本文摘要：在安防的细分领域中，大数据在公安及智能交通探寻应用于得较为早于，涉及的解决方案和技术也较为成熟期，在广西等地也早已有涉及的项目落地，大数据应用于系统早已上线运营，获得了预期的效果。 项目应用于前景寄予厚望 以涉及的案例来讲，在某省公安厅投入使用的大数据系统中，整个项目是以自治区的总数据为出发点，对每天在所有卡口过道产生的上千万条数据，每年大约三十亿条的数据展开分布式存储和较慢检索。

在安防的细分领域中，大数据在公安及智能交通探寻应用于得较为早于，涉及的解决方案和技术也较为成熟期，在广西等地也早已有涉及的项目落地，大数据应用于系统早已上线运营，获得了预期的效果。　　项目应用于前景寄予厚望　　以涉及的案例来讲，在某省公安厅投入使用的大数据系统中，整个项目是以自治区的总数据为出发点，对每天在所有卡口过道产生的上千万条数据，每年大约三十亿条的数据展开分布式存储和较慢检索。在此基础上，先前可以给公安用户获取更进一步的解决方案和电子货币服务，比如早已发售的卡口过车大数据、视频图像大数据和公安情报大数据三方面的解决方案。

这些方案获取多种功能的查找，以及基于测控的分析和基站行业的服务，目的就是让公安能较慢科学地侦破案件。　　在智能交通领域，目前主要应用于车辆的纾缓，比如基于有所不同道路、路口车流量的统计资料(时、日、月统计资料等)，根据这些统计资料可以分析有所不同时段某条道路动态的车流密度、发展方向和趋势等。这些项目的应用于早已在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看见的移动电视里播出的下班高峰路段动态画面，就是基于大数据的技术分析扣除。

从应用于上看，用户贯彻深感便利好用，所以市场潜力相当大，未来的应用于不会更为普遍。　　大数据应用于不存在的难题　　大数据本身是针对数据的存储、检索、关联、推论等有价值的挖出，这些数据本身来说是标准化的。

但在安防领域，哪些数据是简单的，哪些是我们必须关心和萃取的，这是目前在思索的问题。也就是说，当前的艰难在于如何让技术热点和涉及业务展开融合，以萃取更加有价值的数据。　　从技术上分析，有两个技术难题：　　第一个难题是如何从非结构化的数据中萃取结构化的数据出来。

所谓非结构化数据是所指在视频里面展开特征的萃取，这些有可能是人类无法解读和无法处置的;结构化数据则是人可以解读和处置的，比如在视频里有几个活动目标、是人还是车。如果是人，身上穿着的是什么样的衣服;如果是车，车牌号是多少、什么样的品牌型号、颜色、前进速度、方向等数据，这些都是可以转化成为结构化数据为人所用。目前，安防的数据很多牵涉到到视频数据，而视频数据本身是不需要被结构化的数据，也就无法被计算机必要所处置。

所以未来放在技术人员面前的课题是如何把视频数据转换成计算机需要处置的结构化或者半结构化数据。　　第二个难题是找寻这些数据之间的关联和价值。数据是有关联没有关联之分的，我们不能通过工具来去找。

所有这些存储的特征数据，还包括公安行业、五谷丰登城市中每天产生的海量视频数据，可以为很多案件的侦察获取有价值的线索。现在技术必须攻下的难题就是能无法把这些数据通过适当的工具模块，通过大数据技术把原本被忽视的数据信息关联一起，寻找或萃取这些数据之间的相关性，为案件的破案和方案决策获取科学的数据依据。

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