資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：實時檢索技術(shù)通過引入分布式數(shù)據(jù)庫，列式存儲，內(nèi)存計算，索引引擎等技術(shù)，能應對億級別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在存儲容量，可擴展性，檢索速度等多個方面都可以得到大幅提升。
云計算技術(shù)以大系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)為最顯著的特征，而安防行業(yè)是一個非常典型的大數(shù)據(jù)應用場景，安防行業(yè)中的卡口監(jiān)控系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)由大量的設備組成（包括大量的前端采集設備、后端平臺和云計算服務器集群等），每天產(chǎn)生呈幾何級增長的數(shù)據(jù)，隨著智慧城市大型項目的不斷成功落地，整個安防平臺呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)量超大、數(shù)據(jù)類型多樣、數(shù)據(jù)處理邏輯復雜、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)挖掘難度高等處理難題，對安防廠商提出了巨大的挑戰(zhàn)。
其中主要表現(xiàn)在智能交通行業(yè)領(lǐng)域中海量的交通流信息和卡口過車抓拍圖片、智慧城市行業(yè)領(lǐng)域中的海量視頻錄像文件等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，安防行業(yè)的主要用戶公安、交警都有著需要對海量圖片和視頻文件進行安全有效的數(shù)據(jù)存儲、高性能并行計算、智能化的數(shù)據(jù)分析挖掘后進行實戰(zhàn)方面的強烈需求，這些都與云計算特性非常吻合。提供海量存儲的同時，如何快速有效的定位多維度數(shù)據(jù)，挖掘出各類孤島數(shù)據(jù)在多維度的潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系，一直是我們致力于解決的問題。云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)正在慢慢滲入安防行業(yè)，隨著這些技術(shù)的發(fā)展成熟，將對安防行業(yè)帶來革命性的影響。
大規(guī)?；旌嫌嬎慵夹g(shù)
監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的大量視頻圖像數(shù)據(jù)如果只靠人工來進行處理，效率會非常低，借助于視頻智能化處理算法，已經(jīng)可以從視頻圖像數(shù)據(jù)中獲取一些簡單的特征進行比對，或者進行模式匹配產(chǎn)生報警事件，提高了處理的效率。這種方式能夠處理的數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)組合的程度，數(shù)據(jù)的類型等等都還處于較低的水平，無法應對海量數(shù)據(jù)和日益增長的需求。大規(guī)模計算技術(shù)的目的就是為了提供一種統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理平臺，上面可以集成各種智能化算法和計算模型，綜合處理海量監(jiān)控數(shù)據(jù)，以更快的速度得到更有價值的數(shù)據(jù)。
統(tǒng)一資源管理技術(shù)
監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的主要數(shù)據(jù)就是視頻和圖像數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后，會產(chǎn)生更豐富的數(shù)據(jù)，處理的方式也會有很大不同。比如對于歷史視頻數(shù)據(jù)可以在后臺處理的視頻數(shù)據(jù)檢索，對于卡口的車牌和人臉特征數(shù)據(jù)需要實時布控，對歷史卡口信息需要做到實時檢索。這些數(shù)據(jù)都需要不同的計算框架進行處理，通過引入統(tǒng)一的資源管理平臺，可以在同一個資源池里運行不同的計算框架，大幅提高資源的利用率，同時在資源被某種業(yè)務獨占時，又能最大限度的發(fā)揮系統(tǒng)的性能。
實時檢索技術(shù)
傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進行保存，通過RAC等技術(shù)形成數(shù)據(jù)庫集群，通過索引方式進行加速，但是核心還是基于行存儲和關(guān)系運算，面對海量記錄時在各個方面都已經(jīng)遇到了瓶頸。實時檢索技術(shù)通過引入分布式數(shù)據(jù)庫，列式存儲，內(nèi)存計算，索引引擎等技術(shù)，能應對100億級別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在存儲容量，可擴展性，檢索速度等多個方面都可以得到大幅提升。該系統(tǒng)在智能交通、刑事偵查等視頻監(jiān)控領(lǐng)域具備重要的研究價值和廣闊的應用前景。
復雜事件處理技術(shù)
隨著安防行業(yè)的發(fā)展，業(yè)務變的也來越復雜，比如智能交通領(lǐng)域，出現(xiàn)了車輛積分研判、套牌車分析、同行車分析等需求。這些需求存在產(chǎn)生結(jié)果所依賴的條件多、處理過程實時性的要求高、需要處理的數(shù)據(jù)量巨大等特點。傳統(tǒng)的方式是采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫，通過復雜的SQL語句組合，不斷查詢比對的方式，很難滿足實時性的要求。復雜事件處理通過引入流式計算等技術(shù)，動態(tài)地對輸入數(shù)據(jù)進行實時的分析，處理速度可以大幅提供。不符合條件的數(shù)據(jù)都被丟棄掉，系統(tǒng)中只存在處理的結(jié)果或者可能有用的中間數(shù)據(jù)，這樣對存儲的要求也變小了，完全在內(nèi)存中進行全過程的分析，實時性得到了保證。
人臉檢索技術(shù)
人臉檢索的技術(shù)在單臺服務器上的應用已經(jīng)比較成熟，可以應用在身份鑒別、在逃人員抓捕、可疑人員排查、身份證查重等領(lǐng)域。人臉檢測過程可以分為以下幾個階段：視頻或圖像解碼、人臉檢測、特征提取、特征比對，前三個步驟都是每次請求對應一次計算，計算量相對可控，而最后一個步驟特征比每次請求則需要和達億級的人臉特征進行比對，是運算量最大的一個階段。
一些實時應用的請求數(shù)每秒鐘可達請求數(shù)達到數(shù)百次，每次人臉比對次數(shù)可達百萬級別時，則整個系統(tǒng)需要支持每秒億級的人臉特征比對計算。如此大規(guī)模的計算，單機上是無法完成的，必須采用集群完成。特征庫本身規(guī)模不大，但是比對次數(shù)很大，屬于典型的計算密集型集群，特征庫可以全部倒入到內(nèi)存，在內(nèi)存中完成計算。
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摘要：云計算對安防行業(yè)意義重大而對于安防行業(yè)來說，隨著云計算相關(guān)技術(shù)的日益成熟，使得其在安防業(yè)務的應用規(guī)模逐漸擴大?！ ∵@是最好的年代，也是最壞的年代。狄更斯在其名著《雙城記》中以此名句精煉地概況了風云激蕩的法國大革命時期的面貌。實際上，這句話也同樣適應目前風起云涌的IT業(yè)界。云計算市場機遇涌現(xiàn) 對安防也有重大意義 云計算產(chǎn)業(yè)市場涌現(xiàn) 2014年，國務院總理李克強在考察浪潮公司時表示，今后出訪...
摘要：大數(shù)據(jù)時代需要智能云存儲隨著安防監(jiān)控的大規(guī)模應用以及高清攝像頭的大量普及，監(jiān)控視頻的數(shù)據(jù)量增長迅速，而安全需求又對監(jiān)控數(shù)據(jù)的可用性提出更高的要求。隨著人工智能大時代的到來，大數(shù)據(jù)存儲受到了企業(yè)的高度關(guān)注。國內(nèi)安防監(jiān)控市場在最近幾年開始進入高速增長期，而增長的動力來自于城鎮(zhèn)化步伐的加快，無論是智慧城市、智能交通，還是大量的樓宇監(jiān)控，都是安防監(jiān)控市場成長的動力。安防監(jiān)控市場的發(fā)展勢必帶動相關(guān)領(lǐng)域...
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