㈠ 智能安防技術都有哪些
（1）大數據
在智慧社區、大型智能小區建築群的智能安防中需要7X24小時獲取視頻信息，是海量視頻數據，屬於大數據。因此視頻大數據的發展特點為：
非數字化轉為數字化，現已接近成熟。
數字化到數據化，關鍵是結構化。
大量轉換來的非結構化到結構化數據，數據集中是關鍵。
大量數據與快速處理矛盾。
大數據的應用最重要的是數據大集中，只有集中數據，才能對數據進行分析和處理，挖掘出有利用的信息價值。智慧交通、智慧社區、智慧安防、平安城市、數據、視頻、信息集成化、集成管理等都應用到大數據技術。
（2）可視化
①視聯化
視頻領域從技術層面分為視頻點播（以IP為主導）、視頻廣播（IPTV、IPTP）、視頻通信（IP網和廣電網），其中IP網存在壓縮時延的問題，而廣電網是無時延的，其特徵是全實時、全高清、全交換、全功能、全覆蓋、點對點、雙向互動。
②視頻分析技術
智能視頻分析是使用計算機圖像視覺分析技術，藉助於計算機晶元強大的數據處理功能，通過將場景中背景和目標分離進而提取、比對和分析畫面中的關系信息，對視頻畫面進行高速分析，用戶可以根據分析模塊，通過在不同攝像機的場景中預設不同的非法規則，一旦目標在場景中出現了違反預定義非法規則的行為，系統會自動發出警告信息，並且會根據預先定義好的相關聯動設備進行觸發聯動動作，用戶可以通過點擊報警信息，實現報警的場景重組並採取先關的預防措施。
涉及的「人」識別技術主要有：生物特徵檢測、生物特徵識別、行為特徵識別等，廣泛應用於重要出入口，特別適用於人流量大，人口成分負責的大型小區。
涉及的「車」識別技術主要有：車牌檢測、車牌識別、車身顏色識別、車型檢測，廣泛應用於大型商業中心停車場的管理與收費等。例如，聚光智能停車場車位引導系統已經成功運用在多個大型商業停車場當中。
涉及的「事」識別技術，主要有周界防範、行為防範、人（車）流量統計、人群聚集等，其中行為分析包括快速移動檢測、交通擁堵檢測、周界跨線檢測、排隊異常等情況，廣泛應用於智慧社區周界防範等。
涉及「視頻增強」技術，主要有視頻濃縮、圖像清晰化、視頻故障診斷等，藉助這些技術，可以有效縮短時間快速查找目標視頻、增強視頻圖像效果、快速准確鎖定視頻故障類型，從而提高視頻分析的能力和質量。
視頻分析技術在結構上有兩種方式：前端視頻分析和後端視頻分析。
前端視頻分析就是採用具有智能分析模塊功能的前端攝像機，前端攝像機即可實現車牌識別、行為異常報警、移動偵測報警、入侵檢測報警、物品遺留識別報警等功能，然後把提取到的視頻相關特徵數據和視頻圖像一起往後台中心傳送，由後台中心進行集中管理、控制、顯示、和儲存。前端視頻分析使視頻實時分析預警成為可能，可大大節省傳輸和存儲資源。目前，前端視頻分析的應用主要適用於高清網路攝像機。
後端視頻分析即前端採用無智能分析模塊的攝像頭，前端攝像機把採集到的視頻圖像往後台中心傳輸，由後台的智能分析伺服器針對視頻圖像進行分析和識別。其後台智能監控軟體的核心是由各種演算法組成的，不同的演算法應用在不同的場景之中，而且各種應用場景的需要會隨著具體環境的改變而改變；整個分析運算和處理都是由後台中心相關的伺服器和軟體完成的。
隨著視頻圖像的存儲，後台的儲存設別保存著海量的歷史視頻數據，但這些視頻一般都很少再調用，但在實際的管理和使用中，往往會根據某種需求對歷史視頻進行搜索找出目標視頻，但要在這海量的歷史視頻數據中查找，要消耗大量的時間和人力。所以，採用「智能檢索」也是一種智能視頻分析技術，它對所定義的規則或要求，對保存在儲存設備中的歷史視頻數據進行快速地比對，把符合規則或要求的視頻濃縮、集中或剪切到一起，這樣就能快速檢索到目標視頻。
③視頻摘要技術
視頻摘要技術是對視頻海量數據進行快速檢索、智能分析與處理，從大數據中挖掘出有價值的、與事件關聯的小數據片段，建立視頻摘要信息模式。通常用一段靜態或者動態的圖像序列出來表示，並對原始信息予以保留。視頻摘要在視頻分析和基於內容的視頻檢索中扮演著重要角色。
㈡ 大數據在安防領域主要有哪些應用難點在哪
一、安防大數據主要應用領域
（一）大數據是視頻智能分析基礎
在大數據應用時代，視頻因其信息含量最高、數據量最大，分析運算最復雜而成為大數據時代採集分析傳輸存儲應用最具挑戰的國際技術難題！智能視頻分析研究永無止境，分析演算法必須以監控視頻為資源，研究實時或歷史監控視頻中的目標特徵提取、增強與行為分析等關鍵技術，才能推動監控視頻應用模式從事後被動處置向事前主動預防轉變。
（二）幫助實現智慧城市智能化
我國智慧城市建設面臨的重大挑戰之一，是城市系統之間由於標准問題無法有效集成，形成信息孤島。因此，在大數據融合技術領域，一方面要加強大數據標准建設，另一方面要加強海量異構數據建模與融合、海量異構數據列存儲與索引等關鍵技術研發，為給予底層數據集成的信息共享提供標准和技術保障。大規模數據在智慧城市系統流動過程中，出於傳輸效率、數據質量與安全等因素的考慮，需要對大規模數據進行預處理。大數據處理技術往往需要與基於雲計算的並行分布式技術相結合，這也是目前國際產業界普遍採用的技術方案。大數據分析與挖掘技術為智慧城市治理提供了強大的決策支持能力。
（三）提高警務辦事效率
互聯網技術的飛速發展已經為構建一個大型全國性的專業報警運營服務平台提供了有力的技術支撐。通過這個報警平台，報警運營服務商手中會累積海量的用戶數據，例如用戶的身份信息、警情數據、消費記錄、維修記錄等，這些都是非常寶貴的資源。報警運營服務商可以在此基礎上，應用大數據技術進行分析和挖掘，充分發揮大數據的商業價值。
公安如公安系統中的圖偵技術，應用模式多樣，思維活躍，圍繞著「發現線索」的目的可衍生出多種的技戰法，只有從這些具體的技戰法中才能提煉出需求，真正告訴系統的設計者「我們要什麼」。
那麼，圖偵里的大數據應用需要哪些？像商業大數據那樣找規律的應用似乎還遠了點，目前最實在的就是從海量視頻數據里把有相同線索特徵的圖像給找出來，讓幹警發現出新的案件線索。至於「怎麼找？」這就是由公安來提的應用模式了。因此，視頻大數據的發展並不是簡單的由技術廠商做主導，而是需要公安體制內既有刑偵實戰經驗，又有科技化功底的復合型人才，共同來參與視頻大數據應用的發展。
（四）讓智能家居「聰明」起來
智能家居會產生大數據，同時也是大數據的重要應用領域，不然它極有可能將停滯不前。家庭產生的大數據能讓智能家居更「聰明」，但需要根據實際情況進行有效處理，而不是任何數據的「一鍋端」，通過大數據與雲計算技術的結合應用，智能家居系統能夠第一時間對用戶家庭中智能設備的數據、信息進行有效分析、記憶，並將得到的相應規律反過來應用於智能設備，提升智能家居的智能效果。
二、安防大數據應用難點
（一）數據整合問題
不同來源的大數據，分別存儲於相互獨立的系統中，將這些數據集中於統一的平台，是安防大數據實施的基礎性工作，但行業、部門壁壘是最大障礙。即使只是公安內部的視頻數據，各省、地市也互不相通，想採集集中也不是一件容易的事。即使集中後，如何找到這些不同類型數據之間的關系，從而挖掘出有價值的數據，也是難點。
（二）數據挖掘、分析演算法的成熟度問題
對於安防數據中最重要的視頻數據，對其進行智能視頻分析和挖掘是很困難的事情。目前，除了車牌識別、人數統計等演算法較為成熟外，對視頻進行事件分析、人臉識別、摘要等技術都還沒達到大規模的商用水平，這也極大地制約了安防大數據的實施。
（三）時效性問題
安防大數據的目的之一就是要解決現有安防系統內以事後查看、分析為主的數據(特別是視頻數據)應用形式，還要增加以事前預警、實時處理，這對大數據處理技術的實時性要求很高。這種時效性就決定了視頻安防大數據的高運算量、高傳輸帶寬的要求。
（四）信息安全與用戶隱私問題
安防行業，特別是公安行業對數據的安全性要求非常高，這也是造成數據的區域隔離的重要原因。同時，在利用安防大數據上，如何保護用戶的隱私，也是一個非常重要的課題，目前主要採用數據脫敏的辦法。當務之急就是將安防數據安全級別需要有明確的分級定義，不能一味強調安全而各自封閉，否則必將導致安防大數據分析成為無源之水。
（五）視頻圖像數據挖掘的難點
1.識別什麼特徵？一副圖像或者一段視頻可以有無數角度的標簽屬性去描述，什麼才是我們需要的屬性？這與我們需要得到的目的密切相關，這就需要公安圖偵的人才來歸納終結。
2.識別演算法開發難，由於是平面圖像，因此特徵的識別主要原理就是看圖像區域中的輪廓、顏色、紋理與特徵庫進行比較。但是在同一個物體在不同監控角度的攝像頭中顯示出的輪廓都不相同，因此無法做到識別。
3.大規模數據處理難，即使做到了識別演算法，但是如果要通過數據處理伺服器的形式對大規模的視頻進行結構化處理，這個建造成本巨大，其能源的耗費在中國這個夏季需要限電的情況里也不切實際。
（六）警務服務平台大數據難點：
1.如何將不同報警運營服務商之間的數據整合在一起？
2.我國多數報警運營網路尚未完成規模化建設，用戶規模大、跨省市運營的網路很少，每家報警運營服務商的警情並發量不大，而且報警運營服務商之間普遍存在信息孤島，很難通過大數據分析實現數據的增值。
3.大數據的挖掘是一個長期的過程，需要企業不斷的嘗試，挖掘出有意義的信息或規律，並將結果拿到市場上檢驗。
4.大數據自身也面臨著挑戰，數據的運用仍面臨多種技術難關的束縛，大數據方面的人才比較缺乏，大數據的產品尚不成熟等問題都制約著大數據在報警運營服務領域的發展。
總結
針對這些問題和難點，個人就一個方面提出自己的見解，大數據的信息採集和監測。就目前來說，大數據跟互聯網是一個互相關聯的整體。那麼，在數據挖掘方面，對論壇，貼吧，微博，微信的信息採集就變得十分必要了。數據挖掘以後，還要對數據進行篩選和處理。此時，信息的監測就發揮作用了。就目前來說，能把信息採集和信息監測結合起來，運用到實際中的企業不多，可以留意一下這家，兩個字的，快樂的「樂」，思考的「思」，在這方面具備一定的積淀和實力。大數據是一個新的行業。因此要找具備一定技術的，才能應用於安防領域，並產生應有的效果。
㈢ 大數據安防應用 三種技術及五大挑戰
大數據安防應用 三種技術及五大挑戰
1大數據安防應用的幾種關鍵技術
在安防行業，隨著前端設備解析度的不斷提高、安防系統建設規模的不斷擴大以及視頻、圖片數據存儲的時間越來越長，安防大數據問題日益凸顯。如何有效對數據進行存儲、共享以及應用變得愈加重要。要應用安防大數據，首先要了解安防大數據有何特點。
安防大數據涉及的類型比較多，主要包含結構化、半結構化和非結構化的數據信息。其中結構化數據主要包括報警記錄、系統日誌、運維數據、摘要分析結構化描述記錄以及各種相關的信息資料庫，如人口庫、六合一系統信息等；半結構化數據如人臉建模數據、指紋記錄等；而非結構化數據主要包括視頻錄像和圖片記錄，如監控、報警、視頻摘要等錄像信息和卡口、人臉等圖片信息。區別於其他行業大數據特點，安防大數據以非結構化的視頻和圖片為主，如何對非結構化的數據進行分析、提取、挖掘及處理，對安防行業提出了更多挑戰。
大數據
對於安防視頻圖像數據，傳統的處理方式主要靠事後人工查閱來完成，效率極低。面對海量的安防數據，如果繼續採用傳統方式，不僅效率低下，而且不能達到實戰應用目的，偏離了安防系統建設目的。為充分利用安防系統價值，提升對安防大數據的應用能力，大華股份從多層次、全方位考慮產品和方案規劃，不斷提升對於安防有效信息的快速挖掘能力。
要提升安防大數據的處理效率，首先要從智能分析做起，快速過濾無效信息。大華智能分析從多維度、多產品形態來實現。如對於事件檢測、行為分析、異常情況報警等，大華前端、存儲以及平台系統產品都能夠快速實現智能檢測，並通知系統對事件進行快速響應，這些產品從某種層面上將安防有效數據的分析分散化，大大加快了整個系統的大數據處理應用速度。此外，大華還推出了基於雲存儲系統的大數據應用系統，如視頻編解碼系統、車輛研判系統、以圖搜圖系統、視頻濃縮摘要系統、人臉識別系統以及車型識別系統等等。
大數據安防應用的幾種關鍵技術
1)大數據融合技術
經過十幾年的發展，國內安防系統建設基本形成了是以平安城市、智能交通系統為主體，其他行業系統有效完善的發展態勢。而「重建設、輕應用」的現況給安防應用提出了更高要求，如何解決這些問題成為當務之急。
為實現數據融合、數據共享，首先要解決存儲「分散」問題，大華雲存儲系統不僅能夠實現數據的有效融合與共享，解決系統在硬體設備故障條件下視頻數據的正常存儲和數據恢復問題，為安防大數據應用分析提供可靠基礎。
2)大數據處理技術
安防大數據以半結構化和非結構化數據居多，要實現對安防大數據的分析和信息挖掘，首先要解決數據結構化問題。所謂的數據結構化就是通過某種方式將半結構化和非結構化數據轉換為結構化數據。大華通過採用先進的雲計算系統對安防非結構化數據進行結構化處理，為大數據的進一步分析和應用提供進一步支持。
3)大數據分析和挖掘技術
國內平安城市歷經十幾年的建設，在解決了穩定性、規模化之後，當下面臨的問題是如何深化應用的問題，即如何實現公安部的要求，建為用、用為戰的目標，實現對安防系統的深層次應用。
對安防大數據而言，要實現業務的深層次應用，首先需要對安防數據進行分析和挖掘，以雲存儲和雲計算系統為基礎，通過雲計算系統實現對「大數據」的快速分析，如基於雲的車牌識別，可通過對海量視頻的分析，快速提取海量車牌信息，並通過應用系統對相關數據進行深一步挖掘、關聯，形成有效「檔案」。最後利用這些分析和挖掘的數據實現對事件的預測預防、報警，最終實現安防系統建設的實戰應用目的。
2大數據成熟行業應用大數據成熟行業應用
安防視頻監控行業是伴隨著平安城市、智能交通而發展起來了，新一輪的智慧城市建設也為安防行業的再次發展注入了「**」。隨著各地安防系統建設規模不斷增大，安防數據迅速膨脹。由於缺乏適當的手段去利用這些海量數據，導致了「重建設、輕應用」現象，下面就安防大數據在公安和交通行業的應用進行簡單介紹。
1)公安執法
在公安行業，大數據應用無處不存，下面簡單介紹一下大數據應用在公安行業幾個業務體現。
第一是稽查布控業務。當案件發生後，需要對嫌疑車輛進行稽查布控，一般採用布控車牌號，通過系統比對卡口車輛信息進行識別，但這種方式存在問題。當布控車輛從某個卡口經過時，攔截人員通常不在現場，等到攔截人員趕到現場時，嫌疑車輛早已逃之夭夭，從而失去布控的意義。對於這種情況，可實現移動警務、GIS系統有效關聯，通過在GIS系統中繪制嫌疑車輛逃跑路線和防控識別圈，可大大提高攔截效率；
第二是車輛落腳點分析業務。隨著城市的快速發展，城市越來越大，路網也越來越復雜，為迅速逃脫公安機關的抓捕，很多犯罪分子避開城區主幹道(一般來說，城區主幹道都裝有電子卡口)，逃竄到人員比較多的小區或偏僻區域。大華股份通過建設雲卡口，通過視頻實現卡口相機功能，對海量數據進行雲卡口識別，結合GIS系統，將嫌疑車輛軌跡描繪出來，大大提高公安辦案效率。
第三是伴隨車輛分析。由於公眾安全防範意識的不斷提高，犯罪分子獨立實施犯罪行為的成功率大大降低，因此，新時期的犯罪行為，開始表現為團伙作案。在踩點和作案時，犯罪團伙通常會使用多輛汽車，以提高成功率。從卡口系統的角度看，團伙作案具體表現為多輛車同時出沒於特定卡口覆蓋范圍，利用該特徵，我們可以從海量的卡口車輛數據中，提取滿足特定條件(如車輛行進路線、車輛通行間隔時間、跟車數量以及分析起止時間范圍等)的車輛，提高案件偵破效率。此外，在公安行業還有基於人臉識別的人臉卡口、視頻摘要等安防大數據應用。
2)智能交通
第一是旅行時間計算。由於電子狗的大量使用，不少駕駛員在通過卡口時，會主動降低速度，一旦離開卡口覆蓋范圍，又會迅速提高速度，超速行駛。傳統的單點測度無法發現這種超速行為，利用區間測速便可快速檢測違章行為，且可減少區域卡口數量，節省建設成本。而當發現相同車牌在相距較遠卡口同時出現時，還可檢測出套牌車輛，並可通知相關人員進行攔截追捕。
第二是交通流量分析。對於交通流量的檢測，傳統方式是通過地磁、微波檢測完成的，但這種檢測只能檢測車輛數量，卻無法檢測相關車牌號，這就限制了傳統流量分析的應用場景，智能對單一路段進行分析，無法形成全局的流量分析。而卡口系統記錄了車輛號碼、車身顏色、車型等更多詳細信息，基於卡口系統的流量分析，不僅可計算出城市各小區機動車數量分布，指導出行目的地分析、出行路線分析等應用，而且能夠根據車輛流量信息找出城市熱點區域，為交管部門提供參考，更好地優化路網機制，規劃更為合理的路網參數。
此外，還可通過智能分析系統，對卡口數據進行深層次分析與挖掘，不僅識別車輛車牌號，而且實現對車輛品牌、車輛型號、是否粘貼年檢標識、駕駛員是否系安全帶、是否駕駛時撥打電話等一些行為狀態識別，從而進一步規范車輛達標和安全駕駛行為。
3大數據安防面臨的挑戰大數據安防面臨的挑戰
(1)海量非結構化數據存儲
相較於其他行業，安防非結構化的數據存儲壓力不斷增大，一方面源於視頻、圖片等非結構化數據本身容量，另一方面源於安防數據規模的不斷擴大，安防大數據存儲對系統設備提出了更高挑戰，如何在滿足需求的前提下，刪除重復數據、降低存儲硬體成本投資成為海量數據存儲的一個難題
(2)數據共享
大數據需要通過快速的採集、發現和分析，從大量化、多類別的數據中提取價值。安防大數據時代最顯著的特徵就是海量和非結構化數據共享，用以提高數據處理能力。而海量數據存儲在不同系統、不同區域、不同節點、不同設備中，這給數據的傳輸和共享帶來極大的挑戰：
(3)數據安全
視頻監控數據具有私密性高、保密性強等特點，不僅是事後追查的依據，而且更是後續數據分析挖掘的基礎。因此，數據安全一方面體現在數據不受外界入侵或非法獲取，另一方面體現在龐大數據系統的魯棒性、體系容錯機制，確保硬體在發生故障時數據可以恢復，可以繼續保存。面對海量數據的存儲、共享、硬體和軟體設備承載的極大風險，如何構建大型、海量視頻監控存儲系統、數據分析系統以及容錯冗餘機制是安防行業面臨的重大考驗；
(4)數據利用
安防監控雖然數據量很大，但真正有用的信息並不多。安防數據的有效性分為兩個方面，一方面有效信息可能只分布在一個較短的時間段內，根據統計學原理，信息呈現冪率分布，往往越高密度的信息對客戶價值越大；另一方面，數據的有效性體現在深層次挖掘龐大的海量數據，關聯得出有效信息。視頻監控業務網路化、大聯網後，網內的設備越來越多，利用網內的閑置資源，實現資源的最大化利用，關乎運算的效率。在視頻監控領域，往往視頻分析的效率決定價值，更低的延遲、更准確的分析往往是客戶的普遍需求。如何對海量的視頻數據進行分析檢索業對行業提出更大的挑戰。
(5)缺乏統一標准
國內安防行業經歷十幾年的快速發展，在此發展過程中，平安城市建設表現卓越，在安防應用中也一直走在前列，國內平安城市系統的建設也不斷推動著國內安防技術和安防廠商的發展。在平安城市項目的建設過程中，由於參與的安防廠家眾多，不同項目、不同系統甚至同一系統採用的設備廠商也不盡相同，為了更好的兼容各廠商產品，整個安防行業和政府也制定了一些標准，如ONVIF協議、GB28181協議以及各個地方省市發布的一些標准。
新一輪的智慧城市正在緊鑼密鼓地進行著，相對平安城市相對「簡單」的治安監控，智慧城市要求數據共享，跨區域視頻聯網監控、監控資源整合與共享以及政府各部門之間的視頻監控資源共享等等。但是不同的地方城市，不同的行業類別，不同的管理方式都會有不同的監控系統方案，數據融合或者共享兼容性問題更多，對整個系統建設是重大考驗。
平安城市系統面向的是安防行業設備與系統的兼容問題，隨著各種行標、地標的制定，各種問題基本得以解決；而智慧城市系統不僅僅是安防系統的整合，而是多個行業系統的集成應用，因缺乏統一標准帶來的復雜性可想而知。慶幸的是國家目前已經開始起草智慧城市建設的各種標准，而相關企業也在不斷規范自身系統的兼容性和開放性。
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