大数据进入高速发展阶段
仅仅几年时间里，大数据技术就从之前的炒作阶段逐渐发展成为新数字时代中的核心技术之一。2014年，大数据慢慢地从测试阶段走向研发和生产。2015年，大数据将如何发展，发展重点是哪些呢? a&s采访了深圳市保千里电子有限公司副总裁陈杨辉，一同为大家探讨相关问题。
“驱动大数据发展的重要因素主要来自两个方面：一是消费领域，如网购及社交媒体应用产生的大量数据;另一方面来自城市基础设施建设，安防便是其中之一。”谈及大数据的发展，陈杨辉指出，在建设平安城市过程中，无数的高清摄像头，涉及治安监控、指挥通信、侦查破案、规范执法、社会服务等视频数据规模，每天正以惊人的速度不断增长。
在这样的背景下，对于大数据的存储和大数据的开发成了不少企业关注的焦点。从2014年中国大数据行业的表现来看，中国大数据行业已经进入高速发展阶段。
大数据时代的战略意义在于增值
012年，“大数据”一词开始大热。两三年来，已经在商业、工业、交通、医疗、社会管理等多方面有了应用，不少专家学者认为，大数据将成为影响未来世界经济的重大技术。陈杨辉指出，目前大数据呈现出的典型特征是4个V：规模(volume)、速度(velocity)、类型多(variety)、价值密度低(veracity)。他强调，大数据的战略意义已超越如何掌握庞大的数据信息，而是实现对这些数据的深层挖掘，进而让其“增值”。“如果说大数据的特点是海量和非结构化，那也是不全面的。大数据带来的挑战还在于它的实时处理。在当今快速变化的社会经济形势面前，把握数据的时效性，是立于不败之地的关键。”
当数据全面实现联网、共享，得到有效存储，并予以充分分析和挖掘，大数据时代将真正深化。当前，大数据及云计算技术从热词到落地，从企业到个人都在享受其带来的福利，数据存储、计算、整合及利用为许多企业带来商机，也为个人提供了更为便捷的互联网服务。
大数据技术的应用和难题
目前智能分析技术已经广泛应用于各种安防领域，在大数据时代，面对海量的视频数据，智能视频分析技术在数据挖掘方面被赋予厚望，安防进入云计算大数据时代使得云存储、视频智能分析成为现实。
但要做到真正的大数据应用，陈杨辉指出仍存在不少的难题。
第一，要做到大数据应用，就必须为每个视频贴上更多的属性标签，也就是业内所说的结构化过程。安防行业数据多以视频为主，视频数据除了时间和空间的属性外，并没有其他的标签。除了按照时间和地点查找相应的视频外，大多的视频只能靠人慢慢甄别，这离大数据应用还相去甚远。数据结构化是未来视频应用技术的制高点，其核心是模式识别算法，要做到自动把视频中的特征识别出来贴上标签后入库。这样在日后需要的时候，才能实现海量视频的快速查询和碰撞研判，甚至能像商业大数据那样做到归类统计。
第二，智能分析是安防大数据区别于IT大数据的根本点，只有利用智能分析技术将安防大数据的非结构化数据转换为结构化数据，才能将IT大数据成熟的技术体系应用到安防大数据中，充分发挥安防大数据的作用。对于视频图像等非结构化数据的分析和处理，目前可能更多地是把它归属到智能分析的范畴，这些技术很多已在初期应用中不断改进和完善，很多更新的智能分析技术仍处在研发过程中，对这类数据的分析和处理也将成为安防大数据的核心价值点。日益丰富的智能算法将大大提高视频监控摄像机的使用范围和价值，处于应用初级阶段的智能视频监控，也将随着智能算法的日益丰富而快速发展。而数字处理芯片、编解码能力以及压缩算法，是影响图像处理技术的重要因素。安防智能化的核心还体现在VA(视频分析或图像分析)，而VA需要底层算法的支持并运用单元执行，这可提高视频分析的效率。
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作者：林浩葵
