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隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為新時期安防新業(yè)態(tài)，安防行業(yè)在迎來重大發(fā)展機遇的同時也面臨著重重挑戰(zhàn)。前端設(shè)備分辨率的不斷提高、安防系統(tǒng)建設(shè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大以及視頻、圖片數(shù)據(jù)存儲的時間越來越長，安防大數(shù)據(jù)問題日益凸顯。如何有效對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、共享以及應(yīng)用變得愈加重要。今天我們就來聊聊，大數(shù)據(jù)與安防之間不得不說的故事。

　　針對人員的管理，人流密度分析重點應(yīng)用于公共場所風(fēng)險管控、預(yù)警；人流密度分布、變化趨勢、活動的動態(tài)監(jiān)測則可以預(yù)測踩踏指數(shù)，實現(xiàn)大型活動和重要區(qū)域的風(fēng)險管理。針對交通領(lǐng)域，車輛空間狀態(tài)分析，車流密度分布、變化趨勢、道路狀態(tài)及變化監(jiān)測則可以應(yīng)用預(yù)測擁堵指數(shù)，實現(xiàn)交通信號的預(yù)測調(diào)節(jié)，跟進(jìn)一步則通過數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)同號搜索、人、車軌跡跟蹤等。

　　大數(shù)據(jù)在視頻監(jiān)控中應(yīng)用，依靠不同處理方法、挖掘工具及多種數(shù)據(jù)融合，可以獲得不同價值的數(shù)據(jù)應(yīng)用。

　　人員與車輛的大數(shù)據(jù)分析

　　針對人員的管理，人流密度分析重點應(yīng)用于公共場所風(fēng)險管控、預(yù)警；人流密度分布、變化趨勢、活動的動態(tài)監(jiān)測則可以預(yù)測踩踏指數(shù)，實現(xiàn)大型活動和重要區(qū)域的風(fēng)險管理。針對交通領(lǐng)域，車輛空間狀態(tài)分析，車流密度分布、變化趨勢、道路狀態(tài)及變化監(jiān)測則可以應(yīng)用預(yù)測擁堵指數(shù)，實現(xiàn)交通信號的預(yù)測調(diào)節(jié)，跟進(jìn)一步則通過數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)同號搜索、人、車軌跡跟蹤等。

　　重要事件風(fēng)險評估及預(yù)警機制建立

　　通過有序過程與隨機過程分析，選擇社會治安關(guān)鍵因素，進(jìn)行常態(tài)與暫態(tài)分析，實現(xiàn)社會治安風(fēng)險評估，事件預(yù)警；另外針對高風(fēng)險因素監(jiān)控和關(guān)聯(lián)分析，擴(kuò)大社會掌控面；制定有效防范措施和反應(yīng)預(yù)案。同時融合定位、通信、網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，提高對高風(fēng)險因素(人、物、事、時間、地點等)掌控的精度、粒度，建立重大事件風(fēng)險評估、預(yù)警機制，提高防范能力。

　　綜合治理系統(tǒng)方案制定

　　在高風(fēng)險單位、區(qū)域、活動安全管理中，利用大數(shù)據(jù)，進(jìn)行風(fēng)險和脆弱性分析，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)的回歸統(tǒng)計；成功和不成功案例的分析，建立風(fēng)險管理機制，指導(dǎo)安防系統(tǒng)建設(shè)。另外，通過各類系統(tǒng)效能分析，公共安全系統(tǒng)建設(shè)、評價。

　　安防基礎(chǔ)理論研究

　　通過數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)及歷史回歸統(tǒng)計，開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用；建立安全基礎(chǔ)研究和預(yù)警理論研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

　　總而言之，大數(shù)據(jù)應(yīng)能解決公共安全的關(guān)鍵問題，支撐公共安全系統(tǒng)建設(shè)。