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智能安防如何应用到智慧城市 中国安防公司排名
行业活动2017年09月05日
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国家发改委等部门在去年5月出台意见中提出2020年实现公共安全视频监控的全域覆盖和全网共享，种种迹象表明，中国视频监控行业将迎来巨大变化。随着物联网技术的加速发展，视频监控行业也正在接受来自大数据、云计算、物联网以及AI等创新技术的“洗礼”。特别是在智慧城市加速建设、智能交通等大型视频监控项目中，云计算和大数据处理平台都已经成为标配。
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“AI+安防”应用落地
在云计算、大数据、芯片、算法等技术的助推下，“AI+安防”的概念开始浮出水面。如今在公共安全领域尤其是视频监控技术应用领域，“AI+安防”应用已经落地。基于GPU运算的方案、人脸识别、大数据应用等已经成为业内的共识。可以说，安防监控行业正在经历一次重大转型。各种新技术的大肆输入，加速驱动着智能监控技术升级，向更高层级进化。与此同时，行业用户对视频监控也提出更多需求，多样化的应用场景催生出不同的用户需求。
以公共安全领域为例，中国平安城市建设已经渡过了基础设施建设阶段，目前已进入以数据分析为核心的情报驱动的信息化建设阶段。在这个阶段，数据是重中之重，而对于平安城市的使用者和管理者来说，如何更高效地收集和分析数据是一个重点。所以，从应用层面来看，大数据、视频云和智能分析是当前平安城市项目建设的热点。公安部门对于将大数据与业务实战相结合的需求十分迫切。
大数据解决公共安全视频监控“痛点”
大数据在公共安全视频监控中的应用，根据采用不同处理方法、挖掘工具及多种数据融合，可获得不同价值的数据应用。
目前大数据解决视频监控“痛点”主要是从九个方面进行。一、人流密度分布、变化趋势、活动的动态监测，预测踩踏指数，实现大型活动和重要区域的风险管理。二、空间状态分析，车流密度分布、变化趋势，道路状态及变化监测，主要用于预测拥堵指数，实现交通信号的预测调节;三、数据融合、关联，实现同号搜索，人、车轨迹跟踪等。四、有序过程与随机过程分析，成为社会治安关键因素，进行常态与暂态分析，实现社会治安风险评估，事件预警。五、高风险因素监控和关联分析，主要应用于扩大社会掌控面;制定有效防范措施和反应预案。六、融合定位、通信、网络等技术，提高对高风险因素(人、物、事、时间、地点等)掌控的精度、粒度，建立重大事件风险评估、预警机制，提高防范能力，进而实现犯罪高发分布及分类基础性研究及综合治理方案的制定。七、高风险单位、区域、活动安全管理，利用大数据，进行风险和脆弱性分析，结合历史数据的回归统计;成功和不成功案例的分析，建立风险管理机制，指导安防系统建设。八、各类系统效能分析，主要应用公共安全系统建设、评价。九、安防基础理论研究数据库，通过数据融合、关联及历史回归统计，开展大数据应用;建立安全基础研究和预警理论研究基础数据库。总之，大数据应能解决公共安全的关键问题，支撑公共安全系统建设。
智慧城市给视频监控带来的挑战
虽然智慧城市建设带给视频监控行业巨大的发展机遇，但同样也带来了巨大的挑战。首先是前端。前端摄像机应深度整合集成升级为一个微数据中心，集成音频采集、对讲设备、大气数据采集设备、4G、5G无线传输模块、存储设备等，同时在采集的数据上进行深度整合挖掘。第二是传输网络;随着无线网络传输速度的提升，与其租用光纤网络，不如前端存储采用无线网络传输，主动上传报警或者前端中心分析出来的重要数据，或者后端平台主动向前端获取数据。改变现有的“时刻满负荷传输”为“按需取数据”，变被动为主动，从根本上改变对传输光纤的依赖。第三是平台的开放;提智慧城市的平台可以考虑允许市民上传视频，这能对目前前端摄像机点位不足作为一个补充。而且对于大多数突发事件，群众拍摄的视频比监控视频拍到的视角更多，时间上更加及时，反应更快。最主要该段视频是经过筛选的，一般不需要后台再进行甄别分析，视频利用更有效。智慧城市管理人员通过该平台提供的视频，可以更加及时高效地处理各种突发事件。
总结：我国视频监控行业是视频监控应用推进最快的国家之一。随着视频监控技术的演进，目前超过千万台监控摄像机密布在国内城镇的大街小巷。随着智慧城市加速建设，国内城市级的视频监控系统在数字化、网络化、高清化、智能化的发展阶段后，将形成广覆盖、大联网、高智能的格局，在应用层面具有强烈的大数据处理需求来消化、利用海量的视频监控信息，辅助案件侦破，实现事前预警。
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