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安防行业的数据智能发展
安防行业经历了从模拟监控-网络监控-高清监控-视图智能监控的发展历程，其中模拟、网络、高清的发展阶段，厂家着力于解决视频看的清的问题，但是视频摄像头需要人工监控和查找，导致视频监控存在实时性差、海量数据处理难、视频检索慢等问题，而智能解决的是视频看的准的问题，智能通过识别、事件等等一系列的结构化算法，让视频中的发生的事情可以被算法自动化识别出来。但是，智能只是将视频数据转化成为了信息，信息无法直接辅助决策，而数据智能可以将监控设备采集到的信息进行治理并转化成用户的知识，监控数据配合用户信息数据的碰撞所产生的数据应用可以辅助用户的业务决策和执行，从而实现安防业务上的闭环，所以数据智能是安防行业的进一步趋势。
得益于新基建的加持和各地对于安防监控基础设施的多年积累，一方面视频监控的设备和系统在功能和技术上都得到了极大提高，大量物联设备加入到安防行列，并从原始的“被动接入”发展为“主动感知”，从单一连接发展到多维联动，比如监控联动、梯控门禁联动、智慧用电消防联动等，变成安防行业生态中的重要组成；另一方面也使得部分具备了建立城市级的物联网能力的地市脱颖而出，通过建立物联数据中台的方式，将物联数据进行汇聚治理，从而拓展物联网在城市安全、交通管控、城市管理、环境保护等领域的应用，物联数据的智能应用的成果也可以对城市状态进行实时展现，物联和数据智能在安防应用中是强强联合。
年的今天，经历了疫情、水灾、危化品事故、工地安全事故的考验，烟囱式的能力建设逐渐被摒弃，统一建设的物联数据中台作为物联数据和信息数据的汇聚中心，在实现安防联防联控的建设中占据着异常重要的地位。数据计算平台逐渐变成了智慧物联应用的核心，它不仅仅承载了各类结构化、半结构化、非结构化数据以及原始库、特征库、专题库、主题库、业务库的数据资产体系，同时提供数据标准、接入、治理、服务、应用的数据能力体系，承接全感知、全链接、全场景、全智能数据计算的核心工作。随着智慧城市、数字政府建设、城市大脑的概念不断推进中，使得大家看到了数据的价值不仅仅是让政府服务简化、智慧化的价值，还包括对于宏观经济分析，产业分析等等场景价值，这些新场景成为了省市区县里数据发展局不断发展壮大的契机。数据发展局统管地方上各个政府政务系统的智能化建设，并全面拉通数字资源的管理和分配、数据标准的制定、大数据发展规划；城市数据因为数据发展局的存在变得更为集中，数据发展局也必将成为安防行业发展的风向标。
目前看来物联+数据智能的安防能力体系发展下去，就是安防数字孪生，物联感知设备提供充分的运行历史数据和设备状态，从多学科、多物理量、多尺度、多概率对监控对象进行仿真，进而对监控对象的全生命周期过程进行评估，让安防监控从“控制影响范围“发展为”控制事件的发生“。比如在应急行业出台了相关文件支持发展数字孪生技术在危险化学品生命周期中的各项参数信息化分析的应用；比如推进药品全生命周期的数字化管理技术、大数据信用档案和监管水平和溯源体系等等。
安防行业从狭义的视频监控，向广义的物联网、视图智能和数据智能发展的过程中，在新技术的不断的融合和探索中，对于监控对象感知的从事后查询，到事中告警，再到事前预防的方向不断发展，也相信随着数据智能技术的加入，安防行业必然会碰撞出新的火花，产生新的行业风口。
大数据技术下的智慧安防
在大数据时代，作为海量数据的主要来源之一，安防系统产生了巨量的数据，特别是在当前集成和联网趋势不断发展的环境下，数据量呈现飞速增长。面对海量数据，带来了数据接入、数据存储、数据治理、数据应用等各种问题，随着这些问题的进一步解决，大数据技术和产品在安防行业中不断落地。
目前，安防行业本身的数据资源主要还是视频资源，视频具有比较高信息量和比较低的有效信息密度，所以目前安防监控往往搭配视频智能分析一起使用。视频智能分析对于历史监控和实时视频资源目标对象的提取、增强行为分析，提取视频中的事件信息的同时，甚至可以将无用的视频片段预先排除，从而大大提高了安防监控的信息密度，并使得业内对于监控视频的处理从被动的处置向事中报警。不过，视频监控目前正在向的超高清化发展方向，智能视频分析针对超高像素的监控视频所需要的计算资源也成倍增加，产生的数据信息的成倍指数级别增长，智能集群式的部署，计算资源池化，并通过算仓对计算资源进行统一管理，大大加大了数据的处理进程，使得数据时代下，大数据与安防的结合更加紧密和便利。
对于视频数据加工的同时也会产生了大量的数据，安防场景涉及到的数据类型多种多样，按照大数据的结构类型（非结构化、结构化以及半结构化）进行分类，主要可以分为如下类型。
非结构化数据主要包括视频录像和图像记录：监控视频录像、报警录像、车辆卡口图片、人脸抓拍图片、报警抓拍图片、消防传感器数据等
结构化数据主要是各位报警记录和信息数据：报警记录、系统日志记录、运维数据记录、摘要分析等结构化描述信息，以及人口信息、地理数据信息、车驾管信息等。
半结构化数据则比如一些建模模型：人脸、人体、步态的建模等等。
以上的数据体系构成了大数据的数据资源基础，一个区县级别城市的应用场景中，每天产生的数据量以亿计。在大数据实际应用场景中，数据价值比数据量更为重要，大数据的数据量是前提，但是如何使用巨大数据量产生对应的价值，才是目前大数据遇到的瓶颈所在，也是持续攻关的目标。对于安防行业而言，如何将非结构化数据转换成为结构化数据，深入挖掘并有效利用这些大规模的结构化和非结构化数据才是大数据和安防行业结合的关键点。
以消防大数据为例，消防物联网设备主要包含烟感、电气、水、充电桩等关键物联网设备，这些传感器加装了联网装置，可以将实时采集到的数据进行上传给物联网数据中台。物联网数据中台可以结合历史火灾数据、单位数据、建筑数据、气象数据等参数，对于火灾的态势进行分析，从而通过提前感知，人员调度，预先准备等方式对火灾进行提前预防。通过对于建筑情况、危险源、消防基础设施、消防力量、人员分布的信息进行综合分析，可以对社区的火灾风险进行总体评估，智慧人员可以参考这些评估数据对社区的消防设备分布，人员部署，物联点位部署等进行新增或者调整。目前消防力量的部署都是需要人为参与的，当部署的策略转化成为数据计算平台的经验知识的时候，这一切的调度工作都可以自动化的进行。
这就是大数据中藏着的“金子”，如何从大量的数据中挖掘出“金子”，是真正考验企业硬实力的难点。安防企业需要脚踏实地、一步步迭代出符合时代需求的产品，在保持自主研发和创新的基础上，挖掘市场潜力。大数据和行业以及用户强相关，在安防行业中想要把大数据这个工具利用好，需要在具体应用上扎根垂直领域，从解决用户遇到的实际问题入手，以实际应用推动大数据技术在安防市场中进一步发展。
创新的安防大数据产品
大数据在带来巨大机遇的同时，也带来了巨大的挑战，在满足客户需求的前提之下，技术成本越低，生命力也越强。由于安防感知数据、信息数据的数据种类的不断增多，数据量急速扩大，大规模计算需求也越来越多；目前计算平台方案往往采用大量高配置硬件的集群方案，使得硬件投资成为客户不可承受之重。如何在满足需求的前提下、降低硬件成本投资将成为海量非结构化数据存储的一个难题。此外，基于行业的数据标准、数据挖掘、分析算法、时效性、信息安全与用户隐私等等都是正在被各个厂家努力攻关的难点。大华大数据平台（HDP）定位于数据智能引擎的统一核心数据底座，基于云原生自主可信，实现了一台起配，N台弹性扩容技术。HDP面向智慧物联行业提供一站式安防大数据平台能力，海量视图数据存储、物联感知数据离线批处理、视频流任务实时分析能力，在计算和存储的大规模技术能力已具备万台节点规模集群下长周期系统性稳定运行，全流程打通实现yarnonk8s，支持动态资源弹性扩缩，实现让业务更敏捷，让计算更高效，普惠数据价值。广泛应用于城市、交通、教育、能源、金融等行业，赋能客户数智化转型，助力用户实现高质量发展；
图2：平台架构由三层(基础组件层、基础服务层、数据接口层)，外加两个子系统(安全管控、运维管理)组成
大数据平台1）基于开源，深度自研；平台兼容业界开源主流技术，全面支持Hadoop2.X/3.X，当前已涵盖Hdfs、Yarn、Hbase、Hive、ZooKeeper、Spark等20+个组件融入云原生1）集群全局动态资源池化，k8s统筹全局资源的监控、运维、分析，充分利用调度资源应用形成最优抢占；2）计算调度下沉，全流程打通实现yarnonk8s，支持动态资源扩缩，让资源调度计算更加高效。异构融合1）打通视频图像等非结构化数据和结构化数据的逻辑管理，实现统一元数据采集管理，聚合多源异构数据源，构建逻辑数据湖。2）构建异构计算框架，贯通数据融合存储统一应用，结合智能计算和数据计算构建智慧物联业务模型，让数据计算创造价值，辅助业务向纵深发展。高性能计算1）提供离线，实时、流式等多种计算框架，支持行业大规模节点高复杂业务计算场景闭环。2）计算框架深度融合GPU能力调度计算，AI诊断流式/批处理任务业务，提升任务最优资源参数，SQL执行性能全面提升；稳定安全可靠1）管理平台集成kerberos与ranger组件保障集群环境认证统一及用户权限精细，SQL任务权限管理精细可控，提升数据安全可信可靠；2）保护数据安全和提高数据的持续可用性，平台从冗余结构、数据备份、故障预警等方面考虑，健全完善多层级容灾系统结构设计，夯实大数据平台系统稳定；
数字经济浪潮下，大数据技术成为数智时代的“新基建”。大华股份持续发力大数据能力建设，率先设立大数据研究院。立足“DahuaThink#云联万物数智未来”战略，以数据为基础、以业务为牵引，持续聚焦数据智能能力建设和数据安全隐私保护，积极推动大数据技术与实体经济深度融合，让物联数据驱动业务创新，最终实现业务智能，赋能千行百业数智化转型。
徐杨波浙江大华技术股份有限公司
