大資料是實現安防智慧化的最佳“手段”
OFweek安防網訊 在大資料的概念裡，所有的資料都是有價值的。資料具有個性資訊（直接的、表面的）、也具有共性資訊，對所有共性資訊的處理可以找出深層次的增值資訊（間接的、深層的），這就是資料採擷。針對大資料不僅看到資料的表面資訊……
在大資料的概念裡，所有的資料都是有價值的。資料具有個性資訊（直接的、表面的）、也具有共性資訊，對所有共性資訊的處理可以找出深層次的增值資訊（間接的、深層的），這就是資料採擷。針對大資料不僅看到資料的表面資訊，還要找出資料的深層次的資訊。
安防系統從自動化逐步實現智慧化，其中大資料是最佳解決方案和必由之路。
大資料是高精度、細顆粒的資料獲取，有人說大資料時代不存在取樣的概念，在當今的技術條件，獲得所需的資料可以很簡單、廉價，但處理和分析資料會很麻煩、複雜。因此，大資料的特點是“大”（4V），但資料的價值不在“大”，而在於“處理”；大資料應用就是對所有的資料進行共同的處理、深化的挖掘，從而產生具有預測性和預警功能的有價值的資訊。
在大資料的概念裡，所有的資料都是有價值的。資料具有個性資訊（直接的、表面的）、也具有共性資訊，對所有共性資訊的處理可以找出深層次的增值資訊（間接的、深層的），這就是資料採擷。針對大資料不僅看到資料的表面資訊，還要找出資料的深層次的資訊。
有些人認為：大資料就是從大量的資料中快速的找出感興趣的個性資訊，如尋找案件證據或線索，這是片面、偏頗的，因此來說用一種業務需求來引導安防大資料的應用也是不適當的；同時，大資料還要進行多種資料（視、音、圖、文本、檔、情報等）的融合和並行處理。顯然、難度最高的是視頻資料的結構化描述和挖掘。
在借鑒資訊系統大資料應用經驗的基礎上，安防領域對大資料應用進行了多種嘗試，實現一些成功的案例。資料經不同處理方法和挖掘，會實現不同應用和價值。大資料在安防系統的應用主要有：人流密度和分佈的分析，實現公共場所安全管理和預警；交通（密度、速度）形勢預測，成為好信號控制的依據；有序過程與隨機過程分析、常態分析與異常態預警。此外還有趨勢預測與定位、公交系統融合，群體事件預防；敏感人、物、事件定位、狀態，風險評估、事件預警；犯罪高發分佈及分類，系統脆弱性分析；各類系統效能分析，系統建設、評價。
在大資料的概念裡，所有的資料都是有價值的。資料具有個性資訊（直接的、表面的）、也具有共性資訊，對所有共性資訊的處理可以找出深層次的增值資訊（間接的、深層的），這就是資料採擷。針對大資料不僅看到資料的表面資訊，還要找出資料的深層次的資訊。
安防系統從自動化逐步實現智慧化，其中大資料是最佳解決方案和必由之路。
大資料是高精度、細顆粒的資料獲取，有人說大資料時代不存在取樣的概念，在當今的技術條件，獲得所需的資料可以很簡單、廉價，但處理和分析資料會很麻煩、複雜。因此，大資料的特點是“大”（4V），但資料的價值不在“大”，而在於“處理”；大資料應用就是對所有的資料進行共同的處理、深化的挖掘，從而產生具有預測性和預警功能的有價值的資訊。
在大資料的概念裡，所有的資料都是有價值的。資料具有個性資訊（直接的、表面的）、也具有共性資訊，對所有共性資訊的處理可以找出深層次的增值資訊（間接的、深層的），這就是資料採擷。針對大資料不僅看到資料的表面資訊，還要找出資料的深層次的資訊。
有些人認為：大資料就是從大量的資料中快速的找出感興趣的個性資訊，如尋找案件證據或線索，這是片面、偏頗的，因此來說用一種業務需求來引導安防大資料的應用也是不適當的；同時，大資料還要進行多種資料（視、音、圖、文本、檔、情報等）的融合和並行處理。顯然、難度最高的是視頻資料的結構化描述和挖掘。
在借鑒資訊系統大資料應用經驗的基礎上，安防領域對大資料應用進行了多種嘗試，實現一些成功的案例。資料經不同處理方法和挖掘，會實現不同應用和價值。大資料在安防系統的應用主要有：人流密度和分佈的分析，實現公共場所安全管理和預警；交通（密度、速度）形勢預測，成為好信號控制的依據；有序過程與隨機過程分析、常態分析與異常態預警。此外還有趨勢預測與定位、公交系統融合，群體事件預防；敏感人、物、事件定位、狀態，風險評估、事件預警；犯罪高發分佈及分類，系統脆弱性分析；各類系統效能分析，系統建設、評價。