探析大数据技术的发展及其在安防领域的作用

刘慧

摘要：随着互联网、物联网、传感器网络等信息技术的持续发展，人类活动产生的各类数据被持续保存下来，形成了种类繁多的大规模数据集，如社交网络大数据、天文观测大数据、生物信息大数据、安防大数据、智慧交通大数据等。大数据技术通常用于描述大规模数据集在采集、存储、分析、流通过程中所用到的软硬件信息技术。大数据技术的广泛应用在不同行业的发展。弥补了基金行业发展中的不足，是监控系统在观看过程中分辨率更高。在终端使用过程当中，更加智能化。

关键词：大数据技术;安防领域;作用

引言

“加强涉及国家利益、商业秘密、个人隐私的数据保护，加快推进数据安全、个人信息保护等领域基础性立法，强化数据资源全生命周期安全保护。完善适用于大数据环境下的数据分类分级保护制度。”“推进大数据智能化平台建设。”

1、大数据技术的作用

各行业也在加紧建设和不断完善各级大数据平台。通过搭建各级大数据平台，收集下属平台、部门提取的各类感性数据，同时共享获取能够实现全局统计、态势分析、各部门共享需求的各类专业数据，建立完整的数据资源目录，不断强化数据治理和监管体系，构建起各种维度的数据和各种专业数据的原始库、资源库、主题库、知识库和业务库，形成覆盖全行业、统筹利用的信息资源服务体系。整合行業内各部门的共性需求，建立和扩展大数据平台精准赋能的各种渠道，统筹开展行业大数据平台应用。一般做法为上级大数据平台对本级范围和下级汇聚上来的数据资源汇聚、存储、处理，调度下级大数据平台提供的分布式协同计算服务，形成全国行业内数据资源的总索引、总关联和总导航。下级大数据平台汇聚、存储、处理下级范围的数据资源，形成本级的数据资源的索引、关联和导航。向上级大数据平台汇聚数据，同时利用上级大数据平台提供的协同服务，实现跨平台的服务调用。

2、存在的问题

目前，该院正在不断完善自身建设，充分发挥现代化安全措施，以构建集人防、物防、技防、联防于一体的“四防融合”安全体系，尤其是在物防智能化方向。同时，监狱监管也存在一些问题和痛点，包括监所信息化程度较低，系统建设业务覆盖不全、各系统之间较为离散;硬件设备繁多管理困难，设备故障监管排查难、运维成本高效率低;应急事件反馈不及时，突发性事件发展迅速，应对措施开展相对迟缓;数据资源运用不足，大量数据未合理应用等问题，需更深度的数据分析和科学指导，避免日常管理中的盲目性和主观性。

3、大数据技术的发展及其在安防领域的应用措施

3.1、分布式文件系统与数据库

大数据基础设施的基本功能是为海量数据提供持久、安全的存储服务。各类大数据的一个显著特点是多源异构，即数据源多样，数据格式差异很大。图像和视频等原始非结构化数据需要存储在分布式文件系统中，结构化、半结构化数据则需要存储在分布式数据库系统中。典型的分布式文件系统有 HDFS、GlusterFS、MooseFS、Ceph 等开源系统以及商用的 GPFS。近年来还出现了基于区块链的完全去中心化文件系统如 IPFS、TCFS。典型的分布式数据库有 HBase、Cassandra、MongoDB 等开源系统。近年来面向物联网场景的时序数据库发展迅猛，典型的有 Apache IoTDB、TDengine 等开源系统。

3.2、智慧监所

对于智慧研究院来说，无处不在的网络将带来质的变化，一切都将开始进入互联互通的新场景。为智能院内视频等智能设备的数据传输、分析处理提供了更快的传输网络，及时对院内多样化需求做出智能响应。结合泛在网络，指挥监管办公室的应用场景更加丰富，出现了更多新的智能服务。以往困扰着智慧监所发展的诸多问题将迎刃而解，行业应用将进一步拓展。结合泛在网络，在监所广泛部署智能化感知设备，如AR眼镜、无人机、智能定位手环等，实时获得在押人员的动态数据，大大缩短时空数据的传输时间，提高数据更新频率，使数据更加具有时效性。同时打通各个业务系统，使系统间互联互通，提升资源复用度、业务整合度。以收集的泛在时空数据为基础，对语音、图像、地理信息等进行智能识别，基于智能模型对数据进行多元分析和科学指导。将一些常规性、重复的工作进行智能处理，简化了原先工作人员繁杂的工作流程与操作，将有限的资源用于集中处理更重要更紧急的事件，大大提高事件处理效率，真正意义上构建了泛在智能监所一张。现阶段的超高清视频、智能分析等应用场景仍只是冰山一角，伴随着泛在网络迅速发展，未来将有更多的应用探索。

3.3、 数据资源服务层

视图大数据数据资源服务层主要参考安防行业大数据平台构建。目前安防行业大数据平台的数据资源层构建方式与互联网行业相同，符合当前技术主流。视图大数据资源服务层主要包括视图大数据访问、视图大数据处理、视图大数据服务、视图大数据治理、视图相关原始库、视图相关资源库、视图相关主题库、视图相关知识库，也可能包括与视图没有直接关系的其他原始库、资源库、主题库、业务库、知识库。（1）视图大数据的接入、处理、服务、治理主要基于大数据平台提供的接入、处理、服务、治理基础能力进行视图数据相关配置。（2）视图相关原始库主要包括设备基础信息库、结构化信息库、图片库、视频片段库及边设备基础信息库。① 图片库主要包括机动车小图库、非机动车小图库、目标小图库、机动车大图库、非机动车大图库、目标大图库、机动车合成图片库、机动车车牌库。② 设备基础信息库中主要由边侧提取设备基础信息库、边缘侧设备基础信息库、中心设备基础信息库。设备基础信息库在数据资源中是相当重要的一个资源库，因为其中的设备信息信息标识了所有视频图像信息的最终来源，它标识了视频图像信息血缘关系的根，同时也标识了视频图像中提取的各种信息（比如目标、车辆、事件）的位置信息。设备基础信息还经常和视图相关主题库中的重点部位信息库中的地址信息、路网信息库中的道路信息、组织信息库中的组织地址信息、单位信息库中的单位地址信息，标准地址库中的地址信息进行各种维度的关联分析，形成一些目标地关联信息，组建目标地关联库。

3.4、海量数据云端分析

随着云数据分析的不断发展，云计算的功能和存储能力也在不断加强。小芯片可以承载一个城市的信息和数据。这项技术的优化升级不仅减少了平台与云之间信息传递的障碍，提高了信息传输的数据速率，同时为信息系统和信息数据的优化整合，也提供了巨大的便利，使该项信息技术从传统笨重的硬件中解放出来，可以通过一键智能整合技术，通过云端将信息技术实时传送到安保人员和城市智慧建设过程中，最后只需要将边缘设备产生的报警信息反馈给云端和大众，随着云端联合信息技术的不断。合作和优化整合升级传统的云计算已经逐渐退出历史的舞台边缘计算取代云计算的目标也在不断的完善，成为具有分布集体智慧的云端大脑。

结束语

当前，大数据技术仍在快速演进，安防领域的智能应用也在蓬勃发展，二者之间相互促进。目前来看，各部门 / 行业视图大数据建设还处于初期阶段，在顶层设计、技术架构、标准体系、信息安全、运维保障等各方面都在不断发展和完善。

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