2023-2024赛季球队赛程/中国乒乓球教练/湖人拿过几次总冠军/英乙

        當下，安防行業大數據的存在已經被越來越多的人熟知，特別是安防行業海量的非結構化視頻數據，以及飛速增長的特征數據(卡口過車數據、人像抓拍數據、異常行為數據等)，帶動了大數據的存儲、管理、分析等一系列問題，吸引著更多人的關注。

       從數據的結構類型來看，包括各類非結構化、結構化以及半結構化信息。非結構化數據主要包括視頻錄像和圖像記錄，如監控視頻錄像、報警錄像、車輛卡口圖片、人臉抓拍圖片、報警抓拍圖片等;結構化數據則包括報警記錄、系統日志記錄、運維數據記錄、摘要分析等結構化描述信息，以及各種相關的信息數據庫，如人口信息、地理數據信息、車駕管信息等;半結構化數據則如人臉建模。

　　在安防領域，大數據的應用目前主要有兩個方向。一是個人消費領域，如家庭和社交媒體產生的數據;另外是城市基礎設施建設，平安城市和智能交通大數據安防的規模化應用說明了這個城市基礎設施建設是大數據安防應用主流，而個人消費領域還在孕育階段，期待厚積薄發。不管怎樣，大數據帶給安防行業化應用的未來可以期待，關鍵在于如何深耕、挖掘，進而體現數據價值。

　　視頻應用方面，是大數據在安防領域的應用主要。視頻具有比較高信息含量、比較大的數據量因而在視頻智能分析中具有重要的地位。智能視頻分析研究具有廣闊的前景，其以監控視頻資源作為資源基礎，對于歷史監控和實時視頻資源目標對象的提取、增強行為分析，使得對于監控視頻的處理從被動的處置向事前主動預防轉變。而視頻監控的高清化和超高清化發展方向，以及數據信息資源的成倍指數級別的爆發式增長，使得對于視頻監控的處理方式更加靈、伸縮性更大，多臺服務器同時在多個節點進行處理，大大加大了數據的處理進程，使得數據時代下，大數據與安防的結合更加緊密和便利。

　　大數據在帶來巨大機遇的同時，也帶來了很大的挑戰。按照IT產業的法則：在滿足客戶需求的前提之下，往往技術成本越低，其生命力往往越強。由于數據量的急速擴大，以及隨之而來的大規模計算的需求越來越多，一味采用高配硬件，使得硬件投資成為客戶不可承受之重。如何在滿足需求的前提下，刪除重復數據、降低硬件成本投資將成為海量非結構化數據存儲的一個難題。此外，還有數據挖掘、分析算法的成熟度問題、時效性問題、信息安全與用戶隱私問題、視頻圖像數據挖掘等難點。

　　大數據的魅力并不在“大”，而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。所以，對于安防行業而言，如何將非結構化數據轉換成為結構化數據，如何深入挖掘并有效利用這些大規模數據，已經迫在眉睫。

　　值得慶幸的是，隨著一系列政策的出臺，大數據國家戰略正在加速落地，大數據產業發展機遇空前。2016年，繼國家發改委印發了《關于組織實施促進大數據發展重大工程的通知》后，環保部、國務院辦公廳、國土資源部、國家林業局、煤工委、交通運輸部、農業部均推出大數據發展意見和方案，大數據政策從全面、總體規劃逐漸朝各大產業、各細分領域延伸，大數據產業發展也在逐步從理論研究走向實際應用之路。

　　從大數據中“挖出金礦”，是真正考驗企業核心硬技術的階段。安防企業需要腳踏實地、一步步迭代出符合時代需求的產品，在保持研發和創新的基礎上，挖掘市場潛力，在具體應用上扎根垂直領域，并且從解決用戶在大數據管理中遇到的實際問題入手，以實際應用帶動產業鏈配套進行市場競爭。