隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為新時(shí)期安防新業(yè)態(tài)，安防行業(yè)在迎來重大發(fā)展機(jī)遇的同時(shí)也面臨著重重挑戰(zhàn)。前端設(shè)備分辨率的不斷提高、安防系統(tǒng)建設(shè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大以及視頻、圖片數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的時(shí)間越來越長(zhǎng)，安防大數(shù)據(jù)問題日益凸顯。如何有效對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、共享以及應(yīng)用變得愈加重要。今天我們就來聊聊，大數(shù)據(jù)與安防之間不得不說的故事。
針對(duì)人員的管理，人流密度分析重點(diǎn)應(yīng)用于公共場(chǎng)所風(fēng)險(xiǎn)管控、預(yù)警；人流密度分布、變化趨勢(shì)、活動(dòng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)則可以預(yù)測(cè)踩踏指數(shù)，實(shí)現(xiàn)大型活動(dòng)和重要區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)管理。針對(duì)交通領(lǐng)域，車輛空間狀態(tài)分析，車流密度分布、變化趨勢(shì)、道路狀態(tài)及變化監(jiān)測(cè)則可以應(yīng)用預(yù)測(cè)擁堵指數(shù)，實(shí)現(xiàn)交通信號(hào)的預(yù)測(cè)調(diào)節(jié)，跟進(jìn)一步則通過數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)同號(hào)搜索、人、車軌跡跟蹤等。
大數(shù)據(jù)在視頻監(jiān)控中應(yīng)用，依靠不同處理方法、挖掘工具及多種數(shù)據(jù)融合，可以獲得不同價(jià)值的數(shù)據(jù)應(yīng)用。
人員與車輛的大數(shù)據(jù)分析
針對(duì)人員的管理，人流密度分析重點(diǎn)應(yīng)用于公共場(chǎng)所風(fēng)險(xiǎn)管控、預(yù)警；人流密度分布、變化趨勢(shì)、活動(dòng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)則可以預(yù)測(cè)踩踏指數(shù)，實(shí)現(xiàn)大型活動(dòng)和重要區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)管理。針對(duì)交通領(lǐng)域，車輛空間狀態(tài)分析，車流密度分布、變化趨勢(shì)、道路狀態(tài)及變化監(jiān)測(cè)則可以應(yīng)用預(yù)測(cè)擁堵指數(shù)，實(shí)現(xiàn)交通信號(hào)的預(yù)測(cè)調(diào)節(jié)，跟進(jìn)一步則通過數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)同號(hào)搜索、人、車軌跡跟蹤等。
重要事件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及預(yù)警機(jī)制建立
通過有序過程與隨機(jī)過程分析，選擇社會(huì)治安關(guān)鍵因素，進(jìn)行常態(tài)與暫態(tài)分析，實(shí)現(xiàn)社會(huì)治安風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，事件預(yù)警；另外針對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)因素監(jiān)控和關(guān)聯(lián)分析，擴(kuò)大社會(huì)掌控面；制定有效防范措施和反應(yīng)預(yù)案。同時(shí)融合定位、通信、網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，提高對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)因素(人、物、事、時(shí)間、地點(diǎn)等)掌控的精度、粒度，建立重大事件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)警機(jī)制，提高防范能力。
綜合治理系統(tǒng)方案制定
在高風(fēng)險(xiǎn)單位、區(qū)域、活動(dòng)安全管理中，利用大數(shù)據(jù)，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)和脆弱性分析，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)的回歸統(tǒng)計(jì)；成功和不成功案例的分析，建立風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制，指導(dǎo)安防系統(tǒng)建設(shè)。另外，通過各類系統(tǒng)效能分析，公共安全系統(tǒng)建設(shè)、評(píng)價(jià)。
安防基礎(chǔ)理論研究
通過數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)及歷史回歸統(tǒng)計(jì)，開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用；建立安全基礎(chǔ)研究和預(yù)警理論研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。
總而言之，大數(shù)據(jù)應(yīng)能解決公共安全的關(guān)鍵問題，支撐公共安全系統(tǒng)建設(shè)。
針對(duì)人員的管理，人流密度分析重點(diǎn)應(yīng)用于公共場(chǎng)所風(fēng)險(xiǎn)管控、預(yù)警；人流密度分布、變化趨勢(shì)、活動(dòng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)則可以預(yù)測(cè)踩踏指數(shù)，實(shí)現(xiàn)大型活動(dòng)和重要區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)管理。針對(duì)交通領(lǐng)域，車輛空間狀態(tài)分析，車流密度分布、變化趨勢(shì)、道路狀態(tài)及變化監(jiān)測(cè)則可以應(yīng)用預(yù)測(cè)擁堵指數(shù)，實(shí)現(xiàn)交通信號(hào)的預(yù)測(cè)調(diào)節(jié)，跟進(jìn)一步則通過數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)同號(hào)搜索、人、車軌跡跟蹤等。
大數(shù)據(jù)在視頻監(jiān)控中應(yīng)用，依靠不同處理方法、挖掘工具及多種數(shù)據(jù)融合，可以獲得不同價(jià)值的數(shù)據(jù)應(yīng)用。
人員與車輛的大數(shù)據(jù)分析
針對(duì)人員的管理，人流密度分析重點(diǎn)應(yīng)用于公共場(chǎng)所風(fēng)險(xiǎn)管控、預(yù)警；人流密度分布、變化趨勢(shì)、活動(dòng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)則可以預(yù)測(cè)踩踏指數(shù)，實(shí)現(xiàn)大型活動(dòng)和重要區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)管理。針對(duì)交通領(lǐng)域，車輛空間狀態(tài)分析，車流密度分布、變化趨勢(shì)、道路狀態(tài)及變化監(jiān)測(cè)則可以應(yīng)用預(yù)測(cè)擁堵指數(shù)，實(shí)現(xiàn)交通信號(hào)的預(yù)測(cè)調(diào)節(jié)，跟進(jìn)一步則通過數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)同號(hào)搜索、人、車軌跡跟蹤等。
重要事件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及預(yù)警機(jī)制建立
通過有序過程與隨機(jī)過程分析，選擇社會(huì)治安關(guān)鍵因素，進(jìn)行常態(tài)與暫態(tài)分析，實(shí)現(xiàn)社會(huì)治安風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，事件預(yù)警；另外針對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)因素監(jiān)控和關(guān)聯(lián)分析，擴(kuò)大社會(huì)掌控面；制定有效防范措施和反應(yīng)預(yù)案。同時(shí)融合定位、通信、網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，提高對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)因素(人、物、事、時(shí)間、地點(diǎn)等)掌控的精度、粒度，建立重大事件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)警機(jī)制，提高防范能力。
綜合治理系統(tǒng)方案制定
在高風(fēng)險(xiǎn)單位、區(qū)域、活動(dòng)安全管理中，利用大數(shù)據(jù)，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)和脆弱性分析，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)的回歸統(tǒng)計(jì)；成功和不成功案例的分析，建立風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制，指導(dǎo)安防系統(tǒng)建設(shè)。另外，通過各類系統(tǒng)效能分析，公共安全系統(tǒng)建設(shè)、評(píng)價(jià)。
安防基礎(chǔ)理論研究
通過數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)及歷史回歸統(tǒng)計(jì)，開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用；建立安全基礎(chǔ)研究和預(yù)警理論研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。
總而言之，大數(shù)據(jù)應(yīng)能解決公共安全的關(guān)鍵問題，支撐公共安全系統(tǒng)建設(shè)。
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