本文摘要：云计算技术以大系统、大数据为最明显的特征，而安防行业是一个十分典型的大数据应用于场景，安防行业中的卡口监控系统、视频监控系统由大量的设备构成（还包括大量的前端收集设备、后末端平台和云计算服务器集群等），每天产生呈圆形几何级快速增长的数据，随着智慧城市大型项目的大大顺利落地，整个安防平台呈现数据量超大、数据类型多样、数据处理逻辑简单、数据清除、数据共享、数据挖掘可玩性高等处置难题，对安防厂商明确提出了极大的挑战。

云计算技术以大系统、大数据为最明显的特征，而安防行业是一个十分典型的大数据应用于场景，安防行业中的卡口监控系统、视频监控系统由大量的设备构成（还包括大量的前端收集设备、后末端平台和云计算服务器集群等），每天产生呈圆形几何级快速增长的数据，随着智慧城市大型项目的大大顺利落地，整个安防平台呈现数据量超大、数据类型多样、数据处理逻辑简单、数据清除、数据共享、数据挖掘可玩性高等处置难题，对安防厂商明确提出了极大的挑战。其中主要展现出在智能交通行业领域中海量的交通流信息和卡口过车抓拍图片、智慧城市行业领域中的海量视频录像文件等非结构化数据，安防行业的主要用户公安、交警都具有必须对海量图片和视频文件展开安全性有效地的数据存储、高性能并行计算、智能化的数据分析挖出后展开空战方面的反感市场需求，这些都与云计算特性十分相符。获取海量存储的同时，如何较慢有效地的定位多维度数据，挖掘出各类孤岛数据在多维度的潜在关联关系，仍然是我们致力于解决问题的问题。

云计算、大数据等技术正在渐渐渗透到安防行业，随着这些技术的发展成熟期，将对安防行业带给革命性的影响。大规模混合计算技术监控系统产生的大量视频图像数据如果只靠人工来展开处置，效率不会非常低，借助视频智能化处置算法，早已可以从视频图像数据中提供一些非常简单的特征展开核对，或者展开模式匹配产生报警事件，提升了处置的效率。这种方式需要处置的数据量，数据人组的程度，数据的类型等等都还正处于较低的水平，无法应付海量数据和日益增长的市场需求。

大规模计算技术的目的就是为了获取一种统一的数据处理平台，上面可以构建各种智能化算法和计算出来模型，综合处理海量监控数据，以更慢的速度获得更加有价值的数据。统一资源管理技术监控系统产生的主要数据就是视频和图像数据，原始数据经过处置后，不会产生更加非常丰富的数据，处置的方式也不会有相当大有所不同。

比如对于历史视频数据可以在后台处置的视频数据检索，对于卡口的车牌和人脸特征数据必须动态布控，对历史卡口信息必须做动态检索。这些数据都必须有所不同的计算出来框架展开处置，通过引进统一的资源管理平台，可以在同一个资源池里运营有所不同的计算出来框架，大幅提高资源的利用率，同时在资源被某种业务独霸时，又能最大限度的充分发挥系统的性能。

动态检索技术传统的结构化数据都使用关系型数据库展开留存，通过RAC等技术构成数据库集群，通过索引方式展开加快，但是核心还是基于行存储和关系运算，面临海量记录时在各个方面都早已遇上了瓶颈。动态检索技术通过引进分布式数据库，列式存储，内存计算出来，索引引擎等技术，能应付100亿级别的结构化数据，在存储容量，可扩展性，检索速度等多个方面都可以获得大幅度提高。该系统在智能交通、刑事侦察等视频监控领域不具备最重要的研究价值和辽阔的应用于前景。

简单事件处理技术随着安防行业的发展，业务逆的也来越简单，比如智能交通领域，经常出现了车辆分数研判、套牌车分析、同行车分析等市场需求。这些市场需求不存在产生结果所倚赖的条件多、处理过程实时性的拒绝低、必须处置的数据量极大等特点。

传统的方式是使用关系数据库，通过简单的SQL语句人组，大大查找核对的方式，很难符合实时性的拒绝。简单事件处理通过引进流式计算出来等技术，动态地对输出数据展开动态的分析，处理速度可以大幅度获取。

不符合条件的数据都被弃置掉，系统中只不存在处置的结果或者有可能简单的中间数据，这样对存储的拒绝也变大了，几乎在内存中展开全过程的分析，实时性获得了确保。人脸检索技术人脸检索的技术在单台服务器上的应用于早已较为成熟期，可以应用于在身份辨别、在逃亡人员抓获、怀疑人员排查、身份证查重等领域。人脸检测过程可以分成以下几个阶段：视频或图像解码、人脸检测、特征提取、特征核对，前三个步骤都是每次催促对应一次计算出来，计算出来量比较高效率，而最后一个步骤特征比每次催促则必须和达亿级的人脸特征展开核对，是运算量仅次于的一个阶段。一些动态应用于的催促数每秒钟可约催促数超过数百次，每次人脸核对次数可约百万级别时，则整个系统必须反对每秒亿级的人脸特征核对计算出来。

如此大规模的计算出来，单机上是无法已完成的，必需使用集群已完成。特征库本身规模并不大，但是核对次数相当大，归属于典型的计算出来密集型集群，特征库可以全部放入到内存，在内存中已完成计算出来。

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