大数据智慧安防,智慧安防大数据平台

本文中提到了10个关于大数据智慧安防的相关看点，同时还对智慧安防大数据平台也有不同的看法，希望本文能为您找到想要的答案，记得关注哦！

5g智慧安防解决方案

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答思卡乐智慧监狱物联网智能管控平台是以司法部的《智慧监狱技术规范》为技术指导，以物联网RFID技术为背景，整合了云技术、GIS、移动互联网、大数据分析、智能技术系统等多种领先技术，以对监狱内各类人员的动态行为管理为基础，以警察的日常工作需要为核心，以警务通终端为载体，实现了各类系统互通互联，各类人员信息同平台显示，人员位置自动跟踪记录、智能化区域管理、劳动工具管理、自动推送报警及各类信息等多种先进的狱务管理模式，实现跨地区、跨网络、跨系统信息资源的整合共享和互联互通互控。

智慧监狱物联网智能管控平台操作便捷，提高了警察的工作效率，增强了警察的工作能力，为“智慧监狱”的管理模式提供了有力的技术保障。

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大数据与安防系统

本文贡献者：【蚀心】 ，解答(大数据智慧安防)的问题，欢迎阅读！

答大数据安防应用 三种技术及五大挑战

1大数据安防应用的几种关键技术

在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。

安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。

大数据

对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值，提升对安防大数据的应用能力，大华股份从多层次、全方位考虑产品和方案规划，不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。

要提升安防大数据的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等，大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测，并通知系统对事件进行快速响应，这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化，大大加快了整个系统的大数据处理应用。此外，大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统，如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。

大数据安防应用的几种关键技术

1)大数据融合技术

经过十几年的发展，国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体，其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求，如何解决这些问题成为当务之急。

为实现数据融合、数据共享，首先要解决存储“分散”问题，大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享，解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题，为安防大数据应用分析提供可靠基础。

2)大数据处理技术

安防大数据以半结构化和非结构化数据居多，要实现对安防大数据的分析和信息挖掘，首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处理，为大数据的进一步分析和应用提供进一步支持。

3)大数据分析和挖掘技术

国内平安城市历经十几年的建设，在解决了稳定性、规模化之后，当下面临的问题是如何深化应用的问题，即如何实现公安部的要求，建为用、用为战的目标，实现对安防系统的深层次应用。

对安防大数据而言，要实现业务的深层次应用，首先需要对安防数据进行分析和挖掘，以云存储和云计算系统为基础，通过云计算系统实现对“大数据”的快速分析，如基于云的车牌识别，可通过对海量视频的分析，快速提取海量车牌信息，并通过应用系统对相关数据进行深一步挖掘、关联，形成有效“档案”。最后利用这些分析和挖掘的数据实现对事件的预测预防、报警，最终实现安防系统建设的实战应用目的。

2大数据成熟行业应用

大数据成熟行业应用

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“**”。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，一旦离开卡口覆盖范围，又会迅速提高，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。

3大数据安防面临的挑战

大数据安防面临的挑战

(1)海量非结构化数据存储

相较于其他行业，安防非结构化的数据存储压力不断增大，一方面源于视频、图片等非结构化数据本身容量，另一方面源于安防数据规模的不断扩大，安防大数据存储对系统设备提出了更高挑战，如何在满足需求的前提下，删除重复数据、降低存储硬件成本投资成为海量数据存储的一个难题

(2)数据共享

大数据需要通过快速的采集、发现和分析，从大量化、多类别的数据中提取价值。安防大数据时代最显著的特征就是海量和非结构化数据共享，用以提高数据处理能力。而海量数据存储在不同系统、不同区域、不同节点、不同设备中，这给数据的传输和共享带来极大的挑战：

(3)数据安全

视频监控数据具有私密性高、保密性强等特点，不仅是事后追查的依据，而且更是后续数据分析挖掘的基础。因此，数据安全一方面体现在数据不受外界入侵或非法获取，另一方面体现在庞大数据系统的鲁棒性、体系容错机制，确保硬件在发生故障时数据可以恢复，可以继续保存。面对海量数据的存储、共享、硬件和软件设备承载的极大风险，如何构建大型、海量视频监控存储系统、数据分析系统以及容错冗余机制是安防行业面临的重大考验；

(4)数据利用

安防监控虽然数据量很大，但真正有用的信息并不多。安防数据的有效性分为两个方面，一方面有效信息可能只分布在一个较短的时间段内，根据统计学原理，信息呈现幂率分布，往往越高密度的信息对客户价值越大；另一方面，数据的有效性体现在深层次挖掘庞大的海量数据，关联得出有效信息。视频监控业务网络化、大联网后，网内的设备越来越多，利用网内的闲置资源，实现资源的最大化利用，关乎运算的效率。在视频监控领域，往往视频分析的效率决定价值，更低的延迟、更准确的分析往往是客户的普遍需求。如何对海量的视频数据进行分析检索业对行业提出更大的挑战。

(5)缺乏统一标准

国内安防行业经历十几年的快速发展，在此发展过程中，平安城市建设表现卓越，在安防应用中也一直走在前列，国内平安城市系统的建设也不断推动着国内安防技术和安防厂商的发展。在平安城市项目的建设过程中，由于参与的安防厂家众多，不同项目、不同系统甚至同一系统采用的设备厂商也不尽相同，为了更好的兼容各厂商产品，整个安防行业和政府也制定了一些标准，如ONVIF协议、GB28181协议以及各个地方省市发布的一些标准。

新一轮的智慧城市正在紧锣密鼓地进行着，相对平安城市相对“简单”的治安监控，智慧城市要求数据共享，跨区域视频联网监控、监控资源整合与共享以及政府各部门之间的视频监控资源共享等等。但是不同的地方城市，不同的行业类别，不同的管理方式都会有不同的监控系统方案，数据融合或者共享兼容性问题更多，对整个系统建设是重大考验。

平安城市系统面向的是安防行业设备与系统的兼容问题，随着各种行标、地标的制定，各种问题基本得以解决；而智慧城市系统不仅仅是安防系统的整合，而是多个行业系统的集成应用，因缺乏统一标准带来的复杂性可想而知。庆幸的是国家目前已经开始起草智慧城市建设的各种标准，而相关企业也在不断规范自身系统的兼容性和开放性。 

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以上就是道尔智控小编解答(蚀心)贡献关于“大数据与安防系统”的答案，接下来继续为你详解用户（ 几情能相悦）解答“安防搅局者阿里”的一些相关解答，希望能解决你的问题！

安防搅局者阿里

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答阿里商业扩张的对象又多了一个千方。

昨日消息，阿里36亿元入股智慧城市领域上市公司千方 科技 ，成为其第二大股东。

阿里的商业大盘上，“智慧城市”绝对是其中的重要筹码，这个充斥着野心和荷尔蒙的“产品”，正因为边界模糊而变得前景广大。

那么，面对诺大的智慧城市，商业利剑最佳的刺入点会在哪里？

一个行业鲜少让所有的从业者都能达成共识，AI行业是个例外，几乎所有的从业者都认为： 智能安防、智慧交通会是最先爆发的 AI 产业。

如果说智慧交通、智能安防是各路玩家必须经过的一站，那么在高手如云的产业圈，阿里为什么把绣球抛给了千方？

故事还要从两年前说起。

2017年11月，千方 科技 以47亿的“聘礼”，成功让宇视 科技 “远嫁”北京。

作为国内领先的安防企业，2018年宇视市场排名暂列全球第六；产品卖到全球145个国家；智能交通项目达330多个；并推出了人工智能产品 “六山两关”和人工智能方案”AI Ready”。

作为智能交通系统集成领域的玩家，千方的入局，看傻了很多吃瓜群众，但是惊艳了整个轨道交通市场。

于千方，作为一家上市公司，它长期专注于交通集成领域，将宇视招入麾下，可以快速将业务范畴延伸到安防制造领域，并且可以跳出智能交通这个井底，将业务触角延伸到智慧城市这个国家新的大投资战略上。

同时，也可以借助宇视在公检法、医疗、教育、能源、企业、零售等领域的资源，将自身在交通领域的集成产品拓展进去。

不出意外，2018年，千方 科技 取得了长足进步。

首先体现在证券市场，在整个2018年A股上证指数跌了近1000点，众多“明星股”纷纷下跌的大背景下，千方 科技 在A股市场表现得非常坚韧，市值一直保持在原先的水平，不掉价。

其次，从产品层面来看，千方 科技 在车路协同领域，基于LTE-V标准的产品研发规模展开，已进入规模量产及系列化阶段，车载单元、路侧单元已通过工信部组织的互联互通测试及无委的型号核准，这些都会成为千方 科技 在智能交通赛道竞争的绝对壁垒。

在战略布局上，千方推出了“一体两翼”发展战略，“一体”是围绕智慧城市保持大数据与人工智能的优势，“两翼”是智慧交通和智能安防两大业务版块，也可以理解为千方与宇视。

此番布局，“恰巧”吻合了阿里的未来战略布局。从这来看，阿里入股，属意料之外，但也在情理之中。

阿里在安防行业“闻名”主要得益于城市大脑的快速复制落地。

在阿里技术委员会主席王坚眼里，“城市大脑”具有人类登月般的重要意义。它像是杭州献给整个世界的一个礼物，就像当年罗马给了世界一个下水道，伦敦给了世界一辆地铁，纽约给了世界一张电网。

眼下，阿里已经为包括雄安、澳门、吉隆坡在内的数十座海内外城市送去了厚礼。

与此同时，伴随着项目落地也有一些声音此起彼伏，很多业内人士认为，阿里做安防，醉翁之意不在酒，城市大脑背后实则是城市“数据”的殊命争夺。

举例来说，2017年，衢州市政府拨款4.37亿元，要联合阿里为这座古老的城市打造“城市大脑”。

4.37亿元其实“并不多”。

按照项目方的说法，衢州“城市大脑”将分为多期进行建设，这笔资金主要用于城市大数据平台及软件层建设所用。

通常，一个三四线城市，摄像头总数预估在2000到10000路左右，建设大数据中心需要考虑到余量配备，也就意味着上万路的硬件搭建较为容易。比如湖南省会长沙市，摄像头全部建满应该能到10万路左右。

以一万路计算，视频分析服务器均价为30万元/台，支持同时100多路数据分析，由此需要的服务器可能3000万元朝上（路数只代表原始数据量，而实际的价格往往是和分析的计算成本强相关，个体差异很大），其他各类数据分析假设与之对等，考虑到整个机房配置等，所需费用在2亿元左右。

如果最后刨去人工等其他成本，阿里在每个城市的“城市大脑”项目上能够获得一定的营收，但利润相比其主航道业务是小巫见大巫。（此前，阿里还以4.55 亿元的价格中标海口“城市大脑”建设，具体金额都相差不大。）

即便如此，可以发现除了阿里，包括腾讯、京东、百度等互联网巨头都加足马力，争抢着进入这条赛道。投入产出比并不诱人的背后，这些互联网企业为何要在建设智慧城市上花费如此大的精力？

某业内高管告诉雷锋网，可以预见得到的未来趋势是，硬件会为软件服务，而不是相反。 全力进军安防的互联网公司们意图已经非常明显：要做物联网时代的大数据运营商。

相关数据统计，到2025年，全球数据圈将增至175ZB（1ZB约为1万亿GB），而中国预计将以48.6ZB的数据量成为全球最大数据圈。

与此同时，“数据变现”问题一直以来都极大困扰着传统的数据持有企业，相比之下，互联网公司对于客群需求和消费行为的研究远超于传统公司，后者在流量“变现”的布局上显得更加得心应手。

以往，包括阿里在内的互联网厂商更多掌握的是用户线上数据，而线下数据基本是一片空白。

这也就意味着，数据大战中，谁掌握了更多的视频监控路数，谁就能构建更加精准的用户画像，从而更好知悉、满足用户诉求，获得大数据时代更大的话语权。

创新不是一个崭新产品的诞生，而是现有的产品被赋予了新的用途，可以预见的是，线上数据与线下数据的打通，将为所有公司打开一扇从未涉足的世界的窗户。

譬如，未来在新零售市场，通过视频监控的铺设，可以对线下海量商铺形成覆盖“店前”、“店中”、“收银”各个环节的整套解决方案。

店前设备负责客流分析。当消费者走到门店前时，摄像头开始抓拍，分析其是新客、老客还是VIP。

此外，在收银台场景下，摄像头还可以清晰地记录购买者的客户属性，比如年龄、性别等；对商品的购买人群进行分析，有助于门店后期针对目标客户进行更精准的商品推广等。

店前、逛店、收银对应着零售行业消费者的生命周期。

门前经过的是“游客”，进店后成了“客户”，再进入收银环节就是“用户”。利用这一整套的服务，相关互联网企业可以帮助线下门店更好地了解门店的客流情况和店内销售转化。通过获取和分析用户数据实现从选址到营销的全面赋能，把“游客”最终变成“用户”。

数据变现是一个很大的课题，也是一个很有趣的课题，因为它没有界限、没有方向，是一个完全的黑盒子，等待着每一个人去 探索 。

佳都集团董事长刘伟甚至认为，对于企业来说，数据是21世纪的石油；对于个人而言，数据是其生活的再现；对于政府来说，数据是基础性的战略资源。

有着明确目标的阿里，在智能安防市场，虽然有些迟到，但是玩起小步快跑来，这个互联网巨头丝毫不含糊，在庞大商业生态的加持下，阿里手握几张好牌。

从产品层面来看，阿里云此前发布了云边端物联网视频服务Link Vision 1.0。

“ 阿里这招非常狠，顺利的话，他们可以做到视频物联网，真正实现城市大脑 。”对于这款产品，华泰科捷CEO傅剑辉如是说。

Link Vision 1.0包含了物联网视频开放平台和物联网视频AI解决方案，它可以帮助传统摄像头厂商与安防工程商更好实现数字化和智能化转型。

也就是说它能从技术上解决中小企业盈利模式单一、画质不佳、体验欠佳、亦或是安全性得不到解决的现实问题。

阿里云这一招数实际上与东方网力当年在模拟向数字转换时做的联网控制器有异曲同工之处。

其目的是将各种模拟的摄像机、DVR、DVS、模拟矩阵、IPC、NVR、网络矩阵用一个网关设备连接在一起，那么它的核心就是今天所谈的多媒体、数据网关。

阿里提出的这个边缘化产品一来可以被部署到每一个城市中的每一个节点；其次，基于边缘云的视频结构化运算，它能够将很多消费级安防摄像机接入到阿里云平台上，通过边缘云计算服务器完成数据结构化。

如此，阿里便通过视频物联网拿到了城市视频的数据，而这一点是阿里以前做不到的。

今天来看，华为也在搭建一张云、海康也在织编一张云，后期谁能够拿到更多的视频、更多的数据，后期的竞争力也就越强。

从战略布局上看，本次入股千方也可以认为是一张绝佳好牌。

如果说产业经营是做‘加法’，那么投资并购就是做‘乘法’。未来的市场份额争夺会更偏向于报团取暖式进取，个人英雄式的单打独斗已经成为过去。

一个企业的并购行为，从某种意义上来说，并不是简单追求规模效益的推动，而是为未来的协同发展打好基础。

阿里入股千方，无论就智慧城市大产业而言，还是针对智慧交通、智能安防等细分领域，都是一桩赢面更大的买卖。

安防也好、交通也罢，都是非常“重”的行业，此前很多大型企业在其中蛰伏良久，但最后都铩羽而归，主要原因就是产品丰富度不够；另外不具有供应链优势，一些与传统视频图像相关的器件，如镜头等的供应能力存在不足，在机电控制方面也没有足够的积累。

阿里的优势在于云端，针对边缘端来说，如果单个城市地去攻坚、去做重，费力不讨好，选择入股千方，联手宇视无疑是最佳的入局方式。

早在战国时期，诸侯并起、相互兼并，出现战国七雄，历经合纵连横，最终秦王扫六合，一统天下。

两千多年后，在全球一体化的趋势下，贸易、技术、服务、管理、资源、资本、智力等一切推动经济增长的要素都在不可逆转地荡涤着各国的经济边界。

在这个过程中，投资并购就是资源整合、就是扫荡边界、就是重新洗牌；同理，此路数在安防行业也同样适用。

比如海康威视曾收购英国公司SHL，进一步开拓海外市场；大华股份也曾以2900万美元收购FLIR旗下Lorex品牌，扩张北美销售网络，如此等等。

行业需要搅局者。

183年前，一艘载有500名装备枪械、木棍和战斧的毛利人的英国海船在群岛登陆。随之，制造了针对岛上莫里奥里人的大屠杀，并将幸存者作为奴隶驱使。

要知道，时间倒数千年，莫里奥人也是强大的波利尼西亚雄鹰，这一次相比来势汹汹的毛利人，严重退化。

历史 与商业从来都是惊人的相似，有着同等的规律使然。

从外企雄霸到海大宇并起再到各路英雄入局，安防前端AI与云端AI业务间的战场，从安防公司与AI公司两大势力之争，进入安防公司、 科技 巨头、AI公司三局鼎立的局面。

三类公司，战术不同、战略迥异。

从横向讲，海康、大华为“防御派”；商汤、旷视为“革新派”； 阿里、华为为“进攻派”。

海康、大华等传统安防巨头的打法重“边缘”，从上到下，保持软硬一体化优势；

商汤、旷视、地平线等AI独角兽的战略打法则从外向内，通过算法进击云端，通过芯片主攻IPC，从而布局中心控制系统，基于顶层设计做服务；

阿里、华为等产业巨兽进军安防的思路比较清晰，凭借较深的行业渠道积累搭建自己的平台，吸引更多合作伙伴，打造更大的泛安防生态圈。

今天来看，阿里的智慧城市版图又多了千方、宇视两个优质伙伴。雷锋网雷锋网雷锋网

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智慧城市安防包括哪些方面

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答年末将至，在例行检查的时候格之格，网格汽车零部件企业中发现的成员拖欠3？4个月的工资的一部分。于是，他通过手机APP，其输入的信息和相关照片“社会综合治理网格化管理体系，管理”。通过社交网络平台，实时更新的企业工资信息治理。社区成员处置的工作站智慧的证据核实后，该信息被提交给智慧城镇指挥中心。在随后的20天，城镇情报局指挥中心协调等部门督促该公司已发行员工工资。

这是城市管理指挥(应急)数千例经我中心智慧来处理的。数据显示，2015年，金水人员巡查时发现各种问题5579，社区平台处置5422，问题约90%可以通过社区平台，最初的目标，基层治理来解决。

如今，分布在各个网格1600的成员成为安防监控，流量控制，安监，城管，规划，人类社会等方面的问题，“哨兵”。依托城市管理服务的大数据平台和综合管理平台的智慧，只要网格的成员时，信息的“扫楼”发现网格内的各类动态项可以及时上报城市管理智慧并快速处理数据库的服务，以实现社会的精细控制。

从郑州局的数据数据显示，截至2015年12月31日，该地区的249社区，201社区促进社会管理网格工作，共有835网搜集304760数据库，其中121社区进入了实际操作阶段系统通过社会治理网格平台检查中发现的问题，7619，超过80%的完成率。同时确定民政，卫生计，消防，安监，流管，人类社会，城市管理，环境保护，土地九个部门，网格化管理任务88，社会治理网格模式初步形成的实施。

在昨天的会议上，市委常委，郑州市委书记张卫东区表示，在国家郑州基层治理改革超越了前面，届时，郑州将加强顶层规划和设计人员的融合，促进创新基层治理，促进郑州市质量建设。

金鹏信息智慧城市解决方案

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智慧安防公司

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答有的，各行各业都注重与互联网、大数据结合，保安公司也是一样的，广东龙翔保安公司在这方面行的，到官网找工作人员问下。

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大数据金融未来发展趋势

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答浅析大数据发展趋势

虽然大数据仍在起步阶段，存在诸多挑战，但未来的发展依然非常乐观。大数据的发展呈现八大趋势：数据资源化，将成为最有价值的资产；大数据在更多的传统行业的企业管理落地；大数据和传统商业智能融合，行业定制化解决方案将涌现；数据将越来越开放，数据共享联盟将出现；大数据安全越来越受重视，大数据安全市场将愈发重要；大数据促进智慧城市发展，为智慧城市的引擎；大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业；大数据在多方位改善我们的生活。

趋势一：数据资源化，将成为最有价值的资产

随着大数据应用的发展，大数据价值得以充分的体现，大数据在企业和社会层面成为重要的战略资源，数据成为新的战略制高点，是大家抢夺的新焦点。《华尔街日报》在一份题为《大数据，大影响》的报告宣传，数据已经成为一种新的资产类别，就像货币或黄金一样。Google、Facebook、亚马逊、腾讯、百度、阿里巴巴和360等企业正在运用大数据力量获得商业上更大的成功，并且金融和电信企业也在运用大数据来提升自己的竞争力。我们有理由相信大数据将不断成为机构和企业的资产，成为提升机构和企业竞争力的有力武器。

趋势二：大数据在更多的传统行业的企业管理落地

一种新的技术往往在少数行业应用取得了好的效果，对其他行业就有强烈的示范效应。目前大数据在大型互联网企业已经得到较好的应用，其他行业的大数据尤其是电信和金融也逐渐在多种应用场景取得效果。因此，我们有理由相信，大数据作为一种从数据中创造新价值的工具，将会在许多行业的企业得到应用，带来广泛的社会价值。大数据将在帮助企业更好的理解和满足客户需求和潜在需求，更好的应用在业务运营智能监控、精细化企业运营、客户生命周期管理、精细化营销、经营分析和战略分析等方面。企业管理既有艺术也有科学，相信大数据在科学管理企业方面有更显著的促进，让更多拥抱大数据的企业实现智慧企业管理。

趋势三：大数据和传统商业智能融合，行业定制化解决方案将涌现

来自传统商业智能领域者将大数据当成一个新增的数据源，而大数据从业者则认为传统商业智能只是其领域中处理少量数据时的一种方法。大数据用户更希望能获得一种整体的解决方案，即不仅要能收集、处理和分析企业内部的业务数据，还希望能引入互联网上的网络浏览、微博、微信等非结构化数据。除此之外，还希望能结合移动设备的位置信息，这样企业就可以形成一个全面、完整的数据价值发展平台。毕竟，无论是大数据还是商业智能，目的都是为分析服务的，数据全面整合起来，更有利于发现新的商业机会，这就是大数据商业智能。同时，由于行业的差异性，很难研发出一套适用于各行业的大数据商业智能分析系统，因此，在一些规模较大的行业市场，大数据服务提供商将会以更加定制化的商业智能解决方案提供大数据服务。我们相信更多的大数据商业智能定制化解决方案将在电信、金融、零售等行业出现。

趋势四：数据将越来越开放，数据共享联盟将出现

大数据越关联越有价值，越开放越有价值。尤其是公共事业和互联网企业的数据开放数据将越来越多。我们看到，美国、英国、澳大利亚等国家的政府都在政府和公共事业上的数据做出努力。而国内的一些城市和部门也在逐渐开展数据开放的工作。比如北京市在2012年就开始试运行政务数据资源网，在2013年年底正式开放；上海在2012年启动了政府数据资源开放试点工作，数据涉及地理位置、交通、经济统计和资格资质等数据；2014年，贵州省也加入数据开放之列，10月份云上贵州正式上线。对于不同的行业，数据越共享也是越有价值。如果每一个医院想获得更多病情特征库以及药效信息，那么就需要全国，甚至全世界的医疗信息共享，从而可以通过平台进行分析，获取更大的价值。我们相信数据会呈现一种共享的趋势，不同领域的数据联盟将出现。

趋势五：大数据安全越来越受重视，大数据安全市场将愈发重要

随着数据的价值的越来越重要，大数据的安全稳定也将会逐渐被重视。网络和数字化生活也使得犯罪的分子更容易获取关于他人的信息，也有更多的骗术和犯罪手段出现，所以，在大数据时代，无论对于数据本身的保护，还是对于由数据而演变的一些信息的安全，对大数据分析有较高要求的企业将至关重要。大数据安全是跟大数据业务相对应的，与传统安全相比，大数据安全的最大区别是安全厂商在思考安全问题的时候首先要进行业务分析，并且找出针对大数据的业务的威胁，然后提出有针对性的解决方案。比如，对于数据存储这个场景，目前很多企业采用开源软件如Hadoop技术来解决大数据问题，由于其开源性，但是其安全问题也是突出的。因此，市场需要更多专业的安全厂商针对不同的大数据安全问题来提供专业的服务。

趋势六：大数据促进智慧城市发展，为智慧城市的引擎

随着大数据的发展，大数据在智慧城市将发挥着越来越重要的作用。由于人口聚集给城市带来了交通、医疗、建筑等各方面的压力，需要城市能够更合理地进行资源布局和调配，而智慧城市正是城市治理转型的最优解决方案。智慧城市是通过物与物、物与人、人与人的互联互通能力、全面感知能力和信息利用能力，通过物联网、移动互联网、云计算等新一代信息技术，实现城市高效的政府管理、便捷的民生服务、可持续的产业发展。智慧城市相对于之前数字城市概念，最大的区别在于对感知层获取的信息进行了智慧的处理。由城市数字化到城市智慧化，关键是要实现对数字信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术。大数据是智慧城市的核心智慧引擎。智慧安防、智慧交通、智慧医疗、智慧城管等，都是以大数据为基础的的智慧城市应用领域。

趋势七：大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业

一个新行业的出现，必将在工作职位方面有新的需求，大数据的出现也将推出一批新的就业岗位，例如，大数据分析师、数据管理专家、大数据算法工程师、数据产品经理等等。具有有丰富经验的数据分析人才将成为稀缺的资源，数据驱动型工作将呈现爆炸式的增长。而由于有强烈的市场需求，高校也将逐步开设大数据相关的专业，以培养相应的专业人才。企业也将和高校紧密合作，协助高校联合培养大数据人才。如2014年，IBM 全面推进与高校在大数据领域的合作，引入强大的研发团队和业务伙伴，推动“大数据平台”和“大数据分析”的面向行业产学研创新合作以及系统化知识体系建设和高价值人才培养，建设符合中国教学特色及人才需求的大数据相关学分课程，为未来建设特色专业方向做准备。

趋势八：大数据在多方位改善我们的生活

大数据不仅用于企业和政府，也应用于我们的生活。在健康方面：我们可以利用智能手环监测，对我们的睡眠模式来进行追踪，了解睡眠质量；我们可以利用智能血压计、智能心率仪远程的监控身在异地的家里老人的健康情况，让远在他方的外出工作者更加放心；在出行方面：我们可以利用智能导航出行GPS数据了解交通状况，并根据拥堵情况进行路线实时调优。在居家生活方面：大数据将成为智能家居的核心，智能家电实现了拟人智能，产品通过传感器和控制芯片来捕捉和处理信息，可以根据住宅空间环境和用户需求自动设置控制，甚至提出优化生活质量的建议，如我们的冰箱可能会在每天一大早建议我们当天的菜谱

上文就是道尔智控小编解答贡献者：（繁华落尽，如梦无痕）解答的关于“大数据金融未来发展趋势”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续分折下文用户【歧慕梅】贡献的“智慧安防技术”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。

智慧安防技术

本文贡献者：【歧慕梅】 ，解答(大数据智慧安防)的问题，欢迎阅读！

答1.

（1）大数据

在智慧社区、大型智能小区建筑群的智能安防中需要7X24小时获取视频信息，是海量视频数据，属于大数据。因此视频大数据的发展特点为：

非数字化转为数字化，现已接近成熟。

数字化到数据化，关键是结构化。

大量转换来的非结构化到结构化数据，数据集中是关键。

大量数据与快速处理矛盾。

大数据的应用最重要的是数据大集中，只有集中数据，才能对数据进行分析和处理，挖掘出有利用的信息价值。智慧交通、智慧社区、智慧安防、平安城市、数据、视频、信息集成化、集成管理等都应用到大数据技术。

2.

可视化

①视联化、②视频分析技术、③视频摘要技术

以上就是道尔智控小编解答(歧慕梅)分析关于“智慧安防技术”的答案，接下来继续为你详解用户（共你赴荣华）贡献“智慧安防平台管理系统”的一些相关解答，希望能解决你的问题！

智慧安防平台管理系统

热心用户提供：【共你赴荣华】 ，解答(大数据智慧安防)的问题，欢迎阅读！

答（1）大数据

在智慧社区、大型智能小区建筑群的智能安防中需要7X24小时获取信息，是海量数据，属于大数据。因此大数据的发展特点为：

非数字化转为数字化，现已接近成熟。

数字化到数据化，关键是结构化。

大量转换来的非结构化到结构化数据，数据集中是关键。

大量数据与快速处理矛盾。

大数据的应用最重要的是数据大集中，只有集中数据，才能对数据进行分析和处理，挖掘出有利用的信息价值。智慧交通、智慧社区、智慧安防、平安城市、数据、、信息集成化、集成管理等都应用到大数据技术。

（2）可视化

①视联化

领域从技术层面分为点播（以IP为主导）、广播（IPTV、IPTP）、通信（IP网和广电网），其中IP网存在压缩时延的问题，而广电网是无时延的，其特征是全实时、全高清、全交换、全功能、全覆盖、点对点、双向互动。

②分析技术

智能分析是使用计算机图像视觉分析技术，借助于计算机芯片强大的数据处理功能，通过将场景中背景和目标分离进而提取、比对和分析画面中的关系信息，对画面进行高速分析，用户可以根据分析模块，通过在不同摄像机的场景中预设不同的非法规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义非法规则的行为，系统会自动发出警告信息，并且会根据预先定义好的相关联动设备进行触发联动动作，用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取先关的预防措施。

涉及的“人”识别技术主要有：生物特征检测、生物特征识别、行为特征识别等，广泛应用于重要出入口，特别适用于人流量大，人口成分负责的大型小区。

涉及的“车”识别技术主要有：车牌检测、车牌识别、车身颜色识别、车型检测，广泛应用于大型商业中心停车场的管理与收费等。例如，聚光智能停车场车位引导系统已经成功运用在多个大型商业停车场当中。

涉及的“事”识别技术，主要有周界防范、行为防范、人（车）流量统计、人群聚集等，其中行为分析包括快速移动检测、交通拥堵检测、周界跨线检测、排队异常等情况，广泛应用于智慧社区周界防范等。

涉及“增强”技术，主要有浓缩、图像清晰化、故障诊断等，借助这些技术，可以有效缩短时间快速查找目标、增强图像效果、快速准确锁定故障类型，从而提高分析的能力和质量。

分析技术在结构上有两种方式：前端分析和后端分析。

前端分析就是采用具有智能分析模块功能的前端摄像机，前端摄像机即可实现车牌识别、行为异常报警、移动侦测报警、入侵检测报警、物品遗留识别报警等功能，然后把提取到的相关特征数据和图像一起往后台中心传送，由后台中心进行集中管理、控制、显示、和储存。前端分析使实时分析预警成为可能，可大大节省传输和存储资源。目前，前端分析的应用主要适用于高清网络摄像机。

后端分析即前端采用无智能分析模块的摄像头，前端摄像机把采集到的图像往后台中心传输，由后台的智能分析服务器针对图像进行分析和识别。其后台智能监控的核心是由各种算法组成的，不同的算法应用在不同的场景之中，而且各种应用场景的需要会随着具体环境的改变而改变；整个分析运算和处理都是由后台中心相关的服务器和完成的。

随着图像的存储，后台的储存设别保存着海量的历史数据，但这些一般都很少再调用，但在实际的管理和使用中，往往会根据某种需求对历史进行搜索找出目标，但要在这海量的历史数据中查找，要消耗大量的时间和人力。所以，采用“智能检索”也是一种智能分析技术，它对所定义的规则或要求，对保存在储存设备中的历史数据进行快速地比对，把符合规则或要求的浓缩、集中或剪切到一起，这样就能快速检索到目标。

③摘要技术

摘要技术是对海量数据进行快速检索、智能分析与处理，从大数据中挖掘出有价值的、与事件关联的小数据片段，建立摘要信息模式。通常用一段静态或者动态的图像序列出来表示，并对原始信息予以保留。摘要在分析和基于内容的检索中扮演着重要角色。

以上就是道尔智控小编解答(共你赴荣华)贡献关于“智慧安防平台管理系统”的答案，接下来继续为你详解用户（做你梦中人）回答“智慧眼服务平台”的一些相关解答，希望能解决你的问题！

智慧眼服务平台

本文贡献者：【做你梦中人】 ，解答(大数据智慧安防)的问题，欢迎阅读！

答数据挖掘也被计算机技术科学称为数据库中的知识，是在大量研究数据发展中，发现有用模式和关系的过程。它将统计和人工智能技术工具与数据库信息管理相结合，分析可以称为数据集的大型数字集合。数据挖掘广泛应用于商业、研究和政府信息安全管理领域。据我了解，智慧眼云治就是一个不错的数据治理平台，依托于玄武大数据中台，是一款融合元数据管理、数据地图、数据质量、数据安全等产品模块，覆盖数据全生命周期管理的应用平台。通过打通数据治理各个环节，助力数据标准落地，提升数据质量，实现数据广泛共享，快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。

云治的特点包括以下几点：

元数据管理—理清来龙去脉

数据治理的本质是管理数据，因此需要加强元数据管理，补齐数据的相关属性和信息。元数据管理模块内置丰富的采集适配器，端到端的自动化采集，一键元数据分析，快速理清数据资源，了解数据来龙去脉，构建数据地图各行各业用户获得更多的数据洞察力。

数据地图—提供导航能力

数据地图提供数据导航能力，在元数据基础上提供的行业数据目录管理模块，包含全链路分析、血缘分析和影响分析等应用。通过该模块，用户可以以较小成本找到所需数据，无论是 Hive 表或字段、指标，或其它多种数据源，它以帮助使用者快速找到所需的数据为使命。

数据质量管理—解决脏、乱、差问题

数据质量管理是一个管控过程，旨在实现和保持较高的数据质量。数据质量管理模块以数据标准为数据检核依据，以元数据为数据检核对象，通过可视化操作手段，事前定义监控规则、事中监控数据的生成过程以及事后评估和问题追溯，形成完整的数据质量管理闭环。

数据安全管理—贯穿治理全过程

数据安全管理贯穿于数据治理全过程，提供对隐私数据的加密、脱敏、模糊化处理、数据仓库授权监控等多种数据安全管理措施，全方位保障数据的安全运作。

以上就是道尔智控小编分享贡献者：（做你梦中人）解答的关于“智慧眼服务平台”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，接下来继续阐述下文用户【独菊】贡献的“安防地区是啥意思”的一些相关疑问做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。

安防地区是啥意思

本文贡献者：【独菊】 ，解答(大数据智慧安防)的问题，欢迎阅读！

答安防行业是随着现代社会对安全需求应运而生的产业。若安全没有得到保障，社会就会出现不安宁，民生会受到影响，从而导致社会发展以及世界科学技术发展受到影响。

智慧安防则是在其基础上升级的领域，采用多项先进技术，如物联网、大数据、人工智能等综合使用，以提高区域治安管理，有效调度城市安全管理资源为主要目的。

近年来，国内的安防市场一直保持着增长的趋势，智慧化成为安防行业的大趋所在。

传统的安防随着时代在逐步的升级，根据中商产业研究院发布的《2019年智能安防市场发展前景及投资研究报告》中显示。

2019年中国安防行业市场规模的总收入达到7412亿左右的水平，预计在2020年时安防行业的市场规模将达到8000亿左右的水平。

报告图片源自《中商产业研究院》

至今，智慧安防的运用范围已经得到非常广泛的应用，深入群众的周边生活，如城市智慧安防系统，社区智慧安防系统以及家庭智慧安防系统等多个方面。

1.家庭智慧安防

采用微型传感器、无线电控制技术等多项技术综合运用，可以实现报警联动，紧急求助，管理显示，预设报警以及布防撤防的功能。

家庭智慧安防

举个例子：

用户离家后，家里出现天然气泄漏，触发设备产生报警信号，报警信号实时发送到用户的手机上，用户第一时间获取报警信息，可以快速处理。

若设备接入室内机，同时对物管处进行组网报警管理，报警信号会同步发送至社区安保处，社区安保接收到报警信号，从而做好应急处理。

一旦出现有人非法闯入室内，门窗传感器会立刻联动安防设备，发出声光警报，将入侵信息推送给用户手机上，并且自动记录在案，同时联动家居摄像头进行拍摄录像，起到预见性的效果。

通常微型门窗传感器安装在出入口以及门窗处，做住宅安防的第一道预警线。

设备接入网关设备，统一管理，联动其余的智慧安防设备。如燃气泄漏报警器，水浸报警器，烟雾报警器，家居摄像头进行联动防控使用，形成一个物联网安全管理。

2.小区智慧安防

智慧安防小区解决了曾经需要高人力成本的管理方法以及难以解决的安防问题。

运用AI人脸识别、视频分析、组网管理、车辆引导等技术来实现小区治安管理以及车辆出入管理，图像化呈现在小区安管中心，一旦出现紧急事件，可以做到有效的引导、疏散和处理的动作。

小区智慧安防

识别陌生人以及陌生人进出记录，这些交给设备器来做，识别迅速，准确。安保人员只需要根据图像信息，对陌生人进行精准拦截。

一旦出现尾随业主进入小区的情况发生，设备即时的联动声光报警器，保安亭自动获取闯入人员信息，精准拦截处理，使得危险无处遁形。

声光报警器

小区内，一旦出现犯罪嫌疑人，设备会联动报警系统，提供抓拍信息以及地址信息给警方，以最快的，准确的抓获犯罪嫌疑人，提升破案的效率，保证地方安全管制水平。

从而保障小区业主的生命安全以及财产安全，有效的管控小区陌生人员流动，做到将危险隔绝于门外。

详细的功能以及设备可以点击“奥敏”进行详细了解。

3.城市智慧安防

智慧安防城市系统主要包括智慧视频分析系统、智慧交通系统、智慧城市监控系统等多项系统综合应用，以有效的调度城市管理资源为目的，打造出智慧平安城市。

智慧城市安防系统

随着各地的雪亮工程的不断加快，许多城市的安防死角得到解决，其设备采用最先进的人脸识别摄像头实现前端跟踪抓拍，后端则采用大数据分析工具进行数据分析处理，相辅相成，最后以视觉化的方式呈现在大屏上。

其最经典的例子莫过于“张学友演唱会抓逃犯”，就是运用智慧安防系统，嫌疑人经过了摄像头，摄像头进行抓拍，进行身份的识别比对，监控系统识别出在逃人员，直接预警管控中心，管控中心可以及时调度现场巡逻人员进行抓捕。

总结：

目前智慧安防系统的应用场合非常的广泛，不仅应用在城市，小区，住宅上，还更多的应用在学校进出管理，监狱管理，电厂，大呗，大型展会上。主要的目标是做好安全的第一道防线，将危险隔绝于门外，做到未雨绸缪，防范于未然。

最后，你如何评价[{大数据智慧安防,智慧安防大数据平台}]？想了解更多精彩内容，快来关注本站吧。