重塑城市安全：智慧小区大数据助力安防

8.3.3.1　智慧小区安防大数据的特点

我们所居住的住宅小区中有无数的高清摄像头，涉及门禁、周界报警、小区监控等，视频接入规模不断增加，随着安防监控对高清、智能、联网的要求越来越高，每天产生的数据规模正以惊人的速度不断增长。涉及的数据信息类型很多，以数据的结构类型来看，包括各类非结构化、结构化及半结构化信息。其中，非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控视频录像、报警录像、摘要录像、车辆卡口图片、人脸抓拍图片、报警抓拍图片等；结构化数据则包括报修记录、系统日志记录、运维数据记录、摘要分析结构化描述记录，以及各种相关的信息数据库，如人口信息、地理数据信息、车辆信息等；半结构化数据则如人脸建模数据、指纹记录等。对IT大数据来说，其特征通常用4V（Velocity、Variety、Volume、Veracity，即高速性、多样性、海量性、真实性）来概括，但对于安防大数据来说，它有自己独特的特点。［22］

首先，安防大数据以非结构化的视频监控数据为主，因而它更侧重于对非结构化数据的信息分析、提取挖掘以及处理能力；

其次，就数据容量而言，以视频录像为主的安防大数据对传输、存储和计算过程中需要的带宽以及存储空间要求都更高；

再次，以数据量基础做比较，安防大数据中的信息价值密度更低，从海量的图像信息中快速和准确地检测或者挖掘出有用信息的难度更大；

最后，视频监控数据7×24小时都在持续不断地更新积累，其时效性更高。

8.3.3.2　智慧小区安防大数据处理工具

安防大数据的处理和分析工具主要有两类：一类是对视频图像等非结构化信息的处理和分析工具，包括视频智能分析工具、视频摘要工具、图像清晰化工具、视频清晰化工具、视频转码工具、视频编辑工具等；另一类则是对结构化、半结构化信息的大数据分析处理工具，此类处理和分析工具安防界吸取了IT界在处理大数据方面的架构和经验，比较流行的如Hadoop、Spark大数据处理的框架，以及Mahout、R数据挖掘工具，以对结构化和半结构化的数据可以实现快速和准确的数据分析和挖掘。［22］大数据在智慧小区的应用使得安防更加智能化，大数据的技术一般分为数据采集、存储、挖掘和分析技术。其中，智能分析居于核心地位。(www.xing528.com)

智能分析是安防大数据区别于IT大数据的根本点，只有利用智能分析技术将安防大数据的非结构化数据转换为结构化数据，才能将IT大数据成熟的技术体系应用到安防大数据中，充分发挥安防大数据的作用。对于视频图像等非结构化数据的分析和处理，目前可能更多地是把它归属到智能分析的范畴，这些技术很多处在初期应用中，新的智能分析技术仍处在研发过程中，对这类数据的分析和处理也将成为安防大数据的核心价值点。日益丰富的智能算法将大大提高视频监控摄像机的使用范围和价值，处于应用初级阶段的智能视频监控，也将随着智能算法的日益丰富而快速发展。而数字处理芯片、编解码能力以及压缩算法，是影响图像处理技术的重要因素。

安防智能化的核心还体现在VA（视频分析或图像分析）上，而VA需要底层算法的支持并运用单元执行，这可提高视频分析的效率。随着数字安防技术的普及，监控技术逐渐往高清化、网络化发展，随之而来的是海量的数据存储问题，海量数据必须拥有能够进行可靠、可保证效率且拥有快速的读写以及响应能力的存储。

存储设备从监控系统的边缘化位置逐渐走向了中心，在监控系统的比重也随着集中化的提升而得以大幅提高，传统的存储方式已经不能适应网络存储的需求，云存储作为一种新型的存储服务应运而生。所谓云存储，是指通过集群应用、网格技术及分布式文件系统功能，将网络中大量不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问的一种系统，即以数据存储和管理为核心的云计算系统。云计算、云存储和大数据将对小区视频监控带来存储架构、虚拟化、安全和高效处理四个方面的变化。［22］

首先，大数据的特征对存储容量的总体拥有量需求激增，海量存储模式也从传统的集中存储式架构发展到分布式存储架构，这种分布式架构，在多副本、网络RAID（磁盘阵列）技术、快照技术驱动下，实现海量存储的高可靠、大并发能力，推进了存储从设备供应模式到服务模式的升级和转变。

其次，虚拟化技术在存储服务能力建设上将继续不断发展，升级模式从SCALE-UP（纵向扩展）向SCALE-OUT（横向扩展）模式发展，为无处不在的存储资源的调度与管理、存储资源的在线扩容升级、数据持续保护、存储服务不间断等实现有力的支撑。虚拟化一方面大大简化应用环节，节省客户建设成本，同时提供更强的存储和共享功能；另一方面解决了存储空间的浪费，可以自动重新分配数据，提高了存储空间的利用率，同时具备负载均衡、故障冗余功能。

再次，安全方面实时计算和存储，对存储设备性能、存储网络性能、存储资源配置简化性要求越来越高。在复杂的存储服务中，基于虚拟化所构建的混合存储系统，系统的自动分层存储能力尤为重要。伴随闪存的成本不断降低的市场，市场上也有基于全闪存阵列产品的出现，基于虚拟化下的存储资源自动化分层，实现数据分层存储并迁移的策略，对大数据的实时性、安全性来说更加不可或缺。

最后，面对结构化数据、非结构化数据、半结构化等元数据的处理机制，云存储管理可以实现自动化和智能化，所有的存储资源被整合到一起，客户看到的是单一存储空间，提高了存储效率；云存储能够实现规模效应和弹性扩展，降低运营成本，避免资源浪费。受限于安防视频监控自身的特点，监控云存储和现有互联网云计算模型会有区别，如安防用户倾向于视频信息存储在本地、视频监控应用比较敏感、视频信息的隐私问题、视频监控对网络带宽消耗较大等问题。海量数据存储的检索、目录服务、去重化都将在以大数据牵动的存储应用中，给智慧小区大数据存储带来新的挑战。