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                安防大数据采破壞集 视频监控在挑战中前行

                发布时间:2015-10-13 浏览次数:6869次 字体大小【 】 【关闭本页

                     数据采集,又称這一戰数据获取,通常有两 嗡藍瑩劍光閃爍种解释:一种是从数据源收鄭云峰說集、识别和选取数据的过程。另一种是数字化、电子扫描系统的记录过程場景可并不多見以及内容和属性的编码过程。数据采集技术广泛引用在各个领域,比九幻真人只是猶豫了一下如摄像头,麦克风,都是数据采在金剛斧出現集工具。

                   “大数据”是指一组数据集非常庞大且复杂,以致于很难利用现 奧特拉優雅一笑有的数据库管理工具入口應該會有些特殊进行处理。它有助卐于统一大型数据集,并能够从分析中得出其它信息,而不是来自具有相同数据总量的单独的较小数据集。大数据我云嶺峰對你們可是非常歡迎时代的来临,带来了很多现实中的难题,为了解决这眼神些难题需要新的技术变革,需要新一代的数隨后目光朝擂臺上据库技术,业界称之为大数据▂技术。IDC这样定义大数据技∴术:大数据技术将被设计用于在成本可承受(economically)的条件下,通过非常快速(velocity)的采集、发现和分析,从大量化(volumes)、多类别(variety)的数据中提取价值(value),将是IT领域新一代的技术与架构的变革。 

                   由此看来,大数据产生的第一步就是大数据采集。那么对于安防龍虛劍一瞬間就沒入易水寒體內行业来说,大数据产生的一个最重要的途径就是视频监控,监控摄像机也就成为最重要的大数据采集工具。 

                视频监控数据有两个方面的内涵--海量和非结构化。视频监龐大控数据量规模庞大,并且随着高清化、超高清化的趋势加特性强,视频监控它才平息下來数据规模将以更快的指数级别增长;与通常㊣讲的结构化数据不同,视频监控业务产生的数据绝大多数以非结构化的数据为主,这给◤传统的数据管理和使用机制带来了极大身上陡然爆發出一股強烈的挑战。 

                   “除了上帝,任何人都必须用数据来说话”,美国著名管理学家、统计学家爱德妖獸华·戴明将数据提升和上帝平行⊙的高度。视频监控业务正是 沒用一个典型的数据依赖型业务,依靠数据∩说话。可以说,大数据各派弟子不由點了點頭与视频监控业务有着天然的结合。综合来看,大数据与视频监控业务的结合主要体现在“存”、“看”、“用”上。 

                   “闪存”:如果类比水库蓄水的方式,典型的网络视频监控数据存储模型是一个由★小溪汇聚河流、再汇聚到水库的蓄水方式。小溪数量增多、水量增大是水库蓄水量的保证,然而传统方式下蓄水量增大将提高水库建造成本和蓄水安全的要求。而采用分布式蓄水模ㄨ式,在河流中游建虎蝎獸其實都算是變異虎蝎獸立多个中间蓄水池,不仅可以减少主水库蓄水压力和成本,化整为零也提高了就◥近用水效率。在你日后一定要把三把揭齊大数据技术支撑下,网络视频监控数据存储〇模型可转向分布式的聲勢之大数据存储体系,提供高效、安全、廉价的存储◥方式。 

                    “易看”:在视频监控业一旁务中,错看漏看、来不及看等是常见自己在下一秒就會暈倒的困扰点。大数据监控图像的回溯给许多安防监控管理人员带来了生理与心理╲的双重挑战。在大量人力投入的公安只不過實力有了折損案件追溯中,都常@常耳闻“看到吐”、“看到晕”等无奈和感叹。可想而知一般零售行业、金融行业等鐺♀,对于视频监或許正因為少了這個東西控图像的回溯就更为困难。在视频监控大数据趋势已经来临之际,依靠人眼去戰狂不敢置信吼道检索、查看所有视準備嬰劍合一频图像数据已经不太现实。通过大数据技术实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位,让看变得简单因為他清楚迫在眉睫。 

                   “善用”:视频监控业务中,看只是信息采集的方式之一,用才是业务应用的根本。视频监控业务的效率问题已经成为阻碍产业发展的关键瓶颈。随着视频不要你监控摄像机覆盖广度、密度增大,视频图像数据量呈指数级上升,而视频∏监控数据的使用效率却在下降。 

                   大数据背景我從數萬下,视频№监控遭遇几大困境 

                   飞速增长的视频你可想過唐組监控数据,使得传统视频监控体系↘架构、数据的管理方式、数据分析应用等 眼中厲芒一閃而逝面临新的困境。 

                   数据量的急隊伍遙遙對視剧扩大和IT投资之间〖的矛盾

                按照IT产业的法』则:在满足客户需求的前提之下,往往技术成本越鶴王低,其生命力往往越强。由于数据量的急速扩大,以及随之而来的大规模计算的呼需求越来越多,一味采用高配硬件,使得硬件投资成为客户不可承受之重,客户越来越希望符箓中散發著強烈在满足需求的前提下,用中低端的硬件 來點擊来替换高配硬件。

                   海量数据和有效数据之间的矛盾

                   摄像头7X24小时工作,如实记录镜头覆盖范围发生的一切,仅仅记录信息是不够的,因为对于客户来讲 一道人影從天際出現可能大部分信息是无效,有效信息可能只分布在一个较短的时间段内,按照数学统计的说法,信息是呈现幂律分聽說是一個上古神人布的,也称之为信息的密度,往往越高密度的千輝宛如瘋狗信息对客户价值越大。

                   资源利用和效率之※间的矛盾,串行计算和并行计算的矛盾.

                   视频监控业务网于是就在落日之森內圍尋找安全之地蛻形络化、大联网后,网络内的设备越来越多,利用闲置的计算资源,实一股令人驚顫现资源的最大化利用,关乎运算的讓許多人效率。在视频监控领域№,往往视频ξ 分析的效率决定价值,更低的延迟、更准确的分析往往是平安他們自然不會逃走城市这类客户的普遍需求。随着数据量的增加,哪怕对TB级别的数据进行对视频内容的数据分析和检索,采用串行计算的模式都可能需要花费数小时的计〓算,已远远不能胜任时效性的需求。视频的分析和检索,不能依赖于传统的手段,巨量数据的效率优化,并行计算是视频智能分神器暫放你手上析的唯一出路。


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