安防领域范文（精选5篇）

安防领域 第1篇

未来的网络环境将由三张网络构成:通信网、互联网和物联网。所谓物联网,是指利用射频识别、红外感应、全球定位、激光扫描等信息传感设备,按照约定的协议,把任何物品与互联网连接起来进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪,监控和管理的网络。简而言之,物联网就是“物物相连的互联网”,其包含两层含义:第一,物联网是在互联网的基础上延伸和扩展的网络;第二,其用户端扩展到了任何物品与物品之间。

物联网因其全面感知,智能协同处理、高效可靠传输和广域信息共享等特点,在许多要求快速响应的场合大有用武之地,安防领域有望成为物联网应用的排头兵:物联网的功能是“实现智能化识别,定位、跟踪、监控和管理”,这与安防系统的功能几乎完全吻合;物联网的核心技术,如射频识别、红外感应、全球定位等,都已经在安防领域中得到了广泛应用;无论是出入口控制还是视频监控报警;都属于“物”的范畴,一张智能卡或者一个红外探测器,都是最基本的非计算型信息节点。

但是,传统的安防系统还远没有提升到物联网应用的层面,主要原因在于传统的安防系统缺乏开放性和互联互通,系统间构成的往往是一座座信息孤岛,而且系统的智能化水平非常有限。随着信息化技术的进步和推广,传统的安防应用已经不能够满足信息化社会的需求,新一代基于物联网技术的安防应用应运而生。

物联网安防是指:终端设备能够连接多种传感器,实现对外部环境的全面感知,设备节点集监控、图像分析、智能处理、前端存储、主动报警等多种功能于一体,能够通过互联网传输报警图像和信息,同时具有强大网络平台监管功能的安防系统。其结构图如图1所示。

有别于传统的安防系统,物联网安防具有如下新特点:

(1)体积小,集成度高;

(2)快速安装,升级、维护方便;

(3)能够智能分析,判断及控制;

(4)能够实现由面到点的精确定位;

(5)能够最大限度降低外部干扰造成的误报;

(6)具有强大的网络支撑平台。

2 物联网技术将引领安防领域的大变革

尽管目前物联网技术仍然处于后萌芽时期,技术并不完善,但是在社会信息化浪潮的推动下,物联网安防必将是大势所趋,物联网技术将引领安防领域的大变革。这些变革将会体现在以下六个方面:

2.1 物联网安防要求系统网络化

互联网是物联网的基础,理所当然也是物联网安防的基础。目前,安防领域中无论是视频监控、入侵报警、出入口控制,还是作为基础支撑系统的存储与传输网,都开始呈现出以数字化和IP化作为主要特征的网络化发展趋势。未来的物联网安防将兼具安防与互联网这两个行业的优秀基因,物联网安防企业会变得越来越像互联网企业,不仅提供一次性的产品销售,还会通过互联网平台提供增值服务,进行二次盈利。目前,在这一领域走在前面的有星谷科技的星视网和互信互通的视卫网等。

2.2 物联网安防要求产品IT化

基于互联网技术构建物联网安防,其实就是利用IT行业的架构、技术模型和业务模型来构建新的安防系统。近年来兴起的一些大型安防系统(如平安城市、企业广域生产监控等)就是安防IT化的体现。随着物联网技术的引入,在数字化浪潮和IP化趋势的牵引下,安防和IT的融合将是大势所趋,这将推动安防产业加快标准化进程和规模化生产,如同上世纪末通信企业的迅猛发展一样,诞生出具有强大竞争力的世界级安防企业。

2.3物联网安防要求系统开放化

要消除传统安防系统的信息孤岛效应,实现安防网络化,就必须要实现系统开发化。有观点认为安全是安防系统的首要要求,开放系统达不到安防系统对安全性的要求,但是笔者并不赞同这种观点。安全只是技术要素,通过完善的技术手段完全可以在开放的网络架构上为用户提供足够的安全性,开放的互联网就是很好的例证:目前,互联网已经能够承载电子政务,网上支付、企业VPN等对安全性要求非常高的多种业务。

2.4 物联网安防要求产品标准化

要开放就必须标准化,缺乏标准已经成为严重阻碍安防产业发展的核心问题之一,物联网安防对网络化的要求恰恰给安防产业走向标准化提供了一个绝好的契机。视频监控中的DVR产品在过去几年中得到了飞速发展,这主要得益于DVR产品是标准化的产品,厂商按照标准开发产品,用户在满足需求的前提下参照标准选择产品,这样的情势下,物美价廉的产品必定会在激烈的市场竞争中脱颖而出。行业内有远见的企业都将参与到物联网安防的标准化过程中,并力争占据有利的位置;而不重视标准化的企业,其市场份额将逐渐萎缩。

2.5 物联网安防要求产品智能化

在信息社会,信息采集、传输和集中处理的价值不再仅仅是跨越空间距离获取信息,更重要的是在此基础上对海量原始信息进行过滤,筛选,扩展多种多样的智能化应用。目前,许多企业大力研发的生物识别、智能图像分析、轨迹跟踪、协同感知与定位等先进技术都是在产品智能化需求的大背景下应运而生的。智能化的推广应用将提高技防的可靠性和时效性,大大减轻人防的负担。

2.6 物联网安防要求传输无线化

随着微电子技术和嵌入式技术的迅猛发展,终端节点的集成度不断提高,传感器的成本也越来越低,节点的大规模部署逐渐成为可能。如果信息传输仍然采用传统的有线方式,将大大增加安防系统的建设成本和维护难度,而且节点部署的灵活性也会受到限制。目前.3G技术逐渐走向成熟,这为高速率、高带宽、高保密性的数据传输提供了有力的技术支撑,必将助力物联网安防向传输无线化大步前进。

3 物联网安防的应用

虽然物联网安防刚刚起步,但是仍然不乏一些成功的应用案例。本节将对物联网安防的两个典型应用进行简要介绍。

3.1 机场周界防护

目前,我国机场采用的周界防护系统大多数是老式的“信号驱动”型系统,该类系统存在误报警率高的问题,从而限制了该类系统的推广应用。

2009年,无锡传感网中心研发的基于物联网的“目标驱动”型周界防护系统在上海浦东国际机场投入使用。该系统由10万个微小的震动传感器组成,这些传感器被散布在机场周界的墙头.墙角、墙面和周围道路上。通过采用全新的目标识别、智能视频分析、多点融合、协同感知与定位等核心技术,利用声音、图像、震动频率等信息,实现对机场周界入侵目标的有效分类和高精度定位。该系统不仅能够感知有没有目标入侵.还能够感知入侵目标“是什么”、“在哪里”和“干什么”,同时还可以实现对机场周界地下、地面和低空的三维入侵报警功能,并且该系统还能够针对局部气象条件自适应调整系统参数以应对恶劣天气的影响,从而显著降低了误报警率,满足了机场全天候、全天时的防入侵报警需求。

鉴于该系统的优越性能,民航总局有意在大连、西安、北京等地推广这一周界防护技术。

3.2智能家居防范

家居安防关系到广大市民的人身、财产安全等切身利益,是广大市民最为关注的问题。据统计,欧美发达国家家庭防盗报警系统的普及率已达70%以上,而在我国这个比例还不到10%。保守估计,未来五年国内家庭安防终端需求量可达1亿户,其整体经济效益至少达到万亿级。

鉴于此,重庆移动日前正式推出了首款将物联网技术和TD技术相结合的家居安防产品“宜居通”,抢占家居安防的蓝海。该产品集通话.安防、智能家居于一体,在现有TD无线座机的基础上利用物联网技术集成安防功能,支持门磁、红外、烟感、燃气探测等无线安防传感器接入,并支持短信/语音远程告警、本机告警和远程设防/撤防控制,不但解决了用户语音通话的基本需求,还可以对非法入侵,火灾、燃气泄漏等进行实时监控和预警(预警通知流程见图2)。目前,重庆移动已经安装体验终端629台,安防短信告警成功率达到99.59%,语音告警成功率达到98,47%。商用后,重庆移动还将以“宜居通”终端为承载基础,融合无线上网、智能家电控制、无线信息增值服务等多种业务,打造智能家居全业务平台。

除了上面介绍的两个成功案例外,物联网安防还应用于上海世博会的电子围栏和门禁系统、上海市轨道交通反恐传感网络、食品和药品的安全追溯管理等项目中。目前物联网安防还处于应用示范期,需要推进各类典型应用方案在行业市场的树立,为规模应用打好基础。

4 我国物联网安防存在的问题

物联网安防具有广阔的应用前景,但是在我国,物联网安防的发展仍然面临许多难题,主要表现在以下五个方面:

(1) IP地址成为物联网安防发展的掣肘

物联网安防的网络化离不开IP地址的分配,然而IPv4地址的急剧耗尽和IPv6地址的缓慢部署,将成为制约物联网安防发展的一大难题。特别是随着3G牌照的发放,移动终端的接入量不断增加,用户在网时间增长,网络更加开放融合,这些因素加快了IP地址的消耗,如何高效、合理地解决IP地址分配问题是物联网安防绕不开的问题。

(2)拥有自主知识产权的核心技术匮乏

目前我国在传感器网络芯片研发方面与世界领先国家还存在较大差距,高灵敏度、高可靠性传感器80%以上需要进口,并且缺乏传感器芯片检测体系,这在一定程度制约了我国物联网安防的发展。

(3)先进技术的商用化尚待时日

一方面,国内乃至国际上真正掌握射频识别、智能图像分析、轨迹跟踪等先进技术的厂商并不多,这些先进技术壁垒较高,发展缓慢;另一方面,这些先进技术受复杂环境的影响通常比较敏感,而在实验室中对复杂的实用环境进行模拟并不容易,因此很多厂商利用工程项目实施过程,来不断修正参数以适应不同的应用环境、完善系统性能。所以,这些先进技术走出实验室真正投入商用还有漫长的道路。

(4)成本投入是不可回避的问题

一方面,由于核心技术多掌握在少数厂商手中,这些厂商为了摊薄早期的自主研发成本,有可能使得产品的定价高于一般客户的承受能力;另一方面,传统的安防系统已经得到了大规模部署,为了保护已有投资,用户必然要权衡产品升级换代带来的成本增加。如何使传统的安防系统平稳升级到物联网安防,是广大设备商和集成商急需解决的问题。

(5)市场的认知度、认同度不高

物联网安防作为新兴技术,用户对其认知度有限,对其应用也存在一些疑问。然而有些安防厂商为了吸引客户,对其产品进行夸大宣传,结果实际应用效果与宣传效果不符,降低了客户对物联网安防产品的认同度,增大了物联网安防应用的推广难度。

5 结束语

物联网技术与安防技术的融合,将引领传统的安防产业经历一次转折性的变革,这种变革不仅是技术提高、应用扩展、市场扩大,更重要的是安防理念的升级和创新,物联网技术必将开启安防领域的新篇章。

参考文献

[1] 陈锐物联网--后IP时代国家创新发展的重大战略机遇[J].中国科学院院刊,2010． (01)

[2] 梅方权智慧地球与感知中国--物联网的发展分析[J].农业网络信息,2009,(12)

[3] 2008年安防行业分析调查研究报告电子工程世界http://www.eeworld.com.cn/afdz/2009/0312/article_1449_2． html

[4] 物联网在浦东国际机场成功应用物联网在线http://www wlwzx.com/bbs/viewthread.Jsp?tid=12

[5] 黄婕.中科院传感困惑21世纪经济报道,2009年11月2日

安防领域 第2篇

关键词：智能视频；监控；安防

中图分类号：TP277 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2014） 06-0000-01

传统的视频监控系统包括模拟监控系统、数字化本地视频监控系统和数字化远程视频监控系统，在科学技术不如今天发达的曾经，这种传统监控也有过一段光辉时期，但渐渐的，随着社会的发展和人们需求的增加，它的弊病也慢慢展现出来，人们需要解决在进行监控的过程中出现的人员易疲劳、每路视频难以被实时监控到，报警精确度差且响应时间长、录像数据分析困难等问题，由此，我们引入计算机发展技术，逐渐探索出出智能视频监控道路。

一、智能视频监控技术分析

（一）运动目标检测

对运动目标进行实时监测是各种如目标分类、行为分析理解等后续处理的基础，它是一项视觉监控的底层技术。下面，我们将针对现有的主要的三种算法，背景减法、相邻帧差法以及光流法展开叙述。

背景减法是一种简单的算法，在目前，是运动目标检测的主流方法，它通过将每一帧图像和背景模型图像相加减，得出当前图像和背景偏离超过一定阈值T的区域，即运动区域。相邻帧差法与背景减法并不相同，它是对序列中连续图像间的差异进行目标的检测和提取，通常是两帧或几帧。该算法的使用虽然在运动实体内可能有空洞现象的产生，但其较强的自适应性依旧不可忽视。最后一种光流法与前两种的区别在于它并非是对图像的单纯检测，而是对图像序列的光流场进行检测，虽然能够得到精确地数据，但由于其计算太过复杂，耗时耗力，难以做到实时监测，由此未能成为对运动目标检测的主流方法。

（二）运动目标分类

在进行运动目标分类时，常用的分类器有贝叶斯分类器、人工神经网络分类器和新兴的支撑向量机分类器。而分类的特征量主要体现在时间空间两个方面，其中的时间特征与跟踪过程紧密联系，关注于运动目标的大小、运动速度的变化，而空间特征则是关乎目标在图像中的一些特征，如形状、大小位置等因素。

（三）运动目标跟踪

对运动目标的跟踪，是结合运动目标所处的环境，选择一项仅有目标存在的特征，通过在后续帧中搜索与该特征最匹配的目标位置来实现的。目标跟踪算法包括利用特征进行跟踪、基于3D模型跟踪、基于主动轮廓模型跟踪以及基于运动估计进行跟踪四种方法。

（四）视频内容分析

视频内容的分析在完成以上三步之后进行，与目标检测不同，它在智能监控技术中属于高级阶段，通过智能化的分析做出内容的判断。而视频的内容又包括异常检测、身份识别和对视频内容的理解描述，其中异常检测中的异常又包括用户定义的和非常规事件身份识别则依赖于人脸识别技术和步态识别技术，最后在理解视频内容上，我们一般是建立在对序列进行了低级处理的基础之上，分析检测场景中的事件，尤其是场景中的特定行为。

二、智能视频监控在安防领域的应用

（一）智能视频监控在安防领域的应用模式

智能视频监控在安防领域的主要应用模式有两种，一是与传统的模拟视频监控系统结合使用，二是基于网络的全数字化智能视频监控系统。

第一种方式由于其对传统视频监控发展中的瓶颈问题的突破，故而主要用在对已安装的模拟视频系统进行智能化的改造上。而第二种方式与第一种方式在现代视频监控上相互补充，主要应用在新建的数字化监控系统上。

（二）智能视频监控在安防领域的主要应用

智能视频监控在安防类和非安防类都有应用，但在目前情况，安防类是其主要应用领域。而它在应用领域的应用被体现在各个方面。首先，在对自动入侵探测、跟踪和上。智能视屏监控系统可以对监控区域进行全面自动入侵探测监控，包括对于某些越过设定虚拟线的入侵和对敏感区域的入侵，在检测到入侵之后，智能监控分析系统则会开始运作，对入侵物实施自动跟踪，摄取它的整个移动过程的信息，并及时的报警，让入侵者在这种监控之下无处遁逃。由于智能高清视频监控分析系统具有识别功能，因此，我们不必担心它对于人和各种类型的车辆出现难以分辨的现象。前面在对智能视频监控进行技术分析时说过，对于人物的识别，主要有人脸和步态，在车辆识别方面的应用主要是识别那些违反交通规则或违章停车的车辆，通过对其车牌、形状和颜色的识别进行车辆的追查和通缉。

除了以上关于自动识别的应用，智能视频监控技术还可以应用于对遗留物体和重要物体移动的探测。前者主要用来探测无人看管的包裹或一些遗留的不明物，当分析系统通过勘测发现问题之后会发出警报提醒工作人员，这一点在火车站、汽车站、机场等处尤其常见，如安检等。在这些人流量极大的地方，一旦有爆炸物或其他不安全因素出现，会造成极大的人员恐慌与伤亡，因此，这一技术的运用十分必要。后者应用的主要目的在于保护某些重要躯体，防止这些贵重物品被偷窃，常用于博物馆、拍卖会等地。当该系统处于工作状态时，一旦这些被监控的贵重物品出现一丝动静，如被某些人试图移动时，系统会自动报警。

最后，智能视频监控技术还可以进行录像，以便于在某些由于事发时未能被及时发现并处理的场地进行事后的调查。

（三）智能视频监控系统实现在安防领域应用的方式

实现智能视频监控技术在安防领域的应用，我们一般采取模块化的设计方式，而智能视频监控的核心亦是智能视频分析模块，通过这一模块，运动目标的检测、识别、跟踪和报警得以实现自动化进行。它可以以嵌入式DSP板卡和纯软件两种形态放置在监控系统的前端采集部分和监控中心两大位置处。

三、结束语

综上所述，我们可以发现，相较于传统监控手段，智能视频监控技术无论是在图像处理上还是节省人工上都有一个质的飞跃，它通过更加高级的视频分析能力为广大使用者提供一个更加全面的监控服务，让我们更加放心。

参考文献：

[1]王建林.智能视频监控技术及其在安防领域的应用[J].城市建设理论研究，2012（09）：89-90.

[2]王槐文.智能视频监控技术新发展[J].民营科技，2013（12）：78-79.

云存储在安防领域的应用前景分析 第3篇

云存储:在其他系统的协助下, 将网络中的存储设备集结在一起工作, 向用户提供数据存储等服务。云存储的中心是应用软件与存储设备的协作, 存储设备在应用软件的帮助下, 便可拥有信息、图片、数据存储等多项功能。

2 云存储特点

云存储特点, 具体如下:

(1) 存储容量较大。如今, 用户对存储容量的要求越来越高, 如果, 云存储的存储容量达不到用户要求, 用户也不需要再花钱选购其他存储器, 只需要扩大云存储容量即可。所以说, 云存储这一特点, 既满足了用户对存储量的需求, 又减少了用户在存储设备上的花销, 可谓两全其美。

(2) 信息管理更为方便。用户通过云存储来储存信息的话, 不需要再花费额外时间对信息进行整理, 因为云存储的商家便会对存储信息进行管理。

(3) 成本低。云存储的许多功能都是由商家承担费用, 这也就意味着, 用户在使用功能不受影响的情况下, 还可以减少花销。

(4) 安全性较高。用户在云存储上存储信息是有备份的, 也就是说, 用户即使将原存储信息弄不见了, 也可以通过备份来查阅存储信息。

(5) 存储数据有较高的传递性。无论用户使用哪种系统、哪种媒介, 都可以高效率的传递数据, 交换数据。

(6) 将负载平衡化、均匀化, 即使负载量较高, 系统也不会崩溃。

(7) 存储是可以分等级的, 用户可以根据信息的重要性, 对信息进行等级化存储, 这样, 既方便用户在日后对信息的查找, 又提高了存储信息的安全性。

3 安防存储的实际情况

安防存储的发展主要体现在了安防视频监控上。如今的安防视频监控已经由最初的模拟监控变成了网络监控。存储系统在网络监控中也发挥着举足轻重的作用。

虽然, 我国现今的安防存储拥有了更大的存储容量, 它的拓展能力与集成能力也有了较大的提升。但是, 随着国家的发展, 国民经济的增长, 安防存储承担的任务也越来越重, 所以, 我国的安防存储在数据的安全性能与可靠性能、信息的传输能力、信息的管控能力、系统的灵活度等多个方面都需要不断提高、完善。

4 云存储在安防领域的应用

传统的存储方式, 无论是在存储量上, 还是在应用性能上, 都没有较大的发展空间了。而云存储恰恰能解决这个问题。云存储不单单在存储量和应用性能上有拓展性, 该存储方式也较为安全、方便, 除此之外, 云存储模式的起始花销也较少, 这些优势都意味着云存储在安防领域是有着较好的应用前景的, 广大用户也会非常喜欢这种存储方式。

云存储在安防领域中的具体应用:

(1) 在云计算的帮助下, 安防管理系统可以建立云模式, 安防系统前端设备搜集信息, 存储中心将安防系统前端设备搜集的信息进行整理, 安防系统后端设备对信息进行研究和检查, 一旦发现信息存在问题, 就要开启警报。

(2) 云存储对图像进行简单的预处理。预处理的具体步骤:第一步, 将文件压缩;第二步, 将压缩的文件输入云端;第三步, 云端对输入的文件进行检查。这种预处理有两大好处, 第一个好处, 云系统可以对文件有一个大体的了解, 判断文件是否安全合法;第二个好处, 该种预处理方式的花销较低, 商家可以减少在信息存储上的开支。

5 云存储在安防领域的应用发展方向

云存储在安防领域的应用, 会朝着以下几个方向发展:

第一个发展方向, 安全。存储数据的安全性, 是大多数用户在选择存储方式时的首要考虑条件。云存储若想在安防领域中有一个更好的应用前景, 其安全性就必须高于其它存储方式。所以, 相关工作人员还需要不断研究, 不断提升云存储的防泄漏、防入侵技术水平, 确保用户的存储信息不会泄露, 或是遭到恶意损坏。

第二个发展方向, 便于携带。在安防领域, 用户会经查传递信息, 而为了使用户更加方便的传送信息, 云存储就要具有在任意一个多媒体工具上都可以完成传送信息的功能。所以, 相关工作人员就必须使云存储拥有更加强大的携带适应功能。

第三个发展方向, 解决互联网缓慢问题。用户在存储信息的时候, 总会遇到网速慢的时候, 这样便很难将信息传送出去。云存储可以很好的解决这个问题。云存储首先会将需要存储的信息暂时保存在本地, 当网速缓解的时候, 便可将信息存储到目的地。

第四个发展方向, 云存储系统的访问功能。在安防领域内, 每天都有大量的用户来访问信息, 当访问量过高的时候, 总会伴有网络瘫痪、系统崩溃等问题的发生。为了解决这一问题, 相关工作人员就需要提升云计算技术水平、信息管理水平, 完善任务分配功能、信息选取功能。这样一来, 云存储系统的访问功能才能达到用户的需求, 安防领域内的信息才可以被合理化的应用。

6 结语

云存储在安防领域中占有非常重要的位置。而云存储若想在安防领域中得到更加广泛的应用, 不单单要满足使用者的需求, 还要大幅度的提升云计算技术水平。要知道, 随着云计算技术水平的提升、网络产业的发展, 云存储在安防领域中的应用前景会更加的美好。所以, 相关工作人员还需要不断研究云存储技术, 提升云计算技术水平, 完善云计算产业模式, 这样, 云存储在安防领域中会有一片更加广阔的天空。

参考文献

[1]王冠.安防行业云存储技术的发展与应用[J].中国安防, 2013, 08 (01) :22-23.

[2]汪玉学.云存储技术在安防领域的应用[J].中国安防, 2011, 01 (07) :32-33.

安防领域 第4篇

安防视频监控在大数据时代, 视频监控具有更高的帧率、更高的像素和高清视觉。高效的处理化和更大的储存容量是未来发展方向[1]。数字化、高清化、网络化以及集中式储存是安防行业发展的主要趋势, 在这样的大环境下, 安防产品的更新换代非常迅速, 且运用的范围也更加的广阔和复杂[2]。而过往的一些技术和产品体系渐渐地都不能够满足当前安防应用的需求, 尤其是随着当前智慧城市建设的兴起, 城市安全的防控涉及到各行各业。在安防方面需要数字化校园、数字化环保、数字化城管和多级公安指挥联动调度的协调和配合[3]。大数据和云计算的形成和出现, 意味着安防摆脱了过往那种依靠自身资源和能力进行布防的历史, 在高度互联互通的信息技术时代下, 系统性通信技术和传统安防视频监控的结合越来越紧密。

1 大数据技术为不断更新换代的安防系统应用提供了技术基础

在当前的新形势的需求下, 视频的像素随着信息技术的不断提升而进入了高清阶段, 从以前的130万、250万、500万甚至1200万像素, 视频的清晰度在逐步提升, 这就为安防的监控视野范围和辨识度的提升带来了极大的好处, 尤其是在细节监控上, 能够取得过往无法取得的效果[4]。而高清的像素则意味着数据的流量也加大了, 这就需要更为高端的储存和处理检索的设备和技术。而面对一些高危的公众场所, 所需要的像素就更高了, 例如机场、高速公路、地铁等。更高的帧数就意味着可以检测到更细微的细节, 但是同时也意味着更大的数据处理和储存。这些现实的需求导致了新产品的不断开发和更新换代。安防前端摄像头所捕捉到的数据量远远超出了传统数据处理的能力, 因此大数据时代下的云计算是安防产品更新换代的基础, 也是潜在的社会需求。

2 大数据时代下的安防视频监控是城市平安和智慧化的需求

从应用的角度而言, 大数据和云计算的来临, 将城市安防推向了一个新的高度, 更是当前社会发展的必然要求。

当前社会不断发展, 城市安全已经不仅仅是社会治安良好就能够满足的了, 当前城市的信息化、数字化的程度越来越高, 智慧型城市已经是未来都市的重要组成部分。在智慧型城市中, 大量的安防视频监控系统的布置和使用是必不可少的, 只有将视频监控系统与智慧城市中的其他系统互联, 形成一套整体的网络, 才能够实现资源的合理调配, 系统的实时联动。城市中的各级应急联动包括医疗、学校、城管、环保、水利和智能交通等系统全部互联起来, 才能实现真正智慧化城市的安全。这就需要在城市中大量布防的以RFD为基础的物联网设备、报警设备和视频采集设备来相互配合[5]。而大量视频数据的产生, 远远超过了传统平安城市中的系统负荷和处理能力, 例如智能检索、联网和存储等要求。而云计算平台为这些数据的统一存储和运用, 搭建了一个统一而完整的分析、储存和计算的平台。所有的数据都可以通过云端得到实时的处理和分析, 大大提升了城市安防的数据处理效率, 提升了服务的质量。结合ICT技术的安防视频监控系统, 能够在完整的架构和框架下, 实现VSaaS视频监控云端功能。通过分布式的计算极大地提高了数据的负载量和计算速率, 实现海量数据的快速计算和检索。

3 在大数据时代下视频监控应用平台的应用内容

大数据技术为海量数据的分析处理提供了技术基础, 视频监控系统在应用过程中会产生大量的视频数据, 对大数据技术下视频监控系统的应用中有如下几方面内容需要考虑。

3.1 云平台的规模性

一个管理统一的云平台, 应该不限制NVR或者是高清网络摄像机的接入, 一个有效的云管理平台应该是可以提供供应无限增长接入要求的平台, 并且平台的规模除了接入之外, 还要求能够提供同时从多个存储设备上调用或者观看不同位置的摄像机, 并实现通过一个平台实现对客户端和NVR的维护和监控的能力, 而不是多个分散的平台的管理。如果采用多个平台分散管理的方式, 管理节点数量增加了, 但是从运作的效率上而言, 质量并没有提升。

3.2 对于网络带宽的压力

传统的视频监控的路数越多, 其码流量就越大, 这就对于网络带宽提出了要求, 所需要的建设和维护成本就越高。对于网络传输而言, 码流的增大和接入数量的增多, 非常容易造成网路的阻塞和视频的延迟、形成画面马赛克甚至根本无法观看到视频等。这就需要对宽带网络中的动态码流进行有效的调整。

3.3 大数据的存储

在高清摄像机下所产生的大量视频数据, 早就不是传统的储存设备可以满足的了, 尤其是相关的报警、音频、视频等海量数据, 传统的数据库存储在单一性的或者多个分割的系统文件中保存, 这种存储方式不利于视频的快速检索和快速读取。而云计算平台可以采取Flat File方式, 极大地提升了存储和检索、读写的效率。而由于采取了多个小片段的方式来对视频进行检索和存储, 因此极大减少了整个文件损坏的风险。

3.4 应用的安全性

大数据技术为海量数据处理应用带来了极大的便利, 但是也存在安全风险。如何来保障云存储的数据安全性, 是目前采取云计算安防视频监控的重要问题。应从确保云安全保障机制、视频监控系统自身安全保障机制等方面综合进行安全性保障。视频监控系统自身安全保障机制, 可以采用高效安全的加密算法在前端完成对网络高清流媒体的加密, 提供媒体传输的安全性, 在后端可直接对加密的码流进行存储, 安全客户端软件可对解密的方式对加密的实时、历史视频进行播放。

4 结语

在进入大数据时代之后, 安防视频监控的产品和技术都面临着巨大的变革, 各个安防厂家的产品也正在逐渐走向ICT化, 这是未来发展的方向, 同时为安防视频监控的发展提供了更大的活力。云计算是解决安防大数据时代下面临的问题的技术和方案之一, 从目前的应用前景、部署以及技术落地实施上来看, 云计算技术是最有效的选择。在高度融合的信息技术时代下, 云计算与传统安防视频监控的结合会越来越紧密。

摘要：大数据来临的时代下, 安防视频监控系统与云计算技术的结合是未来的发展趋势, 云计算的优势在于将大量的数据采取分布式的存储、计算、检索来大大提升安防视频监控的数据运用的效率, 本文从云计算在安防视频监控中使用的必要性, 社会发展需求和云计算当前平台的运用进行了简要的综合和介绍。为安防系统云计算的推广和深入发展提供一些借鉴。

关键词：云计算,安防,视频监控

参考文献

[1]蔡恩泽.云计算革命性颠覆传统IT业[J].IT时代周刊.2012 (01) .

[2]中国安防产业发展现状与技术需求[J].集成电路应用.2012 (01) .

[3]胡灵娟.数据中心主机核心业务数据安全控制和审计[J].中国金融电脑.2012 (03) .

[4]刘燕.基于云计算信息处理系统体系结构设计[J].科技通报.2012 (08) .

[5]耿振民.未来云计算安全所面临的挑战[J].信息安全与通信保密.2012 (09) .

安防领域 第5篇

目前, 随着我国社会经济的不断发展和市场经济的需求, 越来越多的企业逐渐在针对监控视频的人脸识别产品, 同时在目前的交通、房屋建设中随处可见人脸识别产品。同时, 公共安防领域的视频监控系统主要是针对收集到的视频图像进行事前预警分析, 但是针对事后的视频分析就浪费了大量的人力和精力, 因此, 在公共安防视频监控领域采用了人脸识别技术, 那么就会减少违法犯罪的发生概率, 维护了社会和国家的稳定性。

1人脸识别的概念

1.1人脸识别的含义

在人脸识别中, 包括很多的名词, 我们应该重视这些名词解释, 不要混淆名词解释。第一, 针对人脸提取来说, 人脸提取主要指的就是在视频资料中, 把人脸相关的资料提取出来, 然后对提取到的人脸资料进行有效分析。同时, 在不同的地方, 人脸提取的过程也被叫作人脸检测。第二, 针对人脸识别来说, 人脸识别主要指的就是把人脸的特征输入到人脸库中, 然后针对人脸库进行有效对比, 确定出人脸的可用信息, 这个人脸识别的过程也被称之为人脸对比。第三, 针对历史人脸数据库来说, 历史人脸数据库主要指的就是通过监控对人脸进行有效抓拍, 然后建立相应的人脸数据库[1]。

1.2人脸抓拍实现过程

科学在进步, 人脸识别技术也在逐渐发展, 人脸抓拍过程是一个科技要求非常高的过程, 比如, 针对企业的人员卡口系统而言, 相关的人员在进入检测区域时, 算法就开始进行人脸检测, 然后对每个抓拍的人脸进行有效分析和对比, 然后当人员离开检测区域时, 被筛选出来的最后一张图片就是最佳人脸图片。在进行人脸抓拍的过程中, 影响抓拍的效果有很多, 比如摄像机的光照、天气、角度等。

1.3人脸识别的技术原理

人脸识别技术主要是采用基于统计学习的人脸特征选择算法, 并对大量的人脸数据进行有效分析, 对比出不同人像的特征, 然后从大量的人像特征中选择出最佳的人像特征。同时, 人脸对比识别主要是利用人脸识别算法对抓拍到的人脸图像进行建模, 并对数据库中的人脸进行有效对比, 一旦人脸的识别度达到一定的标准时, 那么相关的系统就会自动报警, 然后相关的管理人员就能够及时发现相似度极高的人脸。另外, 人脸识别技术如果采用自动最优特征选择算法, 不仅能够缩短人脸对比的速度, 又能够保证人脸识别的质量[2]。

2人脸识别的技术局限性

现如今, 随着我国科技的发展, 人脸识别技术已经取得了不小的成果, 但是, 与国外发达国家相比, 我国的人脸识别技术依然存在一定的局限性, 很多外部环境都对人脸识别效果有一定的影响性。下面我们就来具体说下人脸识别的技术局限性都包含哪些方面内容:

2.1人脸的相似性

众所周知, 针对同一人种来说, 所有的人脸结构都是相似的, 实质性的差别不大, 由于我国人脸识别技术的限制, 就算采用人脸识别算法也会影响人脸特征精确度的提取, 因此, 我国的相关研究人员应该重点研究人脸相似度的参数调节, 加强对人脸细微差异性的提取, 从而提高人脸识别率。

2.2同一个人的人脸渐变性

每个人的人脸都会随着时间的推移、年龄的变化而变化, 同时, 由于不同条件下人的情绪也是不同的, 从而导致了人脸的不同, 因此, 同一个人的人脸渐变性也会在很大程度上影响人脸识别率的高低。

2.3遮挡物的干扰

随着人们物质生活水平的不断提高, 人们越来越重视自身的打扮, 因此, 人脸会经常受到很多遮挡物的干扰, 比如, 墨镜、头发、面具等, 这些脸部的遮挡物严重影响了人脸识别效果。

2.4人脸的角度和图像质量

在对人脸进行识别的过程中, 人脸的角度和图像质量也会严重影响人脸的识别效果。要想提高人脸的识别效果, 在抓拍人脸时一定要收集一张正面的人脸清晰照片, 如果没有抓拍到清晰的人脸照片, 那么就会使得人脸识别率大大降低。同时, 人脸图像的质量好坏也会直接影响识别的效果, 比如, 图像的分辨率等。因此, 在对人脸识别技术研究的过程中, 一定要加强与相关专业单位的合作关系, 把人脸识别技术融入安防领域中, 从而促进人脸识别技术的稳定发展。

3人脸识别技术在公共安防视频监控领域的应用

最近几年, 随着人脸识别算法技术的不断提高, 人脸识别技术被广泛地应用到了公共安防视频监控领域。同时, 很多地方政府为了提高当地的安全管理水平, 已经建立了一套人脸识别系统, 下面就来具体说下人脸识别技术在公共安防视频监控领域的应用:

3.1情报领域应用

人脸信息是情报信息的重要来源, 情报分析主要是针对各种基础信息的碰撞, 并对情报信息进行有效分析, 然后把危险扼杀在源头, 减少安全事故的发生概率。相关部门通过对人脸的相关信息进行有效分析和对比, 能够实现对犯罪分子的有效防控, 从而消除恶性案件的发生概率。

3.2户政应用

随着我国社会经济的不断发展, 户政管理业变得越来越严谨。在传统的户籍管理中, 由于缺乏先进的管理技术, 从而出现了很多问题, 其中包括骗领身份证、户籍重复性等问题。但是, 目前在户籍管理中, 逐渐使用了人脸识别技术, 这样避免了骗领身份证等问题的发生。人脸识别技术不仅能够对身份证进行集中对比, 而且还能够及时清理异常的户籍信息。与此同时, 针对犯罪分子而言, 通过人脸识别技术, 能够有效识别出犯罪分子的行踪, 例如:当地公安部可以把犯罪分子的人脸图像输入到全国数据库中, 然后对人脸数据库进行有效对比, 最后排查出是否有网上在逃人员套用本地居民户口资料的情况。除此之外, 目前各地的宾馆或者街道中都安装了人脸抓怕系统, 如果有人员进入到了视频监控中, 那么就会及时抓拍到每个人的图像, 然后公安部就能够根据人员的活动轨迹和人脸截图输入到人脸识别库中, 对其进行重点监控, 从而使得公安部对人员进行判断, 判断其是否属于在逃人员[2]。

3.3种族比对应用

人脸识别技术在公共安防视频监控领域的应用中, 还有一个比较重要的应用那就是种族对比应用。种族比对应用主要也是采用人脸的抓拍形式, 不同的种族人的面部特征也存在很大的差异性。各个地方应该建立种族识别分类器, 以方便查找种族人脸的相关信息。种族识别分类器主要是针对大量的人脸特征数据进行有效分析, 同时, 要针对不同的种族特征信息进行分类, 输入多个软分类器, 然后再对这些数据进行深入分析, 最后由强分类器确定种族, 从而实现种族比对应用效果, 最终为公安防范体系智能化的建立奠定坚实的基础[3]。

4结束语

总而言之, 随着我国科学技术和社会经济的不断发展, 人脸识别技术在公共安防视频监控领域得到了广泛的应用。人脸识别技术一般采用基于统计学习的人脸特征选择算法, 分析出人脸的主要特征, 但是人脸识别技术目前还尚不完善, 因此, 相关的研究人员一定要加大研究力度, 不断开发人脸识别技术, 重视其在情报领域的应用, 从而促进人脸识别技术的可持续发展。

摘要：近年来, 随着我国科学技术的不断发展, 人脸识别技术和视频信息越来越发达, 走在大街上随处可见摄像头的身影。但是, 人脸识别技术也有一定的局限性, 因此, 相关研究人员应该重视人脸识别技术在公共安防视频监控领域的应用, 加大对人脸识别技术的研究力度。本文主要分析了人脸识别的概念和人脸识别的技术局限性, 并重点讲述了人脸识别技术在公共安防视频监控领域的应用。

关键词：人脸识别技术,公共安防视频监控领域,应用

参考文献

[1]苏大伟.人脸识别技术在安全保卫工作中的应用及发展趋势研究[J].无线互联科技, 2015, 21:135-137.

[2]仝星.动态人脸识别监控系统研究[J].中国安防, 2015, Z1:63-66.