公安信息化建設(shè)發(fā)展迅猛，公安機關(guān)掌握了社會人口庫、機動車登記數(shù)據(jù)庫、實名制住宿乘機記錄、卡口機動車采集等，也包含了大量的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，蘊含著人、事、物、組織和案件等豐富信息。

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行關(guān)聯(lián)分析能夠在維護社會治安、打擊違法、指揮決策等方面具有重要意義?；诠泊髷?shù)據(jù)的多樣性，結(jié)合現(xiàn)在的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，采用分布式大數(shù)據(jù)協(xié)同技術(shù)，實現(xiàn)物理分布、邏輯統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理，解決數(shù)據(jù)資源分布在多個區(qū)域數(shù)據(jù)中心，開展數(shù)據(jù)資源綜合應(yīng)用的問題，合理運用流處理與批處理，提高對不同類型數(shù)據(jù)的處理效率。

同時基于數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)，根據(jù)人物車輛信息實現(xiàn)卡口緝查布控、車輛落腳點分析、伴隨車輛跟蹤、以圖搜圖等案件業(yè)務(wù)的處理防范等。