摘要:云存储的兴起所带来的是安防视频大数据应用的大规模发展，为应用的开发提供更为准确、的数据输出结果将成为云存储必须具备的能力。云存储搭建了一个非常好的数据挖掘的平台，安防厂商所要做的是充分利用这个丰富的平台来深化和创新更为的应用，满足越来越丰富和严苛的用户需求。我们在贴合安防监控领域特点的要求下，运用视频云存储系统作为基础的数据平台向云计算系统、智能分析系统提供预分析数据和智能关键信息数据，配合上层系统进行视频、图片大数据的深度挖掘与应用。同时，层次化和结构化整个安防业务流程，使得所有系统与技术相互配合，全面提升安防监控应用的深度与广度。
一、安防大数据的特征及现状
安防大数据的特征可以从四个方面去衡量，即四个V：variety(数据的多样性)，velocity(数据的速度)，volume(数据的体量)，value(数据的价值)。
1、数据类型多样化，安防行业中主要的应用集中在视频监控、卡口抓拍、门禁告警等领域。基础的数据类型就包括视频、音频、图片、附属信息等。
2、数据的增长速度非常快，一个城市的安防数据来源，它可能有固定的摄像头，也有*民警这种执法终端所产生的数据，那么在一个城市里面，它的点数就非常多，所以产生数据速度非常快，每天的数据是以几十个GB或者几百个GB为量来统计的。
3、数据体量非常大。
4、数据本身的价值。目前我国主要是利用数据来做一些视频的检索，在人工智能方面的利用还有待加强。
除此之外，安大数据zui显著的特征是数据共享，提高数据处理能力。安防行业的大数据以视频监控为主，视频监控数据有两个方面的内涵——海量和非结构化。视频监控数据量规模庞大，并且随着高清化、超高清化的趋势加强，视频监控数据规模将以更快的指数级别增长;与通常讲的结构化数据不同，视频监控业务产生的数据绝大多数以非结构化的数据为主，这给传统的数据管理和使用机制带来了极大的挑战。
与科学计算、互联网相比，视频监控的大数据处理难度尤大，首先，视频录像是更原始的非文本非结构化的数据，必须经过复杂繁重的分析处理才能提取出文本结构化的数据进行下一步处理;其次视频录像相对其它形式数据的容量要大几个数量级，对传输、存储和计算的带宽要求更大。
二、大数据中的高清存储应用方案
大数据的应用可以分为五个层次：
*个层面就要注重采集。安防数据的采集，目前虽然形成了一定的广度，但是深度还不够，必须做得更深、更广。
第二个层面是采集到的数据必须传到某一个数据中心去。现在很多摄像头的监控数据，只是在前端进行处理。
第三个层面是数据的存储，目前国内很少真正运用云平台和大数据技术去存储相关视频和安防数据。
第四个层面是数据的分析和处理。真正的数据分析和挖掘又分为四个层次：分析、统计、充分的挖掘和预测。在这几个层次里，国内主要做了数据分析这一层，其他的层次有待发展。
第五个层面是数据可视化。在安防可视化层面现在只是一些简单的统计报表的一些可视化。所以这里面存在很大的空间。可以通过应用zui新的技术，包括云计算和大数据的技术，来提升中国安防的现状。目前安防大数据的核心技术，海量数据存储、海量数据搜索、智能图像分析等技术都在蓬勃发展中。
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