Page 59 - 安防19年5月刊_150dpi

的空间。今天笔者仅从雪亮工程的感、存、知、用四 经过四期雪亮工程建设，目前拥有三万多个摄像头，
个环节简单探讨人工智能技术加入的作用。 日均采集数据近亿条，在这样的数据量面前，传统存
储方式已经无法应对，于是，在这个时候就需要云计
感：数据收集标准化、智能化 算的加入。

雪亮工程在建设前期最主要的任务就是部署数 在当前技术水平下，搭建雪亮工程后端支撑平
据采集工具，即感知设备，在“全覆盖、无死角”的建 台时，位于基础层的便是管理数据资源的云平台，即
设要求下，视频监控设备已经布设到村，各地视频监 IaaS。有云计算作为数据传输与管理的支撑，前端感
控点密度大幅增加，除新建点位外，雪亮工程一般还 应器传回的海量数据才能够实现实时调取、大规模
会接入社会面视频监控数据，如各公共场所、经营场 调取，从而将体量庞大的数据真正转化为可实时备
所等，数量上保证了数据采集全面无遗漏。但由于不 用的数据资源。
同场所、不同区域视频监控设备的布设时间存在先
后性，设备的类别及技术先进程度存在很大区别，所 知：数据分析信息化、知识化
以在前端数据采集方面，除了保证数据的量之外，还 在数据资源化以后，仍然存在维度不一、形式
需要以统一的标准保证数据采集的质，即需要确保 多样的问题，对于用户来说，雪亮工程的视频采集数
所有采集到的数据都具备可用性。 据仍然不能发挥有效作用，因此在IaaS层上架设的
在视频采集技术的快速发展下，目前各地雪亮 PaaS层和DaaS层就专门负责数据的清洗、挖掘、分

工程在数据采集上都能够兼顾质和量。但是面对我 析等工作。
国幅员辽阔的实际情况，保证数据采集的质与量仅仅 大数据有三种类型，一种是结构化数据，有固
是基础，更深层次的还需要保证数据采集的有效性 定格式和有限长度，一种是半结构化数据，比如一些
及感知设备使用的集约性。比如，某一监控摄像头采 xml格式的数据，还有一种是非结构化数据，不定长，
集内容为一条乡间辅路，即使该路段只有少数时间段 没有固定格式，通过前端各类视频、图像、声音等感
才会有行人和车辆通过，为了不遗漏有用信息，该摄 应器采集到的数据就属于非结构化数据。海量的未
像头仍然需要保持24小时在线，这就会采集到大量 经处理的非结构化数据对于雪亮工程用户来说毫无
无效数据。而人工智能技术的引入，则能较好地解决 用处，所以在大数据处理上的首要任务就是将非结
这一问题，比如现在已经开始应用的虚拟卡口，实现 构化数据结构化，对数据进行清洗、筛选，剔除掉无
了按需分配感知设备资源，已经初见研发成果的安 用数据，以此提取出有价值的信息。
防机器人，可以满足巡防、监控、预警功能。通过前 到此时，承载有效内容的信息已经可以通过搜
端感知设备的自主感知、自主选择完成有效数据的 索呈现为人所用，但这只是初步工作，接下来还需要
采集，从被动采集变为主动抓取。 将数据知识化。也就是对信息化的数据进行归类、分
析，挖掘出数据之间的相互关系，比如乡村青壮年集
存：数据管理资源化、灵活化 中返乡与农作物生长状态之间的关系，比如老年人出
完成前端设备的建设后，随之而来的就是数据 门活动时长与气候的关系，这些关系的发现，即形成
传输与存储的问题，面对大规模建设的视频监控， 了数据的知识化，这些知识为雪亮工程的用户进行
其采集的数据体量可想而知。以深圳市龙岗区为例， 决策提供了有力支撑。

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