隨著信息技術的發展，人類已經步入了信息社會，信息技術為人們提供了一種全新的生產和生活方式，并深深地影響著人類社會的政治、經濟、科技等各個領域。數年來，隨著互聯網和信息技術的同步發展，各行各業都積累了大量數據。據全球領先的信息技術研究和咨詢公司Gartner報告，驅動大數據發展的重要因素主要來自兩個方面：一是消費領域，如網購及社交媒體應用產生的大量數據；另一方面來自城市基礎設施建設，安防便是其中之一。

　　多類型安防數據來襲

　　在安防行業，涉及的數據信息類型很多，以數據的結構類型來看，包括了各類非結構化、結構化以及半結構化信息。非結構化數據主要指視頻錄像和圖片記錄，如監控視頻錄像，報警錄像，摘要錄像，車輛卡口圖片，人臉抓拍圖片，報警抓拍圖片等；結構化數據則包括報警記錄，系統日志記錄，運維數據記錄，摘要分析結構化描述記錄，以及各種相關的信息數據庫，如人口信息，地理數據信息，車駕管信息等；半結構化數據則如人臉建模數據，指紋記錄等。

　　這些信息的來源有幾個渠道，一個是安防系統內部產生的信息，如各種視頻錄像，抓拍圖片，系統運維數據，日志記錄，摘要記錄等；另外一些則是通過外部系統采集或者集成，如人口信息，地理數據信息，人臉庫數據，車駕管數據等。這些數據作為一個整體，構成了安防系統或者說安防領域的大數據基礎，并且具有以下特征：顯著的是安防數據體量巨大并不斷快速膨脹，隨著視頻監控圖像系統的不斷聯網和整合，以及視頻分辨率和幀率的不斷提高，實時視頻數據的存儲已經從TB的級別開始躍升到PB級別；其次，安防數據類型繁多，如上面提到的視頻、圖片、地理位置信息等等，而且隨著各類安防系統以及相關的信息系統的不斷整合，數據類型也會越來越多；另外，安防數據整體蘊含的價值密度低，但是價值高。以視頻監控數據為例，在7*24小時連續不間斷監控過程的中，可能有用的數據僅僅有一兩分鐘，甚至一兩秒。同時，這些信息更新頻率特別快，安防數據每時每刻都在大量的產生，信息每時每刻都在更新。

　　要從這些少量的信息里快速高效的篩選有效信息，安防廠商需要下面兩個基礎來保證：首先需要提升對非結構化信息的處理能力和效率，準確和快速地處理視頻圖像，人臉特征建模等數據，從里面提取出有用的信息，并且能夠進行信息的某種表述，在大數據的存儲層面上完成數據信息的提取和存儲工作，以便進行后續的數據信息檢索，分析和挖掘業務。其次，通過使用并且針對性的改進目前的大數據處理技術以及平臺框架，提供針對安防數據信息的快速檢索機制，形成有針對性的海量安防數據信息處理架構，從這些大量的結構化和半結構化信息中快速檢索和分析。

　　大數據在安防行業的應用探索

　　安防數據目前仍以圖像視頻等非結構化信息為主，所以在大數據的分析和處理上又有其特點，除了常規的信息檢索以外，安防行業更側重于圖形圖像的信息檢索；目前的IT大數據一般側重于分析和檢索文本類數據，因此，對于安防界來說，安防界對于大數據的處理和分析工具主要有兩類，一類是對于視頻圖像等非結構化信息的處理和分析工具，包括視頻智能分析工具，視頻摘要工具，圖像清晰化工具，視頻清晰化工具，視頻轉碼工具，視頻編輯工具等等。另一類則是對于結構化，半結構化信息的大數據分析處理工具，在這方面，安防界吸取了IT界在處理大數據方面的架構和經驗，對于結構化和半結構化的數據可以實現快速和準確的數據分析和挖掘�？v觀整個安防領域，平安城市是規模大、業務復雜的龐大系統，涉及治安監控、指揮通信、偵查破案、規范執法、社會服務等多個分區領域，視頻接入規模從幾千到幾十萬，隨著安防監控對高清、智能、聯網的要求越來越高，各地平安城市項目每天產生的數據規模正以驚人的速度不斷增長。