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本文摘要：预示着大数据技术在IT领域的持续发展与成熟期，大数据逐步渗透到各行各业。
预示着大数据技术在IT领域的持续发展与成熟期，大数据逐步渗透到各行各业。在安防领域，大数据具备辽阔的应用于场景，带给深度的价值。经过可行性思索，安防大数据也面对一些技术难题。
对于这些问题，我们分析安防行业特有的场景特点，探究一些熟悉的解决方案，使得大数据技术更佳地为安防业服务。 大数据当前在各行业的应用于 大数据技术发端于IT领域，当前在互联网、电子商务中应用于得尤为成熟期。Google公司根据用户海量的搜寻日志，顺利预测病情在北美的蔓延到情况；通过分析处置大量的语料库，为用户获取精准的在线翻译。亚马逊根据用户过往的出售不道德，分析出有特定用户群的出售口味，从而在自己的网站中获取精准的广告引荐。
而国内的淘宝网，通过分析网民网页商品的日志，给买家获取到特定商品的关联给定。 在其他行业，大数据的用于也屡见不鲜： 在公共卫生行业，基于全民的电子档案与电子病历库正在建构。
通过全民电子病历库，我们能分析全民的健康状况，监控涉及疾病的蔓延到走势，为作好公共卫生防范措施获取参照。 在电力行业，通过分析大区域的用电记录，需要优化电力企业管理模式，提高企业经营水平，为基础设施决策获取有力参照，提升智能控制水平，强化电力的协同管理。某种程度对于整个国家，通过分析用电情况，在宏观掌控国家的经济状况，为制订经济政策获取参照。 在物流行业，通过分析大量以往的仓储记录，在宏观上掌控大类物品的流向，提早把物品载运到特定区域，提升车主效率。
在国外，一家大型的餐馆，通过分析交通与商品大体流向，能在准确的时间范围内，把特定类商品送往特定的门店，增加库存时间，提升周转率，建构企业利润。 某种程度，在安防领域，大数据也获得普遍用于。 大数据助力安防行业 经过一段时间的思索，大数据助力安防行业的发展获得非常的效益，部分企业如海康威视(002415,股吧)等早已有了较多的成熟期项目案例。
在智慧交通方面，海康威视利用大数据技术，交通管理系统需要在险恶的网络环境，对城区交通要道展开摄制与录音，同时把图片与视频数据销往后端的大数据处理平台。通过后端大数据处理，辨识挤迫的路段，提早作好交通分流措施。
利用车牌辨识技术，综合各卡口的过车记录，需要分析特定车辆的运营轨迹。某种程度，通过对大量行车违法记录的模式识别，能在特定路段对具备违规偏向的车辆展开报警，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，能辨识出有出现异常的出入城的记录，作好防范措施。 在公安执法人员方面，海康威视通过人脸识别技术，提升对犯罪嫌疑人查出的效率。
通过对大量出现异常不道德的模式特征提取，能提早判断违法行为，比如在火车站，通过对打劫外观装扮，不道德粗鲁，作案时的动作特征分析，需要提早把指控信息告诉车站治安人员，提升执法人员的效率。 在五谷丰登城市、智能家居，方方面面，安防大数据也引导很多新奇的应用于。 安防大数据当前面对的技术难题 然而，预示着大数据在安防领域更加了解的应用于，也突现出有一些技术难题。
在IT领域，大数据技术发展更为成熟期，针对有所不同的应用于场景有更为非常丰富的技术选型以及技术路线，其中很多技术可以重制应用于到安防领域中。但IT与安防却是是两个有所不同的领域，两者之间不存在很多不一样的地方。仅次于的有所不同，就是数据本身的有所不同，主要反映在一下方面： 数据类型有所不同。
在IT领域，大数据处理的对象往往是网页索引、用户不道德、日志记录等字符型数据，这些是结构化、便利计算出来辨识处置的数据。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，往往计算机无法必要辨识，这些数据只有在人面前才变得有意义。
数据量在数量级上的有所不同。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，早已是一个充足大的量。但在安防领域，一张普通的缩略图就几百KB，如果考虑到高清摄像机，高清视频，这个数量要更大。一个普通的中等城市，在主要交通卡口摄制的图片，一年下来就能积压几个PB的数据，如果考虑到视频，这个数据量更大。
对数据的实时性拒绝有所不同。在互联网行业，以日志型数据分析居多的典型应用于中，对实时性拒绝没有那么低，比如淘宝的引荐系统，否分析最近一个小时用户的网页记录对于引荐效果关系不大。而在安防领域，前端摄像头录音的都是动态流，这是一个不间断的数据流，最近录音的数据多达一定时间没获得有效地留存，将不会总有一天被遗失。
针对安防领域与IT领域在数据本身上的详，把合适IT领域常规的大数据技术搬到到安防领域就不会遇到一些技术难题，展现出如下： 存储成本问题。在IT领域，海量的数据往往留存在分布式存储系统中，为了提升数据的可靠性，一份数据往往拷贝成几份完全相同的副本，分别留存在有所不同的节点中，当其中一些副本遗失时，可以从其他节点朗读数据。比如在Hadoop中，一份数据往往在集群中留存了完全相同的3份。如果有1PB的原始数据，则最少要闲置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，如果不覆盖面积之前的数据，就能只能积压几个PB。由于图像、音频、视频数据本身的量过于大，生子搬到传统的多副本策略成本过低，我们必须设计出有一些更加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对的一个共性问题，但在安防领域有可能又突现得更为相当严重。在互联网，小文本、图片、音乐都是小文件，当层积较多时，都面对如何读取这些海量小文件的问题。而在安防行业，小文件主要以图片居多，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，牵涉到到大量元数据的管理，确保读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于场景，我们思索出有一些契合安防大数据的解决方案。 解决问题的方向 引进读取码(ErasureCode)技术，节省存储空间。
读取字节是一个在通信理论中的术语，其基本思想就是：一条完整信息由K个符号包含，在信息发送到前，通过某种具备校验功能的数学同构，分解由(K+M)个符号构成的编码后的信息，然后把编码后的信息通过信道发送给接受方，由于信道的不可信特性，在信息传输的过程中可能会遗失几个符号，接受方在拒绝接受到信息后，只要遗失的符号不多达M个，则接受方在剩下的符号中通过逆向的数学转换，能还原成出有由K个符号构成的完整信息。 如上图右图：完整信息由[A、B、C]三个符号构成，现在通过编码函数f对其展开编码，分解编码后的信息为[a、b、c、d、e]，编码后的信息在信道上展开传输，在传输的过程中由于短时间符号a与b遗失了，接受方只拒绝接受到了三个符号[c、d、e]，接受方通过解码函数-f(实质上就是编码函数的逆函数)展开解码，需要计算出来出有完整的信息[A、B、C]。由上可显现出，信道虽然不可信，但在信道上遗失的两个符号并不影响我们整个信息的传输，我们唯一要做到的工作就是在发送信息前与接管信息后做到一定的编码与解码工作。
不受上面思想的启迪，在分布式存储系统中，一个大文件分为若干块，这些有所不同的块发给到有所不同的节点中，现在假设一个文件由K个数据块构成，我们通过编码后变为(K+M)个编码块，再行把这(K+M)个编码块发给到有所不同的节点中。现在由于集群中几个节点告终，遗失了几个块，只要遗失的块数不多达M，我们仍然能从其他节点中读取K个编码块，通过解码运算，得出结论我们之前的K个数据块，也就还原成出有那个原始的文件。而在分布式系统中，多达M个数据节点同时过热的可能性较小，由此可以显现出，虽然不存在节点告终的情况，但仍然不影响我们数据存储的可靠性。
这里引进额外的存储空间为(M/K)倍，而传统的N副本策略，引进的额外存储空间为(N-1)倍，通过调节M与K的关系，我们能把存储空间降至1.3倍，这与传统Hadoop闲置存储空3倍比起，具备极大的节省价值。 在工程实践中，我们通过数据分条带，优化编码分组策略，展开高效较慢的编解码计算出来，既保证数据读取的性能，又节省了大量的磁盘空间。如图-2，数据纵向分条带，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发给到分布式系统上的有所不同节点。
当正处于同一个条带内的数据遗失块数不多达2时，仍然能从只剩的数据块中通过解码计算出来出有完整的数据。 创建索引，小文件拆分成大文件集中于存储。对于大量的数据，单机无法存储，利用分布式存储技术，将数据集中存储到有所不同的节点上。但主流的HDFS分布式存储系统合适存储少量的大文件，就是文件个数较较少，但单个文件的相当大。
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极大，相当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，把大量的小文件制备一个大文件，同时对这些小文件创建索引，索引信息集中管理。当要加载文件时，再行查询索引信息，根据查询出有的索引信息再行定位到那个大文件具体位置，朗读小文件。 如图-3，上面为把若干小文件制备一个大的文件，下面为针对这些小文件创建的索引，所有的索引又制备一个索引文件。
在工程实践中，我们又对索引文件的结构展开了优化，引进了哈希索引结构，由于哈希定位过程非常过，所以提高了小文件的加载性能。同时，由于索引文件较小，我们除把索引文件长久化到底层文件系统，还同时把索引信息读取内存，这样很大提高了文件读取效率。 结语 随着大数据技术的逐步发展与了解应用于，它不会给我们带给更加多的潜在价值。当安防行业转入就计算出来化时代后，各种前端设备收集大量的图片、音频、视频，这个数据在一个较小的区域一个较短的时间内，就能积累海量的数据，要掌控并且顺利挖掘出这些数据的价值，更佳的为安防服务，急需我们掌控大数据技术。
目前，安防行业仅有海康威视等算作企业掌控了该项技术。 由于安防行业和IT互联网行业不存在差异，我们在糅合互联网大数据技术的同时，也要深入研究我们的安防场景，探寻一些熟悉安防应用于的大数据技术。
安防大数据第一阶段要解决问题安防大数据的存储问题，当解决问题好存储问题后，我们转入到安防大数据分析处置阶段，当我们不具备纯熟的分析处置技术后，可以转入深度自学，多维数据挖掘的了解应用于。这一路还很漫长，我们渐渐探寻，精益求精，一定能让安防大数据更佳的服务安防业，确保我们的快乐安康。
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