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監控安裝創通寶科技闡述如何保證平臺提取有效的大數據

        大數據改變了安防應用、尤其是視頻應用的模式，在傳統的視頻監控中，大家所熟知的業務時“看控存管查”，是圍繞視頻碼流形成的主要業務功能，主要以事后查證為主要業務應用模式，但是隨著智能識別的技術發展，依靠智能分析將視頻中的目標及其特征信息提取出來，并且將這些海量信息通過“大數據”系統進行存儲、分析與挖掘，主要是圍繞最終業務形成，“直至本心”，業務應用也從“事后查證”向“事中控制”和“事前預防”發展，視頻本身僅作為最后的輔助確認。從業務界面上來看，傳統的“四分屏”、“九分屏”更多的被GIS上各種報警事件閃爍和數據統計結果所取代。

        從視頻中提取數據結構化數據依靠的是智能，有效的結構化數據需要從業務應用角度規劃，進行科學布點，確保采集的數據是符合計算要求的。例如，如果需要準確提取車輛特征和人臉特征，最好使用前端智能，卡口化建設，在符合業務的關鍵地點部署，通過攝像機安裝角度、鏡頭、補光燈一系列設計配合，才能達到最終提取的目標數據高捕獲率和高識別率，才能對最終大數據分析的結果進行保障。

        結構化數據提取，出視頻分析以外，前端攝像機整合物聯網傳感器是一個發展方向，例如通過球機內置的電子羅盤和北斗模塊提供精確的位置信息和可視域信息；通過RFID，門禁讀卡器可以獲取更精確的人、車結構化數據，還可以通過各類傳感器終端感知城市的方方面滿，通過噪聲傳感器可以了解工地是否存在噪聲擾民，通過PM2.5，PM10和各類環保儀器可以實時發布城市的環境態勢，監測企業排污情況，超規格排放實時告警處理，以實際行動回應中國在“巴黎氣候大會”上做出的承諾貢獻力量。

        后端智能可以對已建前端進行結構化數據提取，但這種應用應該定位在對于特征識別不需要很精準的應用業務中，例如刑偵研判中對海量普通視頻進行快速目標查找，僅僅需要實現“機非人”的識別，快速查找運動目標，提升錄像檢索的效率；這樣的智能數據提取和業務應用設計時匹配的，但如果對后端智能抱有過高期望，指望其能夠像專業卡口一樣用車輛布控和車牌檢索，那結果的準確性無法保障了。

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