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依靠大数据能解决哪些公共安全视频监控“痛点”?

在大数据时代,作为海量数据的主要来源之一,安防行业相关应用产生了巨大的信息数据,特别是在当前大集成、大联网的环境下,数据量呈现飞速增长趋势,面对海量的数据,也带来了数据整合、数据存储、数据分析应用等一系列问题。通过寻求解决这些问题的方法,也进一步促进了大数据技术和产品在行业的落地应用。

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。目前来看主要有以下几种:

一是人流密度分布、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。

二是空间状态分析,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;

三是数据融合、关联,实现同号搜索,人、车轨迹跟踪等。

四是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。

五是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。

六是融合定位、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。

七是高风险单位、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。

八是各类系统效能分析,主要应用公共安全系统建设、评价。

九是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。

总而言之,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。

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