安防企业大数据盘点，安防行业未来又该何去何从？

大数据是信息化发展到一定阶段的产物。随着信息技术和人类生产生活深度融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会进步、国家治理、人民生活都产生了重大影响。

回顾这些年的发展，海康威视也一直走在往安防大数据发展的道路上。在2013年，海康威视推出了Smart IPC，引领行业风向标；在14年提出了Smart2．0监控理念，强调视频结构化信息提取和应用。而在15年，海康威视又提出了DT1．0，多维感知、可视物联，让大数据在安防行业有了清晰的发展方向。2016年，海康威视将其寓意为SDT安防大数据时代的到来之年。SDT可以分为感、知、用三层架构，分别对应数据采集、分析挖掘和深入行业业务应用三个层面。

在感知层，海康威视于推出DT摄像机，除了传统的视频、声音、报警感知功能外，还增加了温度、湿度、烟雾、方位、RFID等感知手段，丰富了感知手段；同时，它还能把非结构化信息如人脸、车牌等进行预加工，直接以结构化的信息送去后台，提升整个系统的效率。除此以外，如鹰眼摄像机、无人机、热成像摄像机等作为现有感知手段的补充，将极大提升系统的多维感知能力。

在数据分析处理层，关键是实现视频信息结构化。海康威视推出了视频云存储、云分析以及大数据等全套解决方案。在云存储方面，海康威视推出具备解决百PB级别的海量视频存储能力的视频云存储方案；在云分析方面，海康威视推出了应用深度学习技术的视频云分析产品，如＂猎鹰＂、＂刀锋＂等视频结构化处理产品；在大数据方面，推出了海康威视大数据管理平台，帮助用户在数据的海洋中进行精准、高效的深度挖掘，提升应用效率。在应用层，海康威视面向七大行业、上百个子行业的个性化解决方案，深入用户业务，提升可视化管理水平。

大华股份·多维大数据系统突破以往大数据单维海量数据的应用模式，以人、车、特征数据、RFID等感知数据为核心，融合公安、社会面等多维数据，全力保障城市安全的大数据智能应用系统。运用大数据技术深度攫取多次元数据之间的关系，将人、车、特征采集、Rfid等多维数据进行采集，刻画以人为核心的多维关系图谱，建构人员全息档案。利用车辆、人脸、特征采集、RFID等多维时空数据补全目标真实轨迹，同时利用大数据挖掘能力实时分析并刻画出轨迹的异常、断点、落脚、同行等轨迹特征，为实战打击提供一张时空轨迹分析图。

佳都科技是较早进入公安大数据领域的企业之一。近年来，公司不断加强人脸识别、车牌识别、人体特征识别、车牌识别、车辆特征识别、视频结构化等人工智能技术以及大数据技术的研发，并在全国范围得到落地应用，成果明显。公司通过自有技术研发，成立联合实验室、研究院等多种方式，参股、控股行业内优秀人工智能企业，在公安大数据技术的发展上引领了整个公共安全技术的潮流。

佳都科技的立体化防控作战整体解决方案－－“视频云＋”。通过海量视频结构化处理、智能分析处理、人脸识别比对等服务能力，实现基于视频的人员、车辆、手机、证件、门禁、停车场等信息的布控、预警，通过系统与终端的联动，实现巡逻路线的制定，作战实时指挥，路面实时巡控。结合四标四实（四标：标准作业一张图、标准地址、标准房屋编码、标准网格，四实：实有人口、实有房屋、实有单位、实有城市部件）数据，实现社区网格的重点区域、重点场所、重点部位，重点行业的危爆物品、特殊人群、乡镇、街道、社区的重点防控。实现多给数据的防控保障。目前视频云＋平台已经在广州、珠海、深圳、佛山、汕尾、梅州等试点地区落地应用。

天地伟业以视频结构化为导向，提供一整套“系统化、网络化、智能化、标准化”的应用系统。引导案件图像分析从分散化、差异化向系统化、规范化的方向发展，为案件的破获提供有效的方法和依据。可针对视频进行实时进行视频结构化分析，秒级提取画面中出现的机动车、非机动车及行人的信息并存储到大数据库中进行大数据研判。不仅针对实时视频，也可以对录像进行视频结构化分析。同时系统支持对机动车、行人、非机动车结构化信息的检索，可通过区域选择、监控点位、时间段、图片设置进行筛选查询。

中兴力维人脸大数据系统主要面向公安、社区等应用场景，采用了中兴力维的大数据平台和视频连接平台，并结合商汤科技一流的识别算法，为客户提供精准、高效的人脸识别比对、复杂的业务建模以及多维数据碰撞分析等服务，并支持大规模应用部署、海量设备接入与第三方平台资源整合。同时提供流动人口的信息采集和管控、多场景下的身份甄别、重点人员动态布控与合成追逃、人像综合研判、惠民与态势展示等综合业务。目前，中兴力维的人脸大数据系统已经在上海、深圳、银川等地部署，不仅帮助公安构建了高效、智慧的情报研判体系，提升了案件侦破效率，减轻了办案人员的工作压力，而且改善了事后的取证手段，协助办案人员精准跟进案件过程，实现了警务效能最优化。

结局：探索大数据安防，最核心是要把握大数据给安防行业带来哪些挑战，选择哪些存储方式去解决数据管理的问题。然而，应用才刚开始，监控存储格局也将在大数据时代出现更好的改变，我们拭目以待！