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大数据席卷各行各业,安防行业进入大数据时代

近几年来,随着平安城市、智能交通、智能建筑等行业的快速发展,大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。《大数据安全标准化白皮书》正

作者: | 2018-07-05 18:33:13 | 来源:搜狐

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近几年来,随着平安城市、智能交通、智能建筑等行业的快速发展,大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。

《大数据安全标准化白皮书》正式发布,其重点介绍了国内外的大数据安全法规政策、标准化现状,重点分析了大数据安全所面临的安全风险和挑战,给出了大数据安全标准化体系框架,规划了大数据安全标准工作重点,提出了开展大数据安全标准化工作的建议。

如今大数据不仅服务于企业,也已成为社会基础设施的一部分,跟水、电、公路一样,在人们的生活中不可或缺。

城市化近年来迅速发展,随之而来的“城市病”也相继出现,城市无限制扩大,城市人口急速增长,交通拥挤、环境污染、城市内涝等各种问题层出不穷,这些问题对于城市管理的质量和效率形成巨大考验。

而信息化的发展,使数据爆发式增长和积累,以大数据为基础而发展的互联网、物联网、云计算等,正在潜移默化地改变着生活的各个方面,渗透到各个行业和领域。

大数据的发展,极大地丰富了社会、企业经营活动,并为城市管理决策提供数据源,也为提高城市管理质量与管理效率、保护城市生态环境,并为城市公共事业的可持续发展提供决策支持,合理地协调城市相关资源,为建设智慧城市、智能城市提供帮助。

大数据的行业应用

安防视频监控行业是伴随着平安城市、智能交通而发展起来了,新一轮的智慧城市建设也为安防行业的再次发展注入了生气。

随着各地安防系统建设规模不断增大,安防数据迅速膨胀。

由于缺乏适当的手段去利用这些海量数据,导致了“重建设、轻应用”现象,下面就安防大数据在公安和交通行业的应用进行简单介绍。

(1)公安执法

在公安行业,大数据应用无处不存,下面简单介绍一下大数据应用在公安行业几个业务体现。

第一是稽查布控业务。

当案件发生后,需要对嫌疑车辆进行稽查布控,一般采用布控车牌号,通过系统比对卡口车辆信息进行识别,但这种方式存在问题。

当布控车辆从某个卡口经过时,拦截人员通常不在现场,等到拦截人员赶到现场时,嫌疑车辆早已逃之夭夭,从而失去布控的意义。

对于这种情况,可实现移动警务、GIS系统有效关联,通过在GIS系统中绘制嫌疑车辆逃跑路线和防控识别圈,可大大提高拦截效率;

第二是车辆落脚点分析业务。

随着城市的快速发展,城市越来越大,路网也越来越复杂,为迅速逃脱公安机关的抓捕,很多犯罪分子避开城区主干道(一般来说,城区主干道都装有电子卡口),逃窜到人员比较多的小区或偏僻区域。

大华股份通过建设云卡口,通过视频实现卡口相机功能,对海量数据进行云卡口识别,结合GIS系统,将嫌疑车辆轨迹描绘出来,大大提高公安办案效率。

第三是伴随车辆分析。

由于公众安全防范意识的不断提高,犯罪分子独立实施犯罪行为的成功率大大降低,因此,新时期的犯罪行为,开始表现为团伙作案。在踩点和作案时,犯罪团伙通常会使用多辆汽车,以提高成功率。

从卡口系统的角度看,团伙作案具体表现为多辆车同时出没于特定卡口覆盖范围,利用该特征,我们可以从海量的卡口车辆数据中,提取满足特定条件(如车辆行进路线、车辆通行间隔时间、跟车数量以及分析起止时间范围等)的车辆,提高案件侦破效率。

此外,在公安行业还有基于人脸识别的人脸卡口、视频摘要等安防大数据应用。

(2)智能交通

第一是旅行时间计算。

由于电子狗的大量使用,不少驾驶员在通过卡口时,会主动降低速度,一旦离开卡口覆盖范围,又会迅速提高速度,超速行驶。

传统的单点测度无法发现这种超速行为,利用区间测速便可快速检测违章行为,且可减少区域卡口数量,节省建设成本。

而当发现相同车牌在相距较远卡口同时出现时,还可检测出套牌车辆,并可通知相关人员进行拦截追捕。

第二是交通流量分析。

对于交通流量的检测,传统方式是通过地磁、微波检测完成的,但这种检测只能检测车辆数量,却无法检测相关车牌号,这就限制了传统流量分析的应用场景,智能对单一路段进行分析,无法形成全局的流量分析。

而卡口系统记录了车辆号码、车身颜色、车型等更多详细信息,基于卡口系统的流量分析,不仅可计算出城市各小区机动车数量分布,指导出行目的地分析、出行路线分析等应用,而且能够根据车辆流量信息找出城市热点区域,为交管部门提供参考,更好地优化路网机制,规划更为合理的路网参数。

此外,还可通过智能分析系统,对卡口数据进行深层次分析与挖掘,不仅识别车辆车牌号,而且实现对车辆品牌、车辆型号、是否粘贴年检标识、驾驶员是否系安全带、是否驾驶时拨打电话等一些行为状态识别,从而进一步规范车辆达标和安全驾驶行为。

运用大数据提升维护公共安全能力水平,要确立数据文化理念。坚持用数据说话,推动公共安全工作和大数据技术高度融合,使各项决策部署有充分的数据支撑,更加具有科学性。