来源：安全自动化

　　近年来，大数据一词越来越多地被提及与使用，其含义是广泛的，涉及到各行业。对安防行业来说，大数据是安防行业发展的未来之路，是智能化安防的提纲挈领。然而，大数据时代，如何对海量的数据进行分析和检索，成了安防企业竞相研究的课题。谁能掌握大数据下的智能分析，将海量数据化大为小、化繁为简，预先把监控行业网发展的脉搏，谁就将掌握市场和竞争的主动权。

　　一、安防大数据时代到来

　　近年来，大数据一词越来越多地被提及与使用，其含义是广泛的，涉及到各行业，维克托·迈尔·舍恩伯格在他的《大数据时代》一书中曾前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。在安防领域，随着平安城市、智能交通、智慧城市等工程的推进，安防监控系统已深入、渗透到各个领域和地区。安防监控对高清化、智能化、网络化、数字化的要求也越来越高，数据呈现出爆炸性的增长。安防领域由过去单一的系统布防逐渐转变为大数据应用分析的综合智能系统，不得不承认安防大数据时代已经到来。然而，一直以来，由于安防行业的自身业务特点以及国内厂商受研发方向所限，大数据技术在安防领域并不如在IT、互联网行业那样得以深入应用。随着国家政策和科技巨头的巨大投入，这一市场格局正在发生巨变。

　　2012年7月，英特尔公司宣布支持海康威视开发和推广基于至强平台和英特尔ApacheHadoop发行版软件的大数据处理方案，以满足平安城市和智能交通对海量、非结构化数据进行高效处理的要求。这是英特尔与中国本土合作伙伴密切协作、专注特定行业需求并构建为其优化的大数据解决方案的开始。自此，基于安防的大数据概念首次在国内正式推出。2014年，工业和信息化部发布大数据等多项白皮书，而《大数据白皮书（2014）》从新资源、新工具和新理念等角度探讨了大数据概念，分析了大数据关键技术、应用、产业、政策环境等核心要素，梳理了各国大数据发展政策环境，提出了我国推动大数据发展、开放政府和公共数据资源、保护数据安全与个人隐私等方面的策略。

　　二、大数据智能分析技术

　　我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，根据相关机构的调查显示，全球监控摄像机市场在未来五年内将保持稳步增长，到2017年预计将上升到1亿台。仅视频监控录像而言，每天的数据量就达上千PB，累计的历史数据将更为庞大，由此也可以看出，监控视频在大数据体系中占有极大的位置。如今随着4K时代的全面到来，高清视频监控时代的来临，更高清的应用越来越普及，由此产生的数据将会越来越大，视频监控也将步入更高清的大数据井喷时代。

　　维基百科对大数据的定义将大数据的特点阐释得非常清晰：“海量”和“非结构化”。这两个特点在视频监控行业尤为突出，如何在“海量”和“非结构化”的监控视频数据中快速找到对人们有用的信息变的尤为重要。

　　大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有丰富内容和意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于如何让数据会“说话”。基于视频监控的业务特点，如下大数据技术将发挥至关重要的作用：

　　智能分析能力

　　基于图像识别算法，对视频图像内容进行理解和分析，生成图像内容和行为的描述信息，并以结构化或半结构化语言描述，为视频大数据分析与应用提供基础；此技术可通过前端或者后端来完成，前端实现智能分析，可有效降低后端的压力，节省资源。而后端分析在处理性能、速度、处理容量上有着很大的优势。

　　大数据处理能力

　　基于大数据并行或分布式处理技术，如Hadoop、Hbase等，形成面向大数据的分布式存储与数据管理框架；实现数据清洗/转换/装载，以形成价值信息汇聚。

　　数据挖掘与分析能力

　　对智能分析元数据的检索、数据挖掘与分析能力，即对视频数据的高效利用能力；与非视频数据整合分析，挖掘事件关联及产生模式，提升视频数据价值的能力。

　　可视化展现能力

　　对视频内容的高效检索、比对和呈现能力；与地方展现平台整合，提升视频数据实用性的能力。

　　通过大数据技术，进行实时智能分析和数据挖掘，让视频监控从基本的存储、人工抽检，进步到高效事前预警、事后分析，实现智能化的信息分析、预测，进一步挖掘海量视频监控数据背后的价值信息，为视频监控领域业务带来深刻的变革。