隨著人工智能域毡、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為新時期安防新業(yè)態(tài)琅功，安防行業(yè)在迎來重大發(fā)展機(jī)遇的同時也面臨著重重挑戰(zhàn)考余。前端設(shè)備分辨率的不斷提高、安防系統(tǒng)建設(shè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大以及視頻轧苫、圖片數(shù)據(jù)存儲的時間越來越長楚堤，安防大數(shù)據(jù)問題日益凸顯。如何有效對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲含懊、共享以及應(yīng)用變得愈加重要身冬。今天我們就來聊聊，大數(shù)據(jù)與安防之間不得不說的故事岔乔。
針對人員的管理酥筝，人流密度分析重點(diǎn)應(yīng)用于公共場所風(fēng)險(xiǎn)管控、預(yù)警雏门；人流密度分布嘿歌、變化趨勢、活動的動態(tài)監(jiān)測則可以預(yù)測踩踏指數(shù)茁影，實(shí)現(xiàn)大型活動和重要區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)管理搅幅。針對交通領(lǐng)域阅束，車輛空間狀態(tài)分析，車流密度分布茄唐、變化趨勢伴严、道路狀態(tài)及變化監(jiān)測則可以應(yīng)用預(yù)測擁堵指數(shù)，實(shí)現(xiàn)交通信號的預(yù)測調(diào)節(jié)辐芍，跟進(jìn)一步則通過數(shù)據(jù)融合贡垃、關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)同號搜索掷戚、人令久、車軌跡跟蹤等。
大數(shù)據(jù)在視頻監(jiān)控中應(yīng)用猫郎，依靠不同處理方法沧唧、挖掘工具及多種數(shù)據(jù)融合，可以獲得不同價值的數(shù)據(jù)應(yīng)用矩修。
人員與車輛的大數(shù)據(jù)分析
針對人員的管理叫砚，人流密度分析重點(diǎn)應(yīng)用于公共場所風(fēng)險(xiǎn)管控、預(yù)警厅揍；人流密度分布铡涣、變化趨勢、活動的動態(tài)監(jiān)測則可以預(yù)測踩踏指數(shù)弹惦，實(shí)現(xiàn)大型活動和重要區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)管理否淤。針對交通領(lǐng)域，車輛空間狀態(tài)分析棠隐，車流密度分布石抡、變化趨勢、道路狀態(tài)及變化監(jiān)測則可以應(yīng)用預(yù)測擁堵指數(shù)助泽，實(shí)現(xiàn)交通信號的預(yù)測調(diào)節(jié)啰扛，跟進(jìn)一步則通過數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)报咳，實(shí)現(xiàn)同號搜索侠讯、人、車軌跡跟蹤等暑刃。
重要事件風(fēng)險(xiǎn)評估及預(yù)警機(jī)制建立
通過有序過程與隨機(jī)過程分析厢漩，選擇社會治安關(guān)鍵因素，進(jìn)行常態(tài)與暫態(tài)分析岩臣，實(shí)現(xiàn)社會治安風(fēng)險(xiǎn)評估溜嗜，事件預(yù)警；另外針對高風(fēng)險(xiǎn)因素監(jiān)控和關(guān)聯(lián)分析庇启，擴(kuò)大社會掌控面丢墅；制定有效防范措施和反應(yīng)預(yù)案兔憨。同時融合定位、通信莽简、網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)扶楣，提高對高風(fēng)險(xiǎn)因素(人、物淹宽、事睬毒、時間、地點(diǎn)等)掌控的精度劫丧、粒度遣株，建立重大事件風(fēng)險(xiǎn)評估、預(yù)警機(jī)制浊待，提高防范能力革哄。
綜合治理系統(tǒng)方案制定
在高風(fēng)險(xiǎn)單位、區(qū)域缔类、活動安全管理中庭叙，利用大數(shù)據(jù)，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)和脆弱性分析秃臣，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)的回歸統(tǒng)計(jì)涧衙；成功和不成功案例的分析哪工，建立風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制奥此，指導(dǎo)安防系統(tǒng)建設(shè)。另外雁比，通過各類系統(tǒng)效能分析稚虎，公共安全系統(tǒng)建設(shè)、評價偎捎。
安防基礎(chǔ)理論研究
通過數(shù)據(jù)融合蠢终、關(guān)聯(lián)及歷史回歸統(tǒng)計(jì)，開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用茴她；建立安全基礎(chǔ)研究和預(yù)警理論研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫寻拂。
總而言之，大數(shù)據(jù)應(yīng)能解決公共安全的關(guān)鍵問題丈牢，支撐公共安全系統(tǒng)建設(shè)祭钉。
針對人員的管理酥筝，人流密度分析重點(diǎn)應(yīng)用于公共場所風(fēng)險(xiǎn)管控、預(yù)警雏门；人流密度分布嘿歌、變化趨勢、活動的動態(tài)監(jiān)測則可以預(yù)測踩踏指數(shù)茁影，實(shí)現(xiàn)大型活動和重要區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)管理搅幅。針對交通領(lǐng)域阅束，車輛空間狀態(tài)分析，車流密度分布茄唐、變化趨勢伴严、道路狀態(tài)及變化監(jiān)測則可以應(yīng)用預(yù)測擁堵指數(shù)，實(shí)現(xiàn)交通信號的預(yù)測調(diào)節(jié)辐芍，跟進(jìn)一步則通過數(shù)據(jù)融合贡垃、關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)同號搜索掷戚、人令久、車軌跡跟蹤等。
大數(shù)據(jù)在視頻監(jiān)控中應(yīng)用猫郎，依靠不同處理方法沧唧、挖掘工具及多種數(shù)據(jù)融合，可以獲得不同價值的數(shù)據(jù)應(yīng)用矩修。
人員與車輛的大數(shù)據(jù)分析
針對人員的管理叫砚，人流密度分析重點(diǎn)應(yīng)用于公共場所風(fēng)險(xiǎn)管控、預(yù)警厅揍；人流密度分布铡涣、變化趨勢、活動的動態(tài)監(jiān)測則可以預(yù)測踩踏指數(shù)弹惦，實(shí)現(xiàn)大型活動和重要區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)管理否淤。針對交通領(lǐng)域，車輛空間狀態(tài)分析棠隐，車流密度分布石抡、變化趨勢、道路狀態(tài)及變化監(jiān)測則可以應(yīng)用預(yù)測擁堵指數(shù)助泽，實(shí)現(xiàn)交通信號的預(yù)測調(diào)節(jié)啰扛，跟進(jìn)一步則通過數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)报咳，實(shí)現(xiàn)同號搜索侠讯、人、車軌跡跟蹤等暑刃。
重要事件風(fēng)險(xiǎn)評估及預(yù)警機(jī)制建立
通過有序過程與隨機(jī)過程分析厢漩，選擇社會治安關(guān)鍵因素，進(jìn)行常態(tài)與暫態(tài)分析岩臣，實(shí)現(xiàn)社會治安風(fēng)險(xiǎn)評估溜嗜，事件預(yù)警；另外針對高風(fēng)險(xiǎn)因素監(jiān)控和關(guān)聯(lián)分析庇启，擴(kuò)大社會掌控面丢墅；制定有效防范措施和反應(yīng)預(yù)案兔憨。同時融合定位、通信莽简、網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)扶楣，提高對高風(fēng)險(xiǎn)因素(人、物淹宽、事睬毒、時間、地點(diǎn)等)掌控的精度劫丧、粒度遣株，建立重大事件風(fēng)險(xiǎn)評估、預(yù)警機(jī)制浊待，提高防范能力革哄。
綜合治理系統(tǒng)方案制定
在高風(fēng)險(xiǎn)單位、區(qū)域缔类、活動安全管理中庭叙，利用大數(shù)據(jù)，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)和脆弱性分析秃臣，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)的回歸統(tǒng)計(jì)涧衙；成功和不成功案例的分析哪工，建立風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制奥此，指導(dǎo)安防系統(tǒng)建設(shè)。另外雁比，通過各類系統(tǒng)效能分析稚虎，公共安全系統(tǒng)建設(shè)、評價偎捎。
安防基礎(chǔ)理論研究
通過數(shù)據(jù)融合蠢终、關(guān)聯(lián)及歷史回歸統(tǒng)計(jì)，開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用茴她；建立安全基礎(chǔ)研究和預(yù)警理論研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫寻拂。
總而言之，大數(shù)據(jù)應(yīng)能解決公共安全的關(guān)鍵問題丈牢，支撐公共安全系統(tǒng)建設(shè)祭钉。
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