多维數(shù)据融合，后安防時(shí)代最熱(rè)关键词

• 2020/04/26

相关數(shù)据统计，预计2020年(nián)全球數(shù)据总量将达到44ZB，其中超过80%是非结构化數(shù)据。

繁多的數(shù)据种类、PB级的數(shù)据量、低(dī)价值密度的視(shì)頻(pín)數(shù)据、快(kuài)速的數(shù)据更新处理需求等，這(zhè)些特性都(dōu)预示着視(shì)图數(shù)据市场已经进入大數(shù)据時(shí)代。

近年(nián)来，随着各地(dì)智慧城市的大力建设，汇聚了(le)海(hǎi)量以視(shì)頻(pín)為(wèi)核心的數(shù)据，催生对城市視(shì)頻(pín)、图像、信息等多元數(shù)据的分析和(hé)应用需求。

如(rú)何针对海(hǎi)量监控視(shì)頻(pín)數(shù)据进行(xíng)多维感知接入、全网汇聚、存储、智能(néng)分析、多维融合碰撞及应用挖掘，成為(wèi)重要(yào)的业务课题。

随着科技的发展和(hé)城市管理者对視(shì)頻(pín)应用需求的不断提出，针对視(shì)頻(pín)图像數(shù)据的多维大數(shù)据融合应用关键技術(shù)也在经历革新。

1、非结构化數(shù)据分析处理

安防行(xíng)业中，視(shì)頻(pín)图像等非结构化數(shù)据占到數(shù)据总量的95%以上(shàng)。

長(cháng)期以来，受限于传统产品的功能(néng)和(hé)处理能(néng)力，客户只能(néng)对視(shì)頻(pín)、图片全量浏览查看(kàn)，耗時(shí)費(fèi)力。

目前，随着視(shì)頻(pín)浓缩摘要(yào)、图片二次分析等新技術(shù)日渐成熟，以及各种視(shì)图智能(néng)识别算法的应用，已逐步支撑起非结构化數(shù)据的分析处理需求。

為(wèi)了(le)满足客户获取視(shì)頻(pín)图像中的高价值结构化信息的新需求，需要(yào)优化甚至重新设计现有非结构化數(shù)据分析工(gōng)具，提高其在各种新业务场景下(xià)的适应性。

2、云计算技術(shù)

进入大數(shù)据時(shí)代以来，客户对于搜索、布控的实時(shí)性以及吞吐量的要(yào)求都(dōu)在不断提升。

以卡口系统為(wèi)例，支持日过车500W已经成為(wèi)基本要(yào)求，日过车2000W的城市也不在少(shǎo)數(shù)，這(zhè)就使得系统单位時(shí)間(jiān)內(nèi)需要(yào)处理的數(shù)据量急剧增加。

对于視(shì)頻(pín)等非结构化數(shù)据的处理，客户已经不满足于单纯单机烟囱式建设的传统系统，而是要(yào)求对单个文件也有极致的处理性能(néng)，并且能(néng)支持Scale-out方式按需提高性能(néng)。

对于过车记录、过人(rén)记录等结构化數(shù)据，以及图片二次识别后的特征向量數(shù)据，进行(xíng)分析比对应用，同样需要(yào)高性能(néng)的计算能(néng)力支撑。

云计算具有天生的高扩展性，同時(shí)Spark、Hadoop等并行(xíng)计算框架可(kě)以充分利用集群所有服务器的性能(néng)，将多台设备的计算资源虚拟化，对外(wài)提供统一(yī)的强大算力。

云计算技術(shù)是大數(shù)据時(shí)代非结构化數(shù)据分析，以及结构化數(shù)据分析比对应用的强力支撑。

3、多维大數(shù)据融合应用

两年(nián)前，只有一(yī)些大的厂家才開(kāi)发了(le)丰富的业务平台来实现多维大數(shù)据的融合应用，在实际的大项目中实现落地(dì)部署。

现在业內(nèi)很(hěn)多厂家都(dōu)宣称已经有了(le)自(zì)己的多维大數(shù)据平台，但(dàn)是业务功能(néng)复雜(zá)性相对来讲差异还是比较大。

下(xià)一(yī)步要(yào)想在项目中取得领先，各厂家就必须要(yào)有多维大數(shù)据存储计算的基础平台和(hé)完备的端到端解决方案，体现综合的解决方案竞争实力。

多维大數(shù)据時(shí)代，信息流通(tōng)和(hé)共享是关键，多维數(shù)据在被使用的过程中才能(néng)体现出它的价值。

对于海(hǎi)量非结构化數(shù)据及多种物(wù)联感知數(shù)据来说，极速的數(shù)据存取系统和(hé)開(kāi)放的结构化处理系统，才能(néng)支持后续多维數(shù)据碰撞挖掘，保证其价值的最大化。