大數(shù)據(jù)是最近最為火爆的技術(shù)概念，尤其是在貴陽(yáng)召開的大數(shù)據(jù)博覽會(huì)之后，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為國(guó)家和各個(gè)城市在IT基礎(chǔ)領(lǐng)域下一步的重點(diǎn)發(fā)展方向。不論政府、企業(yè)還是個(gè)人，都在關(guān)注如何采集數(shù)據(jù)，以及如何從數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息，進(jìn)而創(chuàng)造社會(huì)價(jià)值、商業(yè)價(jià)值。互聯(lián)網(wǎng)是大數(shù)據(jù)最早發(fā)揮效用的行業(yè)，淘寶、京東、亞馬遜等電商企業(yè)通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的掌握和分析,為用戶提供更加專業(yè)化和個(gè)性化的服務(wù)。大數(shù)據(jù)也在重構(gòu)很多傳統(tǒng)行業(yè)，通過(guò)收集、整理生活中方方面面的數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析挖掘，從中獲得有價(jià)值信息，并衍化出新的商業(yè)模式。麥當(dāng)勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)之上的精準(zhǔn)選址。
    隨著平安城市、智慧城市、工業(yè)4.0等項(xiàng)目和技術(shù)的推進(jìn)，物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)逐步成為大數(shù)據(jù)發(fā)展的新方向。對(duì)遍布大街小巷的攝像頭、各類傳感器和工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)等新的大數(shù)據(jù)來(lái)源進(jìn)行分析挖掘的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)蓬勃發(fā)展。安防行業(yè)隨著高清化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化的要求，數(shù)據(jù)量也迅速增加，早在幾年前就已踏入大數(shù)據(jù)的門檻。安防領(lǐng)域的“大數(shù)據(jù)”一般具有幾個(gè)特點(diǎn)：首先，數(shù)據(jù)量巨大，一個(gè)地級(jí)市30天的視頻錄像數(shù)據(jù)就已經(jīng)是PB級(jí)；其次，區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，安防領(lǐng)域的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，超過(guò) 80% 都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如智慧型平安城市建設(shè)中的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、卡口的抓拍照片、智能分析輸出的特征數(shù)據(jù)等；再次，數(shù)據(jù)更新快，視頻監(jiān)控每秒鐘都在進(jìn)行；最后，這些更個(gè)性化的數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)后被要求能隨機(jī)訪問(wèn)，這就要求新的物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)更加快捷地處理數(shù)據(jù)，更具智能地保存和管理數(shù)據(jù)。

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展創(chuàng)新
    基于大數(shù)據(jù)的智慧安防在技術(shù)方面重點(diǎn)應(yīng)關(guān)注大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和智能分析技術(shù)。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)主要解決數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和分析挖掘問(wèn)題，而智能分析技術(shù)是為了實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻的分析和理解，解決視頻結(jié)構(gòu)化問(wèn)題，推動(dòng)視頻數(shù)據(jù)向視頻信息的轉(zhuǎn)變。
    大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要涉及數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、挖掘應(yīng)用等多方面和多層次。其中，大數(shù)據(jù)技術(shù)作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施保障至關(guān)重要。主要內(nèi)容包括：
    大數(shù)據(jù)采集和管理技術(shù)
    （1）可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)描述規(guī)范
    數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)迫切需要一套可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)描述規(guī)范，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)描述、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、共享和交換�，F(xiàn)階段，數(shù)據(jù)的形式主要有源自攝像頭采集的視頻數(shù)據(jù)和其他各類復(fù)雜結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)面向多維數(shù)據(jù)的本體描述框架,可以較全面地描述多維語(yǔ)義內(nèi)容。
    （2）多維數(shù)據(jù)集成共性技術(shù)
    數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)是解決異構(gòu)多維數(shù)據(jù)一致性和集成化的有效方案，利用工具將數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一的規(guī)則進(jìn)行集成，完成數(shù)據(jù)從多數(shù)據(jù)源向統(tǒng)一目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的轉(zhuǎn)化。
    大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)
    規(guī)模龐大的感知設(shè)備、繁多的業(yè)務(wù)系統(tǒng)每天產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)既有結(jié)構(gòu)化的，也有半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的，這為數(shù)據(jù)的統(tǒng)一描述和存儲(chǔ)帶來(lái)了困難。
    （1）資源描述元數(shù)據(jù)管理技術(shù)
    資源描述元數(shù)據(jù)是海量異構(gòu)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)透明訪問(wèn)的基礎(chǔ)。通過(guò)擴(kuò)充現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對(duì)象和存儲(chǔ)資源描述方法，從多個(gè)方面描述數(shù)據(jù)的內(nèi)在屬性（關(guān)鍵字、數(shù)據(jù)編碼格式等）、應(yīng)用需求（性能、可用性、安全性、持久性等）和資源特性（位置、訪問(wèn)方式、服務(wù)能力等），以支持智能分級(jí)的存儲(chǔ)虛擬化及存儲(chǔ)服務(wù)。
    （2）基于時(shí)空域的視頻數(shù)據(jù)管理技術(shù)
根據(jù)視頻數(shù)據(jù)的時(shí)空域?qū)傩孕畔�，按需求將空間鄰近或時(shí)間鄰近的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，并在存儲(chǔ)上進(jìn)行關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)，同時(shí)利用基于語(yǔ)義內(nèi)容的去冗余技術(shù)，提升數(shù)據(jù)的價(jià)值密度。
    （3）大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)
     百億甚至千億級(jí)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為存儲(chǔ)和查詢帶來(lái)巨大壓力，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)已無(wú)法支撐此類應(yīng)用。采用針對(duì)海量數(shù)據(jù)特性設(shè)計(jì)的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)和列式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，可以較好地滿足大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)可擴(kuò)展性、高可靠性的要求。
    大數(shù)據(jù)檢索和挖掘技術(shù)
    （1）分布式智能全文檢索技術(shù)
    大數(shù)據(jù)僅僅依靠單節(jié)點(diǎn)進(jìn)行智能全文檢索已遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法滿足性能要求，采用分布式的多節(jié)點(diǎn)并行處理技術(shù)，能有效縮短響應(yīng)時(shí)間，提高系統(tǒng)性能。
    （2）基于圖像識(shí)別的檢索技術(shù)
    智慧安防中存在海量的圖片數(shù)據(jù)，目前的檢索技術(shù)還是以特征文本描述檢索為主，這需要耗費(fèi)大量的人力、物力開展特征描述，當(dāng)數(shù)據(jù)持續(xù)增長(zhǎng)時(shí)，這將是一個(gè)不可能的任務(wù)。采用圖像識(shí)別及模糊匹配技術(shù)，能真正滿足用戶的業(yè)務(wù)需求，并促進(jìn)人臉匹配、步態(tài)匹配、行為匹配等應(yīng)用的開展。
    （3）關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)可視化分析
    利用可視化分析，將各種不同信息圖形化，建立不同數(shù)據(jù)來(lái)源、不同信息之間的公共元素和聯(lián)系，建立起不同實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)，從而發(fā)現(xiàn)那些隱藏在大數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)性線索和情報(bào)。

二、大數(shù)據(jù)在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用介紹
    近年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，機(jī)動(dòng)車持有量迅速增加，交通管理現(xiàn)狀和需求的矛盾進(jìn)一步加劇。在此情況下，如何利用先進(jìn)的科技手段提高交通管理水平，抑制交通事故發(fā)生，是當(dāng)前交通管理部門亟待解決的問(wèn)題。
    針對(duì)交通管理部門的需求以及我國(guó)的道路特點(diǎn)，可通過(guò)整合圖像處理、模式識(shí)別等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控路段的機(jī)動(dòng)車道、非機(jī)動(dòng)車道進(jìn)行全天候?qū)崟r(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集。前端卡口處理系統(tǒng)對(duì)所拍攝的圖像進(jìn)行分析獲取號(hào)牌號(hào)碼、號(hào)牌顏色、車身顏色、車標(biāo)、車輛子品牌等數(shù)據(jù)，并將獲取到的車輛信息連同車輛的通過(guò)時(shí)間、地點(diǎn)、行駛方向等信息通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娇�口系統(tǒng)控制中心的數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢、比對(duì)等處理，當(dāng)發(fā)現(xiàn)肇事逃逸、違規(guī)或可疑車輛時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)向攔截系統(tǒng)及相關(guān)人員發(fā)出告警信號(hào)，為交通違章查糾、交通事故逃逸、盜搶機(jī)動(dòng)車輛等案件的及時(shí)偵破提供重要的信息和證據(jù)。同時(shí)，隨著全城Smart系統(tǒng)的建設(shè)，新型的Smart IPC監(jiān)控前端也將成為一個(gè)卡口系統(tǒng)，這使得城市卡口系統(tǒng)更加嚴(yán)密，能夠獲取到更多的過(guò)車數(shù)據(jù)，能更準(zhǔn)確地描繪出車輛動(dòng)態(tài)信息。
    前端卡口系統(tǒng)還能及時(shí)準(zhǔn)確地記錄經(jīng)過(guò)卡口的目標(biāo)信息，隨時(shí)掌握出入轄區(qū)的車輛流量狀態(tài)，為交通誘導(dǎo)提供重要的參考數(shù)據(jù)。為了解決海量過(guò)車數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)，智能交通要轉(zhuǎn)變思路，積極嘗試使用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)解決智能交通數(shù)據(jù)分析和挖掘問(wèn)題。
    某經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)城市，近一段時(shí)間，交通事故頻發(fā)，由于失駕和毒駕人員造成的惡性交通事件在在人民群眾帶來(lái)惡劣影響。市委領(lǐng)導(dǎo)決定開展一次交通整治行動(dòng)，重點(diǎn)放在“黃標(biāo)車、逾期未報(bào)廢車、套牌車、毒駕失駕人員、遮擋車牌”等重點(diǎn)交通違法行為的整治。除了加大路面巡邏的力度，也要求交警部門通過(guò)交通大數(shù)據(jù)對(duì)交通違法行為進(jìn)行監(jiān)控與挖掘。
    交通大數(shù)據(jù)主要來(lái)源來(lái)自交通道路上卡口的過(guò)車記錄。但是卡口覆蓋范圍有限，能否從社會(huì)資源上獲取交通數(shù)據(jù)？通過(guò)協(xié)調(diào)，交警部門從停車場(chǎng)出入口、加油站、公共停車位等交通流量重點(diǎn)地區(qū)調(diào)取了監(jiān)控視頻。通過(guò)海量視頻云分析平臺(tái)，將監(jiān)控視頻中的車輛相關(guān)數(shù)據(jù)取出，包括車牌、車型、駕駛員特征，并存入大數(shù)據(jù)平臺(tái)。
    套牌車分析采用兩種方案對(duì)比。對(duì)于本地車輛，通過(guò)比對(duì)同一個(gè)車牌記錄中的車型車管庫(kù)的車型，如果不一致，有可能是套牌車，可以提取出來(lái)進(jìn)行下一步分析。對(duì)于外地車輛，采用時(shí)空分析方案。同一個(gè)車牌如果在同一時(shí)間段出現(xiàn)在距離很遠(yuǎn)的兩處，則說(shuō)明是套牌車，提取出來(lái)進(jìn)行下一步分析。
    毒駕和失駕人員是不允許駕駛機(jī)動(dòng)車上路，否則會(huì)造成極大的交通隱患。交警部門通過(guò)現(xiàn)有的毒駕和失駕人員重點(diǎn)人員庫(kù)。當(dāng)卡口部署的是高清卡口，可以將駕駛員頭部照片取出。將駕駛員照片和毒駕失駕人員庫(kù)中的照片進(jìn)行自動(dòng)人臉比對(duì)，如果相似度較高，說(shuō)明有可能是毒駕失駕人員，提取出來(lái)進(jìn)行下一步分析。
    通過(guò)查詢卡口過(guò)車記錄中車牌缺失的車輛，即可查詢到車牌被遮擋的車輛。但是光發(fā)現(xiàn)車牌被遮擋車輛還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，還需要找到這輛車的真正車牌。這就需要使用交通大數(shù)據(jù)的以圖搜圖功能，通過(guò)被遮擋車牌車輛的特征在所有過(guò)車記錄中搜索，找到相似度最高的車輛，提取出來(lái)進(jìn)行下一步分析。
    查找過(guò)車記錄中車輛是否屬于黃標(biāo)車或者逾期未報(bào)廢車輛。如果屬于，提取出來(lái)進(jìn)行下一步處理。
通過(guò)以上幾種手段對(duì)根據(jù)通過(guò)交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)分析出來(lái)的嫌疑車輛進(jìn)行仔細(xì)排查，確認(rèn)確實(shí)違法的，通過(guò)交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)車輛軌跡分析功能獲取嫌疑車活動(dòng)規(guī)律，預(yù)先設(shè)卡，攔截并處理。
    本次整治行動(dòng)共分析提取了過(guò)車記錄30多億條，分析社會(huì)視頻達(dá)到30萬(wàn)小時(shí)，提取了70多個(gè)子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。在為期為半個(gè)月的整治期內(nèi)，通過(guò)交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)發(fā)現(xiàn)毒駕、失駕司機(jī)十多人，套牌車超過(guò)八十輛，未報(bào)廢車十幾輛。相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)對(duì)交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)在本次整治活動(dòng)中的表現(xiàn)非常滿意，并表示“本次整治行動(dòng)在交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)協(xié)助下，有效并且高效的完成了預(yù)定目標(biāo)”。

三、總結(jié)
    基于大數(shù)據(jù)的智慧交通存在多種可能，交通的智能化是根本的趨勢(shì)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和智能分析技術(shù)，整合城市管理的其他數(shù)據(jù)，將真正推動(dòng)智慧交通建設(shè)，為交通管理奠定良好的基礎(chǔ)。目前大數(shù)據(jù)技術(shù)主要還是應(yīng)用在交警和交管部門道路，隨著交通數(shù)據(jù)的進(jìn)一步聯(lián)網(wǎng)開放，整合停車場(chǎng)、鐵路、軌道交通、公交等等各種來(lái)源的數(shù)據(jù)，將可以為城市提供更為豐富的交通應(yīng)用，讓道路暢通，停車位不再難找，提升城市整體運(yùn)營(yíng)效率。