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東莞安防創通寶科技闡述安防大數據的新要求

        除了智慧城市建設對平臺提出的挑戰，視頻圖像以及相關數據信息的匯聚、整合和集成，逐步形成了海量數據中心，快速的推動安防行業進入大數據時代，大數據促成視頻綜合管理平臺發生深刻的改變。

       目前安防行業涉及的數據信息類型很多，以數據的結構類型來看，包括了各類非結構化，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片記錄，如監控視頻錄像，報警錄像，摘要錄像，車輛卡口的圖片，人臉抓拍圖片，報警抓拍圖片等； 

       結構化數據，包括報警記錄，系統日志記錄，運維數據記錄，摘要分析機構化描述記錄，以及各種相關的信息數據庫，如人口信息，地理數據信息，車駕信息等；

        半結構化數據，如人臉建模數據，指紋記錄等。

        這些所有數據作為一個整體，從行業層面去觀察，則構成了安防系統或者說安防領域的大數據基礎，有明顯的大數據4V特征。對于通常的大數據特征描述，一般以4V進行概括，即數據體量巨大、數據種類多、價值密度低但蘊含非常有用的價值信息、更新速度快、實時性強。

        然而，與一般的IT大數據相比，安防大數據特征還更為明顯：

        不管是從數據類型還是信息類型來看，安防大數據的種類都很多，而且主要以視頻圖像等非結構化信息為主，目前的IT大數據一般仍以文本信息為主，安防大數據更側重于對非結構化數據的信息分析，提取和挖掘；

      就數據容量而言，安防大數據所產生的數據量更大，所需要消耗的存儲空間更大，對數據的存儲、訪問和管理要求更高；

     以數據量基礎做比較，安防大數據中心的信息價值密度更低，往往一個月的錄像，真正需要關注事件的事件可能只有幾分鐘。因此，從海量的圖像信息中快速和準確的檢測或者挖掘到有用信息的難度更大。

      以單個信息生成點信息更新的頻率來看，安防數據更新速率更快，視頻監控數據7*24時都在持續不斷的更新和累積，信息一直不停的產生和更新。

     由于這些大數據的特性，對于這些海量非結構化視頻數據以及各類圖像特征數據的儲存、管理、分析和應用給安防行業帶來巨大挑戰，也促使新的安防信息處理技術和應用架構的出現。

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