[導讀]
大數據在安防領域應用也已全面展開，安防已進入大數據時代，如何利用音視頻分析技術從這些數據中提取有效信息，找尋到對應的線索，是大數據挖掘的價值所在。
安防行業大數據應用現狀
在大數據時代，作為海量數據的主要來源之一，安防行業相關應用產生了巨大的信息數據，特別是在當前大集成、大聯網的環境下，數據量呈現飛速增長趨勢，面對海量的數據，也帶來了數據整合、數據存儲、數據分析應用等一系列問題。通過尋求解決這些問題的方法，也進一步促進了大數據技術和產品在行業的落地應用。
當前安防行業本身數據資源主要還是視頻資源，基于視頻資源去比對、去關聯、去拓展，而視頻大數據處理主要還聚焦在數據的體量上，因此無論是在數據分析應用的深度和廣度上，數據價值挖掘上，都無法滿足精確防控、立體化防控的要求，無法更好的服務公共社會安全。
安防行業的大數據主要應用方向
在安防領域，大數據的應用目前主要有兩個方向，一是智能交通，二是公共安全。
在智能交通領域，針對交通行業的海量數據處理需求，智能交通管理系統可以在海量數據、惡劣網絡環境和復雜業務處理情況下，實現大量圖片、車輛數據、視頻數據的時時網絡傳輸和快速持久化存儲，同時對任意節點圖像進行顯示，對任意節點視頻進行流暢播放、實時進行比對報警，快速進行多條件檢索，并且將各類多媒體數據和車輛數據合二為一。系統實現對目前的城市道路交通中異常行為的智能識別和自動報警等，從而減輕了交管監控人員的工作負擔，提高了監測的準確度，使得交通管理工作更高效。
在公共安全領域，應用大數據輔助公安人員快速開展治安防控，警情研判及指揮決策，發掘公安信息資源價值。如犯罪嫌疑人追查，可通過輸入嫌疑人照片進行人臉特征識別并在所有視頻中尋找該人臉；犯罪嫌疑車輛追查可輸入嫌疑車的照片或顏色車型等相關特征在所有視頻中尋找；人車物的軌跡分析即在所有視頻中按照特征查找指定的人、車、物并繪制其時空軌跡。
安防大數據應用難點：
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不同來源的大數據，分別存儲于相互獨立的系統中，將這些數據集中于統一的平臺，是安防大數據實施的基礎性工作，但行業、部門壁壘是最大障礙。即使只是公安內部的視頻數據，各省、地市也互不相通，想采集集中也不是一件容易的事。即使集中后，如何找到這些不同類型數據之間的關系，從而挖掘出有價值的數據，也是難點。
?。ǘ祿诰?、分析算法的成熟度問題
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、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。
?。ㄈr效性問題
安防大數據的目的之一就是要解決現有安防系統內以事后查看、分析為主的數據（特別是視頻數據）應用形式，還要增加以事前預警、實時處理，這對大數據處理技術的實時性要求很高。這種時效性就決定了視頻安防大數據的高運算量、高傳輸帶寬的要求。
?。ㄋ模┬畔踩c用戶隱私問題
安防行業，特別是公安行業對數據的安全性要求非常高，這也是造成數據的區域隔離的重要原因。同時，在利用安防大數據上，如何保護用戶的隱私，也是一個非常重要的課題，目前主要采用數據脫敏的辦法。當務之急就是將安防數據安全級別需要有明確的分級定義，不能一味強調安全而各自封閉，否則必將導致安防大數據分析成為無源之水。
?。ㄎ澹┮曨l圖像數據挖掘的難點
1.識別什么特征？一副圖像或者一段視頻可以有無數角度的標簽屬性去描述，什么才是我們需要的屬性？這與我們需要得到的目的密切相關，這就需要公安圖偵的人才來歸納終結。
2.識別算法開發難，由于是平面圖像，因此特征的識別主要原理就是看圖像區域中的輪廓、顏色、紋理與特征庫進行比較。但是在同一個物體在不同監控角度的攝像頭中顯示出的輪廓都不相同，因此無法做到識別。
3.大規模數據處理難，即使做到了識別算法，但是如果要通過數據處理服務器的形式對大規模的視頻進行結構化處理，這個建造成本巨大，其能源的耗費在中國這個夏季需要限電的情況里也不切實際。
?。┚瘎辗掌脚_大數據難點：
1.如何將不同報警運營服務商之間的數據整合在一起？
2.我國多數報警運營網絡尚未完成規?；ㄔO，用戶規模大、跨省市運營的網絡很少，每家報警運營服務商的警情并發量不大，而且報警運營服務商之間普遍存在信息孤島，很難通過大數據分析實現數據的增值。
3.大數據的挖掘是一個長期的過程，需要企業不斷的嘗試，挖掘出有意義的信息或規律，并將結果拿到市場上檢驗。
4.大數據自身也面臨著挑戰，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。
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