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本文摘要:近一两年来,大数据开始在公安等行业推广,除了行业本身的特殊要求外,大数据也创造了与行业相关的市场需求发展。

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近一两年来,大数据开始在公安等行业推广,除了行业本身的特殊要求外,大数据也创造了与行业相关的市场需求发展。未来,基于大数据的产业应用程序将不会得到更好的理解,更好的相关企业也不会参与,公共安全领域的大数据业务模式体系结构将越来越明显。

(大卫亚设、Northern Exposure(美国电视连续剧)、成功)在安防细分领域,在公安及智能交通勘探中应用得比较早,相关解决方案和技术也达到成熟阶段,广西等地也已经有相关项目落地,大数据已应用于系统,并已在线运营,取得了预期效果。该项目在广西公安厅投入的大型数据系统中,以自治区的总数据为起点,对每天所有卡通道生成的千万个数据,每年约有30亿个数据可以展开分布式存储和缓慢搜索的前景寄予厚望。(威廉莎士比亚、温斯顿、哈利波特)在此基础上,以前可以为公安用户提供更多的解决方案和电子货币服务。

例如,已经发行的卡入口可以获得大数据、视频图像大数据、公安信息大数据等三个方面的解决方案。这些方案旨在通过对各种功能的搜索和基于测量的分析以及基站行业的服务,使公安能够科学地调查案件。在智能交通领域,目前主要应用于车辆的缓解。

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例如,根据不同道路、路口交通流量的统计(时间、日、月统计等),可以分析不同时间段道路动力学的交通密度、发展方向、趋势等。这些项目已经在许多大城市落地。例如,平时在公交车上看到的移动电视上播放的下班高峰期的动态画面,即基于大数据的技术分析扣除。

从应用上看,用户贯彻方便,使用方便,因此市场潜力相当大,未来的应用将不会更加普及。大数据适用于不存在的问题。大数据本身是为了存储、检索、连接、推理等有价值的挖掘,这些数据本身是标准化的。但是在安全领域,有些数据很简单,我们需要关心和提取,这是目前思考的问题。

也就是说,今天的困难在于如何将技术热点和相关业务融合在一起,提取更有价值的数据。技术分析中存在两个技术问题。第一个挑战是如何从非结构化数据中提取结构化数据。非结构化数据是指从人无法解释和处置的视频中展开的特征提取。

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结构化数据可以被人们解释和处置。例如,视频中有一些活动目标、人或汽车。人的话,穿什么衣服;如果是车,可以将车牌号码是多少,什么品牌型号、颜色、前进速度、方向等数据转换为结构化数据。

目前,安全数据与很多视频数据相关,视频数据本身不需要结构化数据,不能被计算机废弃。因此,今后技术人员面前的挑战是如何将视频数据转换为计算机需要处理的结构化或半结构化数据。第二个挑战是找到这些数据之间的关联性和价值。数据是相关的,不相关,因此无法通过工具找到。

所有这些存储的特征数据,包括公安行业、五谷丰登市每天生成的大量视频数据,都可以为很多事件的侦察获得宝贵的线索。现在技术需要攻克的难题是,不能通过适当的工具模块,将通过大数据技术忽略的数据信息联系在一起,找到或提取这些数据之间的关联,从而获得事件解决和方案决定的科学数据依据。(另一方面,它也是一个很好的例子)。


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