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大数据对智能安防的支持和改进在应对日益复杂的安全挑战时，智能安防系统越来越被企业和个人所采用。
然而，仅仅有智能安防设备还不足以确保万无一失的安全环境。
这正是大数据技术发挥作用的时机。
本文将探讨大数据对智能安防的支持和改进，以及它如何提高安全性、便捷性和智能性。
通过收集、分析和应用海量数据，大数据技术为智能安防带来了革命性的变化。
1. 大数据分析在智能安防中的应用大数据分析在智能安防中的应用范围广泛。
首先，大数据技术可以通过对安防设备产生的数据进行实时监控和分析，帮助检测异常活动并即时做出反应。
例如，通过对视频监控数据进行分析，可以识别出不寻常的行为举止，并发出警报。
其次，大数据分析可以帮助研究人员对多种多样的安全事件进行预测和模拟。
通过收集历史数据，并运用机器学习和模式识别技术，可以发现潜在的安全威胁，从而采取相应的预防措施。
2. 大数据技术改进智能安防的关键功能2.1 视频监控传统的视频监控系统往往无法处理大量的数据，这导致了许多问题，如监控画面的清晰度、实时性等。
然而，大数据技术的发展改变了这种局面。
通过大数据技术的支持，视频监控系统可以处理和分析海量视频数据，并提供更好的图像质量和实时性能。
此外，大数据分析还可以通过监控视频中的人脸识别、行为分析等功能来提高安全性。
2.2 门禁控制门禁系统是保护企事业单位安全的重要组成部分。
而大数据技术可以提供更精确和高效的门禁控制。
通过收集和分析来自不同设备的数据，如刷卡记录、摄像头图像等，可以对人员进出的行为进行实时监控和分析。
如果发现异常活动，系统可以立即触发警报，并采取相应的措施。
2.3 风险评估和预警大数据技术还可以通过分析各种数据源来进行风险评估和预警。
例如，通过整合来自不同传感器和摄像头的数据，可以识别出异常活动，如烟雾、火灾等。
同时，大数据分析还可以通过分析网络数据流量，发现和预测网络安全威胁。
这些预警系统能够在威胁发生前及时警示相关人员，提高安全性和防护能力。
安防设施工程施工的难题与解决方案随着社会的发展和科技的进步，安防设施工程在公共安全、企业和个人财产保护方面发挥着越来越重要的作用。
但在工程施工过程中，也会遇到一些难题。
本文将详细介绍这些难题，并给出相应的解决方案。
一、难题分析1.1 施工质量问题难题描述在安防设施工程施工过程中，可能会出现施工质量不过关的问题，如设备安装不规范、线路铺设不合理、系统调试不准确等，这直接影响到工程的安全性能和使用寿命。
解决方案1. 加强施工人员的专业培训，确保施工人员具备丰富的理论知识和实际操作技能。
2. 严格执行施工标准和规范，对施工过程中的每一个环节进行严格把控。
3. 引入第三方质量监督机构，对工程质量进行评估和验收。
1.2 技术更新快难题描述安防技术更新换代速度快，新技术、新产品层出不穷。
这要求施工方要及时掌握最新的技术和产品，否则可能导致工程落后于时代，无法满足客户需求。
解决方案1. 建立长期与安防设备供应商的合作关系，及时了解和引进最新的技术和产品。
2. 设立研发部门，对新技术和新产品进行研究，提高施工方的技术水平。
3. 定期对施工人员进行技术培训，确保他们掌握最新的安防技术。
1.3 项目管理和协调难题描述安防设施工程涉及多个部门和领域，如设计、采购、施工、调试等。
在施工过程中，需要进行有效的项目管理和协调，以确保工程顺利进行。
解决方案1. 建立完善的项目管理体系，明确各部门和人员的职责和任务。
2. 加强各部门之间的沟通与协作，确保信息畅通和资源共享。
3. 引入项目管理软件，提高项目管理的效率和准确性。
二、总结安防设施工程施工过程中存在诸多难题，需要我们从多方面进行解决。
通过加强施工人员培训、严格执行施工标准、引进新技术和产品、加强项目管理和协调等措施，可以有效提高工程质量和客户满意度。
只有不断改进和提高，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
深入剖析安防工程施工的难点安防工程是保障国家安全、社会稳定和人民群众生命财产安全的重要手段，是信息化建设的重要组成部分。
在安防工程中，施工环节是至关重要的一个环节，直接关系到整个安防系统的质量和效果。
本文将对安防工程施工的难点进行深入剖析，以期为安防工程施工提供有益的参考。
1. 设计不合理安防工程的设计是施工的基础，设计质量直接影响到施工的质量和效果。
在实际工程中，设计不合理是常见的难点之一。
主要表现在以下几个方面：1.1 设计方案不科学：部分设计方案没有充分考虑实际需求、现场环境和施工条件，导致施工过程中出现种种问题。
1.2 设计标准不统一：由于缺乏统一的设计标准，不同设计师的设计风格和水平参差不齐，影响到工程的质量和效果。
1.3 设计更新不及时：随着科技的不断发展，安防技术也在不断更新。
部分设计方案没有及时跟进新技术，导致施工过程中需要进行大量的修改和调整。
2. 施工管理不规范施工管理是确保安防工程质量的关键环节。
在实际施工过程中，施工管理不规范是导致质量问题的主要原因之一。
主要表现在以下几个方面：2.1 施工队伍素质参差不齐：部分施工队伍的技能水平、业务素质和职业素养不高，影响到施工的质量和效率。
2.2 施工过程缺乏监督：施工过程中，部分项目缺乏有效的监督和管理，导致施工质量无法得到保障。
2.3 施工材料不合格：部分施工单位使用不合格的材料，严重影响安防工程的质量和效果。
3. 技术支持不足安防工程涉及的技术领域广泛，包括计算机技术、通信技术、网络技术、图像处理技术等。
在实际施工过程中，技术支持不足是常见的难点之一。
主要表现在以下几个方面：3.1 技术储备不足：部分施工单位在技术储备方面存在不足，无法应对复杂的施工环境和技术要求。
3.2 技术创新能力不足：随着安防技术的不断发展，部分施工单位缺乏技术创新能力，无法紧跟技术发展的步伐。
3.3 技术培训不到位：部分施工单位对技术培训不够重视，导致施工人员对新技术和新设备的掌握程度不高。
安防工程施工中的难题和解决方案难题1：材料选择困难在安防工程施工中，选择合适的材料是一个关键的难题。
不同的项目和环境可能需要不同类型的安防设备和材料，而市场上的选择非常广泛，很容易让人感到困惑。
解决方案：1. 了解项目需求：在选择材料之前，首先要充分了解项目的需求和要求。
这包括对安全等级、环境条件和预算等方面的考虑。
2. 进行市场调研：通过对市场上不同品牌和类型的安防设备进行调研，了解其性能、质量和价格等方面的信息，以便进行比较和选择。
3. 参考专家意见：寻求专业安防工程师或顾问的意见，他们对不同材料的特点和适用性有着更深入的了解，可以提供有价值的建议。
难题2：施工期间的安全管理安防工程施工期间需要严格的安全管理，以确保工人和现场的安全。
但施工现场常常存在一些潜在的安全风险，如高空作业、电气设备使用等，需要得到有效的解决。
解决方案：1. 制定安全管理计划：在施工前制定详细的安全管理计划，包括对施工现场的安全风险评估、安全操作规程和应急预案等的制定。
2. 培训工人：提供必要的安全培训，确保工人了解并遵守安全操作规程，正确使用个人防护设备，并具备应对突发事件的能力。
3. 定期检查和监督：定期进行安全检查和监督，及时发现和解决安全隐患，确保施工现场的安全。
难题3：技术难题和故障排除在安防工程施工中，可能会遇到各种技术难题和设备故障，如网络连接问题、设备配置错误等。
这些问题需要及时解决，以确保施工进度和设备正常运行。
解决方案：1. 专业技术支持：与供应商或厂家建立良好的合作关系，及时寻求他们的技术支持和帮助，以解决技术难题和故障排除。
2. 建立备份和冗余系统：在设计和施工阶段考虑建立备份和冗余系统，以减少单点故障的影响，并能快速切换到备用系统。
3. 建立完善的测试和调试流程：在设备安装和配置完成后，进行全面的测试和调试，以确保设备的正常运行和性能达到预期。
以上是安防工程施工中可能遇到的难题和解决方案的简要介绍。
人工智能在智能安防中的挑战与解决方案随着科技的发展，人工智能在各个领域的应用越来越广泛，其中智能安防领域也不例外。
人工智能技术在智能安防中起到了极为重要的作用，但同时也面临着一些挑战。
本文将探讨人工智能在智能安防中的挑战，并提出一些解决方案。
一、挑战一：准确率与误报率的平衡在智能安防中，准确识别和预测潜在的威胁是至关重要的。
然而，人工智能在进行识别判断时往往存在准确率与误报率的平衡问题。
传统的安防系统可能存在漏报或误报的情况，而提高准确率的同时也会增加误报率。
为了解决这一挑战，可以采用深度学习技术。
深度学习模型可以通过大量的训练数据不断提升准确率，并通过不断的迭代优化以降低误报率。
此外，结合其他传感器和辅助设备，如红外传感器和摄像头，可以提高人工智能系统的准确性和鲁棒性。
二、挑战二：大规模数据处理人工智能在智能安防中需要处理大量的数据，包括视频、图像、声音等信息。
传统的数据处理方法往往无法满足快速高效的需求。
解决大规模数据处理的挑战可以采用分布式计算和云计算技术。
利用分布式计算框架，可以将数据分割成小块同时进行处理，提高处理速度。
而通过云计算技术，可以将数据存储和处理任务交由云端服务器完成，从而降低本地设备的计算压力。
三、挑战三：隐私与数据安全智能安防系统需要大量的个人隐私数据，比如居民的人脸识别信息等。
保护个人隐私和数据安全成为了一个亟待解决的问题。
解决这一挑战可以采用加密和隐私保护技术。
通过对传输和存储的数据进行加密处理，可以有效防止数据被未授权的访问和窃取。
此外，采用多层次的权限控制和访问控制机制，可以保障个人隐私的安全。
四、挑战四：复杂环境下的识别和监控智能安防系统常常需要运行在复杂多变的环境下，比如复杂光线条件、不同角度的拍摄和恶劣天气等。
这些因素会对人工智能的识别和监控能力造成一定的挑战。
为了解决这一挑战，可以采用自适应的算法和模型。
通过对环境和光照等因素进行实时分析和调整，将智能安防系统的识别能力提升到一个更高的水平。
安防监控系统工程智能化实施的重点难点分析和解决方案分析安防监控系统工程智能化实施的重点难点和解决方案：1.立体交叉多这个工程需要多种工种的合作，因此立体交叉是难免的。
在施工过程中，需要主要承建单位制定可行的配合协调措施，以确保施工顺利进行。
2.施工管理协调难由于涉及多个专业队伍和交叉作业，需要有效的管理和协调，合理安排施工流程，严格管理各专业的施工质量、安全和文明施工等方面，以确保工程施工有序运转。
同时，需要对深化设计审核的施工质量进行控制，对现场车辆通道进行统一管理。
3.文明安全施工难度大本工程施工复杂，安全和文明施工是重点之一。
需要保证合理有序的施工组织，注意大型设备和用电设备的安全用电管理。
平面布置和交通动态规划也是保证工程顺利实施和文明施工的重点。
4.施工技术类重点、难点分析及对策根据工程特点，需要认真分析本工程施工中的重点和难点，并制定相应的对策措施。
5.户外摄像机安装安全是施工控制重点在保证工程工期和质量的前提下，安全和文明同样重要。
需要制定详细的摄像机安装方案和安全和文明施工的保证体系，责任到人，确保安全文明施工满足招标文件要求。
6.机房电气工程施工电气工程质量的影响性因素特征电气工程涉及面广，时间跨度长和参与人员众多，因此是一个复杂而综合的过程。
影响质量的因素包括原材料的选购及比例调配，施工工艺和工序、设备、施工人员素质和施工过程控制以及施工地区的气候自然条件等多方面因素的制约。
同时，电气工程的施工周期和工程进度的安排也是重要的影响性因素之一。
工程质量的不稳定性是常见的，因此我们需要时刻关注电气工程建设中的每个细节，并将工程质量管理置于重要地位。
电气工程建设的另一个特征是各要素之间具有很强的连贯性。
因此，我们必须关注各个要素及其每一个发展阶段，因为任何一个不合格的要素都会对整个工程产生连锁反应，影响工程施工的进一步开展。
为了控制电气工程质量，我们需要从施工准备、施工阶段和施工后验收与维护等几个阶段着手。
安防工程行业痛点与解决措施安防工程行业在现代社会中起着至关重要的作用，它涵盖了视频监控、入侵报警、门禁系统等多个方面，为保障人们的生命安全和财产安全提供了有力的支持。
然而，在行业发展过程中也存在着一些痛点，下面将针对这些问题提出解决措施。
首先，安防工程行业存在的一个痛点是技术水平不足。
由于技术发展速度快，很多安防工程师并没有跟上最新的技术趋势，导致他们在解决实际问题时受到一定的限制。
为了解决这个问题，公司可以组织员工参加相关的培训课程或研讨会，提升他们的技术水平。
同时，行业协会应该加强技术交流，推动技术的创新与进步。
其次，安防工程行业还存在着价格不透明的问题。
由于行业竞争激烈，一些公司为了谋取利润，往往会低价承接工程，然后以高额的变更费用获取利润。
这种不透明的价格方式不仅损害了客户利益，也损害了行业形象。
为了解决这个问题，公司应该建立透明的价格和变更费用制度，明确告知客户相关费用，并在合同中约定好责任和义务，保护双方的权益。
再次，安防工程行业在施工过程中存在监管不到位的问题。
由于缺乏有效的监管机制，一些不良的施工行为得不到有效的纠正，导致工程质量参差不齐。
为了解决这个问题，政府应该加强对安防工程行业的监管，建立完善的行业标准和规范，对不合格的工程进行处罚和整改。
同时，行业协会也要加强自律，对会员进行严格的考核和监督，确保施工质量达到标准。
最后，安防工程行业面临缺乏专业人才的困境。
随着行业的不断发展，对人才的需求也越来越大，但是现实情况是，行业内专业人才的供给远远满足不了需求。
为了解决这个问题，政府可以加大对安防工程行业的人才培养支持力度，建立相应的培训机构或专业课程，吸引更多的人才进入该行业。
同时，公司也可以加大对员工的培训和发展力度，提高他们的专业素质和能力。
总结起来，安防工程行业在发展过程中面临着技术水平不足、价格不透明、监管不到位和人才缺乏等痛点。
为了解决这些问题，需要通过加强技术培训、建立透明的价格和变更费用制度、加强行业监管和加大对人才的培养支持来推动行业的健康发展。
安防工程实施中的关键问题和困难点安防工程实施中存在一些关键问题和困难点，需要特别关注和解决。
以下是一些值得注意的方面：1. 需求分析和规划不足：在开始安防工程实施之前，必须进行充分的需求分析和规划。
如果需求分析不准确或规划不周全，可能导致后续实施过程中的问题和困难。
2. 技术选择和集成问题：安防工程涉及多个技术领域，如视频监控、入侵报警、门禁控制等。
在选择和集成这些技术时，需要考虑它们之间的兼容性、稳定性以及实施的复杂性。
3. 系统设计和布线困难：安防工程的系统设计和布线是关键的一步。
不合理的系统设计和布线可能导致监控盲区或信号干扰等问题。
此外，复杂的建筑结构和环境条件可能增加系统设计和布线的难度。
4. 设备选型和供应链管理：选择合适的安防设备是实施过程中的一项重要任务。
市场上存在各种品牌和型号的设备，需要进行仔细的评估和比较。
此外，供应链管理也是一个挑战，确保设备按时供应和符合质量要求。
5. 工程施工和项目管理：安防工程的施工和项目管理需要高度的协调和组织能力。
合理的施工计划、资源调配以及监督管理都是成功实施的关键因素。
6. 法律和合规要求：在安防工程实施中，必须遵守相关的法律和合规要求。
这包括隐私保护、数据安全等方面的规定。
不遵守法律和合规要求可能会导致法律纠纷和业务风险。
7. 维护和支持：安防系统的维护和支持是实施后的重要环节。
及时的维护和故障处理可以确保系统的稳定和可靠性。
同时，提供良好的支持服务可以满足用户的需求和解决问题。
以上是安防工程实施中的一些关键问题和困难点。
通过充分的需求分析和规划、合理的技术选择和集成、精心的系统设计和布线，以及有效的项目管理和维护支持，可以克服这些问题，确保安防工程的顺利实施和运行。
大数据在智能安防领域的应用与挑战随着科技的不断进步和智能化的兴起，大数据在各个领域发挥着越来越重要的作用。
其中，在智能安防领域，大数据的应用不仅带来了许多便利和效益，同时也面临着一系列挑战。
本文将重点探讨大数据在智能安防领域的应用以及相关的挑战。
一、大数据在智能安防领域的应用1. 安全监控系统的优化大数据技术可以通过对安全监控系统的数据进行实时分析和处理，提高监控系统的效率和准确性。
例如，利用大数据技术，可以对监控摄像头拍摄到的视频进行实时分析，识别和预测潜在的安全威胁，为安全防范提供及时的决策支持。
2. 精准的入侵检测通过大数据的分析，能够识别和分析不同场景下的入侵行为。
利用大数据的算法，可以对大量的入侵检测数据进行深度学习和模式识别，从而精确地判断是否存在异常行为。
这可以帮助安防系统更加准确地报警和定位威胁。
3. 数据共享和协同防控大数据技术可以将不同安防设备所采集的数据进行整合和共享，实现设备之间的协同工作。
通过建立统一的数据平台和智能算法，不同的安防设备可以相互配合，提高整体安防能力。
例如，在人脸识别技术中，不同的监控设备可以将识别到的人脸数据共享，以提高对目标人物的准确识别和跟踪能力。
二、大数据在智能安防领域面临的挑战1. 数据隐私与安全在大数据应用的过程中，隐私和安全问题是一个重要的挑战。
安防领域所涉及的数据涉密性较高，一旦被未授权的人获取，将引发严重的后果。
因此，需要建立安全可靠的数据存储和传输系统，加密敏感数据，确保数据的机密性和完整性。
2. 数据处理和分析的复杂性大数据量的处理和分析需要庞大的计算资源和专业的技术支持，这给安防系统的构建和运营带来了一定的困难。
此外，为了提高数据处理的效率，需要优化算法和提升计算速度，以应对日益增长的数据量。
3. 数据整合和共享的技术难题智能安防系统中涉及到多种不同的设备和数据源，如摄像头、传感器等，这些设备产生的数据格式和结构各不相同。
要实现数据的整合和共享，需要解决数据格式转换、数据标准化等技术难题。
安防工程施工的主要困难与对策1. 引言安防工程施工是一项复杂的任务，面临着许多困难和挑战。
本文将讨论安防工程施工的主要困难，并提出相应的对策。
2. 主要困难2.1 技术难题安防工程施工涉及许多先进的技术，例如视频监控系统、入侵报警系统和门禁系统等。
这些技术的安装和调试需要高水平的技术人员，而技术人员的培训和配备是一项困难的任务。
2.2 工期压力安防工程通常需要在有限的时间内完成，以确保工程进度和客户满意度。
然而，由于技术难题和其他不可预见的问题，工期常常面临压力。
此外，施工过程中的延迟可能会导致额外的成本和客户不满。
2.3 安全风险安防工程施工涉及处理高风险的设备和系统，例如安全监控摄像机和报警器。
施工人员必须严格遵守安全操作规程，以确保施工过程中没有任何意外发生。
然而，由于工作环境的复杂性和施工人员的疏忽，安全风险仍然存在。
2.4 成本控制安防工程施工的成本常常会超出预算。
这可能是由于材料成本的上涨、技术难题的解决所需的额外费用以及施工过程中的变更等原因。
因此，控制施工成本是一个重要的挑战。
3. 对策3.1 技术培训和人员配备为了解决技术难题，施工公司应该加强对技术人员的培训，并确保他们具备足够的技术水平。
此外，施工公司还应该合理安排技术人员的配备，以满足工期要求。
3.2 合理规划和调度为了缓解工期压力，施工公司应该进行合理的规划和调度。
在施工前，应该对工程进行详细的分析和评估，并合理安排施工顺序和时间表。
此外，应该预留一定的缓冲时间以应对可能发生的延迟和问题。
3.3 安全管理和监督为了降低安全风险，施工公司应该建立完善的安全管理制度，并严格执行。
对施工人员进行安全培训，提高他们的安全意识和操作技能。
此外，应该加强对施工现场的监督和检查，确保施工过程中的安全措施得到有效执行。
3.4 成本控制和变更管理为了控制施工成本，施工公司应该进行详细的成本估算和预算管理。
在合同签订前，应该与客户充分沟通，并明确工程的范围和变更管理的规定。
安防大数据技术难点分析与解决方案2015-04-09 11:53:32来源:CPS中安网作者:邓长春责任编辑: sillyna收藏本文摘要:在安防领域，大数据具有广阔的应用场景，带来深度的价值。
经过初步摸索，安防大数据也面临一些技术难点。
对于这些问题，我们分析安防行业特有的场景特点，探讨一些贴切的解决方案,使得大数据技术更好地为安防业服务。
【CPS中安网 】伴随着大数据技术在IT领域的持续发展与成熟，大数据逐步渗透到各行各业。
在安防领域，大数据具有广阔的应用场景，带来深度的价值。
经过初步摸索，安防大数据也面临一些技术难点。
对于这些问题，我们分析安防行业特有的场景特点，探讨一些贴切的解决方案,使得大数据技术更好地为安防业服务。
大数据当前在各行业的应用大数据技术发端于IT领域，当前在互联网、电子商务中应用得最为成熟。
Google公司根据用户海量的搜索日志，成功预测病情在北美的蔓延情况；通过分析处理大量的语料库，为用户提供精准的在线翻译。
亚马逊根据用户过往的购买行为，分析出特定用户群的购买“口味”，从而在自己的网站中提供精准的广告推荐。
而国内的淘宝网，通过分析网民浏览商品的日志，给买家提供到特定商品的关联匹配。
在其他行业，大数据的使用也屡见不鲜：在卫生行业，基于全民的电子档案与电子病历库正在构建。
通过全民电子病历库，我们能分析全民的健康状况，监控相关疾病的蔓延走势，为做好卫生防范措施提供参考。
在电力行业，通过分析大区域的用电记录，能够优化电力企业管理模式，提升企业经营水平，为基建决策提供有力参考，提高智能控制水平，加强电力的协同管理。
同样对于整个国家，通过分析用电情况，在宏观掌握国家的经济状况，为制定经济政策提供参考。
在物流行业，通过分析大量以往的配送记录，在宏观上掌握大类物品的流向，提前把物品运送到特定区域，提高送货效率。
在国外，一家大型的超市，通过分析交通与商品大体流向，能在精确的时间范围内，把特定类商品送到特定的门店，减少库存时间，提高周转率，创造企业利润。
同样，在安防领域，大数据也得到广泛使用。
大数据助力安防行业经过一段时间的摸索，大数据助力安防行业的发展取得相当的成效，部分企业如海康威视等已经有了较多的成熟项目案例。
在智慧交通方面，海康威视借助大数据技术，交通管理系统能够在恶劣的网络环境，对城区交通要道进行拍摄与录制，同时把图片与视频数据输往后端的大数据处理平台。
通过后端大数据处理，识别繁忙的路段，提前做好交通分流措施。
借助车牌识别技术，综合各卡口的过车记录，能够分析特定车辆的运行轨迹。
同样，通过对大量行车违法记录的模式识别，能在特定路段对具有违规倾向的车辆进行报警，比如在高架桥，高速公路上。
通过对城市周边主要卡口大量的行车记录分析，能识别出异常的进出城的记录，做好防范措施。
在公安执法方面，海康威视通过人脸识别技术，提高对犯罪嫌疑人追查的效率。
通过对大量异常行为的模式特征提取，能提前判别违法行为，比如在火车站，通过对扒手外观打扮，行为举止，作案时的动作特征分析，能够提前把嫌疑信息告知车站治安人员，提高执法的效率。
在平安城市、智能家居，方方面面，安防大数据也引领很多新奇的应用。
安防大数据当前面临的技术难点然而，伴随着大数据在安防领域越来越深入的应用，也突现出一些技术难点。
在IT领域，大数据技术发展较为成熟，针对不同的应用场景有较为丰富的技术选型以及技术路线，其中很多技术可以移植应用到安防领域中。
但IT与安防毕竟是两个不同的领域，两者之间存在很多不一样的地方。
最大的不同，就是数据本身的不同，主要体现在一下方面：数据类型不同。
在IT领域，大数据处理的对象往往是网页索引、用户行为、日志记录等字符型数据，这些是结构化、方便计算识别处理的数据。
而在安防领域，数据往往以图片、音频、视频等非结构化的数据，往往计算机不能直接识别，这些数据只有在人面前才显得有意义。
数据量在数量级上的不同。
在互联网领域，单条日志记录一般在一百字节之内，到了1PB的日志记录，已经是一个足够大的量。
但在安防领域，一张普通的缩略图就几百KB,如果考虑高清摄像，高清视频，这个数量要更大。
一个普通的中等城市，在主要交通卡口拍摄的图片，一年下来就能积压几个PB的数据，如果考虑视频，这个数据量更大。
对数据的实时性要求不同。
在互联网行业，以日志型数据分析为主的典型应用中，对实时性要求没那么高，比如淘宝的推荐系统，是否分析最近一个小时用户的浏览记录对于推荐效果关系不大。
而在安防领域，前端摄像头录制的都是实时流，这是一个不间断的数据流，最近录制的数据超过一定时间没有得到有效保存，将会永远被丢失。
针对安防领域与IT领域在数据本身上的异同，把适合IT领域常规的大数据技术搬到安防领域就会碰到一些技术难点，表现如下：存储成本问题。
在IT领域，海量的数据往往保存在分布式存储系统中，为了提高数据的可靠性，一份数据往往复制成几份相同的副本，分别保存在不同的节点中，当其中一些副本丢失时，可以从其他节点读出数据。
比如在Hadoop中，一份数据往往在集群中保存了相同的3份。
如果有1PB的原始数据，则至少要占用3PB的磁盘空间。
而在安防领域，几个交通卡口的视频，在一个较短的时间内，如果不覆盖之前的数据，就能轻易积压几个PB。
由于图像、音频、视频数据本身的量太大，生搬传统的多副本策略成本过高，我们需要设计出一些更高效同时不损失可用性的方案。
小文件存储问题。
这个问题是大数据技术面临的一个共性问题，但在安防领域可能又突现得较为严重。
在互联网，小文本、图片、音乐都是小文件，当层积较多时，都面临如何存取这些海量小文件的问题。
而在安防行业，小文件主要以图片为主，比如一个城市的主要交通卡口在一年内，就能产生百亿张图片。
对于这些海量的小文件的存储，涉及到大量元数据的管理，保证存取的性能是问题的关键。
当然，问题并不可怕，通过分析研究安防应用场景，我们摸索出一些贴合安防大数据的解决方案。
解决问题的方向引入擦除码(ErasureCode)技术，节省存储空间。
擦除码是一个在通信理论中的术语，其基本思想就是：一条原始信息由K个符号构成，在信息发送前，通过某种具有冗余功能的数学映射，生成由(K+M)个符号组成的编码后的信息，然后把编码后的信息通过信道发送给接受方，由于信道的不可靠特性，在信息传输的过程中可能会丢失几个符号，接受方在接受到信息后，只要丢失的符号不超过M个，则接受方在剩余的符号中通过逆向的数学变换，能还原出由K个符号组成的原始信息。
图-1：信息在信道中的传输过程如上图所示：原始信息由[A、B、C]三个符号组成，现在通过编码函数f 对其进行编码，生成编码后的信息为[a、b、c、d、e],编码后的信息在信道上进行传输，在传输的过程中由于某种原因符号a与b丢失了，接受方只接受到了三个符号[c、d、e]，接受方通过解码函数-f(实际上就是编码函数的逆函数)进行解码，能够计算出原始的信息[A、B、C]。
由上可看出，信道虽然不可靠，但在信道上丢失的两个符号并不影响我们整个信息的传输，我们唯一要做的工作就是在发送信息前与接收信息后做一定的编码与解码工作。
受上面思想的启迪，在分布式存储系统中，一个大文件分成若干块，这些不同的块分发到不同的节点中，现在假设一个文件由K个数据块组成，我们通过编码后变成(K+M)个编码块，再把这(K+M)个编码块分发到不同的节点中。
现在由于集群中几个节点失败，丢失了几个块，只要丢失的块数不超过M，我们依然能从其他节点中读入K个编码块，通过解码运算，得出我们之前的K个数据块，也就还原出那个完整的文件。
而在分布式系统中，超过M个数据节点同时失效的可能性很小，由此可以看出，虽然存在节点失败的情况，但依然不影响我们数据存储的可靠性。
这里引入额外的存储空间为(M/K)倍，而传统的N副本策略，引入的额外存储空间为(N-1)倍，通过调节M与K的关系，我们能把存储空间降到1.3倍，这与传统Hadoop占用存储空3倍相比，具有巨大的节省价值。
在工程实践中，我们通过数据分条带，优化编码分组策略，进行高效快速的编解码计算，既保证数据存取的性能，又节省了大量的磁盘空间。
如图-2，数据横向分条带，同一个条带内，左边为原始数据(K=4)，右边为编码后的数据(M=2)，存储时，把同一个条带内的所有数据分发到分布式系统上的不同节点。
当处于同一个条带内的数据丢失块数不超过2时，依然能从剩下的数据块中通过解码计算出原始的数据。
图-2：数据分条带，进行编码存储建立索引，小文件合并成大文件集中存储。
对于大量的数据，单机无法存储，借助分布式存储技术，将数据分散存储到不同的节点上。
但主流的HDFS 分布式存储系统适合存储少量的大文件，就是文件个数较少，但单个文件的很大。
如果大量的小文件朴素的存放在HDFS中，由于要管理的元数据巨大，严重印象集群的可扩展性，以及文件本身的存储性能。
解决问题的思路是，把大量的小文件合成一个大文件，同时对这些小文件建立索引，索引信息集中管理。
当要读取文件时，先查找索引信息，根据查找出的索引信息再定位到那个大文件具体位置，读出小文件。
图-3小文件合成大文件，并且建立索引如图-3，上面为把若干小文件合成一个大的文件，下面为针对这些小文件建立的索引，所有的索引又合成一个索引文件。
在工程实践中，我们又对索引文件的结构进行了优化，引入了哈希索引结构，由于哈希定位过程相当过，所以提升了小文件的读取性能。
同时，由于索引文件很小，我们除把索引文件持久化到底层文件系统，还同时把索引信息读入内存，这样极大提升了文件存取效率。
结语随着大数据技术的逐步发展与深入应用，它会给我们带来越来越多的潜在价值。
当安防行业进入就计算化时代后，各种前端设备采集大量的图片、音频、视频，这个数据在一个较小的区域一个较短的时间内，就能积攒海量的数据，要掌握并且成功挖掘出这些数据的价值，更好的为安防服务，急需我们掌握大数据技术。
目前，安防行业仅有海康威视等极个别企业掌握了该项技术。
由于安防行业和IT互联网行业存在差异，我们在借鉴互联网大数据技术的同时，也要深入研究我们的安防场景，探索一些贴切安防应用的大数据技术。
安防大数据第一阶段要解决安防大数据的存储问题，当解决好存储问题后，我们进入到安防大数据分析处理阶段，当我们具备娴熟的分析处理技术后，可以进入深度学习，多维数据挖掘的深入应用。
这一路还很漫长，我们慢慢探索，精益求精，一定能让安防大数据更好的服务安防业，保证我们的幸福安康。
