摘要: 近一兩年,大數據開始在公安等行業領域得到普及應用,除了行業自身的特殊要求外,大數據也帶動了相關行業的需求發展。未來,基於大數據的行業應用會變得更加深入,更多的相關廠商也會涉及其中,大數據在公安領域的商...

近一兩年,大數據開始在公安等行業領域得到普及應用,除了行業自身的特殊要求外,大數據也帶動了相關行業的需求發展。未來,基於大數據的行業應用會變得更加深入,更多的相關廠商也會涉及其中,大數據在公安領域的商業模式架構逐漸清晰起來。

 

在安防的細分領域中,大數據在公安及智能交通探索應用得比較早,相關的解決方案和技術也比較成熟,在廣西等地也已經有相關的項目落地,大數據應用系統已經上線運營,取得了預期的效果。

 

項目應用前景看好

以相關的案例來講,在廣西公安廳投入使用的大數據系統中,整個項目是以自治區的總數據為出發點,對每天在所有卡口過道產生的上千萬條數據,每年大概三十億條的數據進行分佈式存儲和快速檢索。在此基礎上,後續可以給公安用戶提供進一步的解決方案和增值服務,比如已經推出的卡口過車大數據、視頻圖像大數據和公安情報大數據三方面的解決方案。這些方案提供多種功能的查詢,以及基於測控的分析和基站行業的服務,目的就是讓公安能快速科學地偵破案件。

 

在智能交通領域,目前主要應用於車輛的疏導,比如基於不同道路、路口車流量的統計(時、日、月統計等),根據這些統計可以分析不同時段某條道路實時的車流密度、發展方向和趨勢等。這些項目的應用已經在很多大城市落地,比如平時大家在公交上看到的移動電視裡播放的上下班高峰路段實時畫面,就是基於大數據的技術分析所得。從應用上看,用戶切實感到便捷好用,所以市場潛力很大,未來的應用會更加廣泛。

 

大數據應用存在的難題

大數據本身是針對數據的存儲、檢索、關聯、推導等有價值的挖掘,這些數據本身來說是通用的。但在安防領域,哪些數據是有用的,哪些是我們需要關心和提取的,這是目前在摸索的問題。也就是說,當前的困難在於如何讓技術熱點和相關業務進行結合,以提取更有價值的數據。

 

從技術上分析,有兩個技術難點:

第一個難點是如何從非結構化的數據中提取結構化的數據出來。所謂非結構化數據是指在視頻裡面進行特徵的提取,這些可能是人類不能理解和不能處理的;結構化數據則是人可以理解和處理的,比如在視頻裡有幾個活動目標、是人還是車。如果是人,身上穿的是什麼樣的衣服;如果是車,車牌號是多少、什麼樣的品牌型號、顏色、行進速度、方向等數據,這些都是可以轉化為結構化數據為人所用。目前,安防的數據很多涉及到視頻數據,而視頻數據本身是不能夠被結構化的數據,也就不能被計算機直接所處理。所以未來擺在技術人員面前的課題是如何把視頻數據轉換成計算機能夠處理的結構化或者半結構化數據。

 

第二個難點是尋找這些數據之間的關聯和價值。數據是有關聯沒關聯之分的,我們只能通過工具來找。所有這些存儲的特徵數據,包括公安行業、平安城市中每天產生的海量視頻數據,可以為很多案件的偵查提供有價值的線索。現在技術需要攻克的難題就是能不能把這些數據通過相應的工具模塊,通過大數據技術把原來被忽視的數據信息關聯起來,找到或提取這些數據之間的相關性,為案件的偵破和方案決策提供科學的數據依據。

 

公安數據流動的單向性

公安行業每天獲取的數據數以千萬,如何確保這些數據信息的安全成為行業共同關注的熱點。從傳統意義上講,數據產生之後,首先要確保數據本身的安全,目前行業內有非常成熟的技術和解決方案。在海量數據面前,如果你對數據不了解,就算把這些數據擺在面前,你也很難去提取有用的數據,但這並不能作為行業忽視其重要性的藉口。因為對安防廠商而言,很多有價值的數據是需要提供保護的,也就是對數據應用模式採取高規格的保護措施,因為這些數據一旦被不法分子挖掘並關聯起來,可能整個地區的安全漏洞就會被利用。

 

現在,公安的數據一般在局域網內運行,並有相關的保護措施來提供安全保障。如會把數據分成不同的網絡和不同的層次,讓數據在不同的網絡安全系統之間,從低安全性網絡向高安全性網絡實行單向流動,最後在公安的核心網絡裡匯集所有的數據(這個安全等級是最高的,通過安全邊界、物理隔離來保護)。同時在外圍的視頻網,主要以視頻數據為主,輔以視頻相關的業務,這些數據只有進入公安網後才與其他的數據發生關聯,才能發掘出一些有價值的數據。比如辦案民警在視頻網絡上,可以獲取犯罪嫌疑人的照片,但這個人是誰,他的信息是什麼,只有進入公安網以後才能獲取,才能將相關信息匹配關聯起來,然後通過其他數據庫的關聯,進一步挖掘出他在哪個網吧出現過,在哪個酒店居住過……以上信息都可以挖掘出來,但這種挖掘只能在高安全性網絡中進行,這種信息流動都是單向的。

 

未來的商業模式

從傳統的安防業務來講,還是以公安客戶投資建設系統為主,廠商提供產品和集成的解決方案,最終由集成商來做落地實施,最後交付給客戶使用並進行相應的維護。同時,未來行業對大數據中數據的獲取、存儲、分析、處理會變得更加的專業,用戶本身在處理和應用時可能會遇到各種困難,那麼針對這類問題可能會有一些小型的服務公司出現,給終端用戶提供各種各樣專業的數據服務。比如專業的視頻提取會有專業的公司切入,用專業的算法工具幫助你把視頻裡面的數據提取出來,或者有那些專業的通訊廠商對數據進行挖掘和​​處理,包括提供一些工具和服務的模式(未來會更傾向於服務的模式)。但限於公安行業的特點,這些公共服務在公安行業目前還比較難做,不過未來也可以由一些廠家對整個應用系統進行構建,以運營服務收費的方式與公安客戶或者政府機構進行合作。

 

對於大型、特別大型的項目,比如涉及到一個城市、一個省乃至全國范圍的項目,一般來說可能會找專業的IT廠商來做,特別是互聯網公司(現在也有牽涉其中), 他們更多是以技術提供商的角色參與,安防廠商側重點放在業務上。這樣大家分工比較明確,因為即使是技術比較領先的行業廠商,它也很難或者沒有必要投大量的研發在大數據基礎的研發上,而是應該將重點放在大數據的基礎應用或業務解決方案上,然後底層的基礎架構由IT廠商來分擔完成。彼此互利共贏,持續發展。

 
資料來源:煉數成金

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