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　　1、安防大數(shù)據(jù)
　　
　　安防大數(shù)據(jù)具有2個明顯的特點：1)數(shù)據(jù)規(guī)模海量化：2)數(shù)據(jù)類型非結(jié)構(gòu)化。數(shù)據(jù)規(guī)模海量化造成數(shù)據(jù)傳輸和存儲的困難，數(shù)據(jù)類型非結(jié)構(gòu)化為數(shù)據(jù)利用帶來了極大的挑戰(zhàn)，為了解決這些難題需要大數(shù)據(jù)。idc將大數(shù)據(jù)視為一個融合的體系：具備大規(guī)模的體量(volumes)、多樣化的種類(variety)的數(shù)據(jù)集以及對這種數(shù)據(jù)集進行高速(velocity)采集、處理與分析以提取價值(value)的技術(shù)架構(gòu)與技術(shù)過程。
　　
　　hadoop技術(shù)正是在此背景下誕生，歷經(jīng)數(shù)年的積累，hadoop已成長為一個強大的生態(tài)系統(tǒng)，成為it領(lǐng)域廣泛采用的大數(shù)據(jù)模型框架。hadoop主要由分布式文件系統(tǒng)(hdfs)、并行計算架構(gòu)(mapreduce)和分布式數(shù)據(jù)庫(hbase)組成。其中，hdfs是針對大規(guī)模數(shù)據(jù)的高容錯性和高吞吐的分布式文件系統(tǒng)，它可以構(gòu)建從幾臺到幾千臺由常規(guī)服務器組成的集群中，并提供高聚合輸入輸出的文件讀寫訪問。hbase是一個分布式的、按列存儲的、多維表結(jié)構(gòu)的實時分布式數(shù)據(jù)庫，它可以提供大數(shù)據(jù)量架構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)高速讀寫操作，為高速在線數(shù)據(jù)服務而設(shè)計。mapreduce適用于大數(shù)據(jù)量處理的分布式框架，是為離線數(shù)據(jù)分析而設(shè)計，利用數(shù)據(jù)的并行性進行分布運算，而后匯總結(jié)果的計算框架。
　　
　　2、基于大數(shù)據(jù)的分布式工業(yè)云計算模型
　　
　　大數(shù)據(jù)己在安防領(lǐng)域初步取得成功的應用，例如紐約市警察局與微軟合作推出了基于大數(shù)據(jù)的犯罪預防與反恐技術(shù)：領(lǐng)域感知系統(tǒng)(domain awareness system，簡稱das)。該系統(tǒng)能快速混合與分析從約三干臺閉路攝像機、9·ll呼叫記錄、車牌識別器、輻射傳感器以及歷史犯罪記錄中獲取的實時數(shù)據(jù)。目前紐約市警察局已能追蹤機動車，并確定此車在過去幾天甚至幾個星期的所到之處；還能快速訪問犯罪嫌疑人的逮捕記錄以及所有特定案件的9·11呼叫記錄，將犯罪記錄以時間先后順序按地理空間技術(shù)映射出來，以揭示犯罪模式。
　　
　　雖然大數(shù)據(jù)在das中得到成功應用，但是das的范圍還很有限。首先，存在信息孤島現(xiàn)象，各個單位和小區(qū)獨立的攝像系統(tǒng)還有充分利用，造成感知出現(xiàn)死角。其次，集中式的計算和存儲造成通信成本高、難于管理。為此，本文提出一種基于大數(shù)據(jù)的分布式云計算模型，其示意模型如圖1所示。
　　
　　圖1 基于大數(shù)據(jù)的分布式云計算模型
　　
　　在基于大數(shù)據(jù)的分布式云計算模型中，域結(jié)點是一個全局結(jié)點，負責任務的派發(fā)和信息的整合。子域結(jié)點為局部結(jié)點，負責從域結(jié)點接收任務。終端結(jié)點即為具體的攝像頭，負責實時傳送信息。以某城市為例，假如該城市欲將某高校納入其安防大數(shù)據(jù)范圍，而該高校又有三個校區(qū)。則域結(jié)點為該城市安防大數(shù)據(jù)的控制中心，**層子域結(jié)點為該高校的主控中心，該高校三個校區(qū)的控制中心都為第二層子域結(jié)點，每個校區(qū)的監(jiān)控設(shè)備為終端結(jié)點�；�于大數(shù)據(jù)的分布式工業(yè)云服務式模型具有以下優(yōu)勢：
　　
　　(1)擴展彈性高。域結(jié)點與子域結(jié)點之間只需光纖連接起來，就可以實現(xiàn)對監(jiān)控范圍擴展。
　　
　　(2)通信帶寬低。由于子域結(jié)點具有自己的計算和存儲能力，根據(jù)域結(jié)點的任務指令，子域結(jié)點只需將計算后的視頻信息片段發(fā)送到域結(jié)點，從而降低通信帶寬。
　　
　　(3)易于實施。域結(jié)點與子域結(jié)點連接后，只需在子域結(jié)點處安裝相應的軟件系統(tǒng)，即可實現(xiàn)互聯(lián)互通，子域結(jié)點的現(xiàn)有系統(tǒng)結(jié)構(gòu)無需改變，避免重復建設(shè)，節(jié)省建設(shè)成本。
　　
　　3、域(子域)結(jié)點系統(tǒng)架構(gòu)
　　
　　域(子域)結(jié)點的系統(tǒng)架構(gòu)采用hadoop技術(shù)，由安防信息決策系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)(mapreduce)、海量數(shù)據(jù)分布式存儲系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)處理結(jié)點組成，如圖2所示。域(子域)結(jié)點系統(tǒng)的功能主要包括：
　　
　　(1)統(tǒng)一指揮布控。對接入系統(tǒng)分布式網(wǎng)絡的視頻數(shù)據(jù)監(jiān)控節(jié)點分層次集中統(tǒng)一管理。每個管理子節(jié)點都能夠**監(jiān)控其管轄下的所有監(jiān)控視頻以進行分析處理預警，并能夠?qū)⑾嚓P(guān)處理后的特征信息反饋到上一級節(jié)點進行匯總，避免監(jiān)控數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象。同時也能接受主節(jié)點下發(fā)的監(jiān)控指令，對視頻內(nèi)容進行在線處理，以識別出指令特征所描述的人物及場景進行預警并上報。
　　
　　(2)物體追蹤。根據(jù)物體的運動情況，自動發(fā)送相應控制指令，控制攝像頭自動跟蹤物體。如果物體超出該攝像機監(jiān)控范圍，能自動通知物體所在區(qū)域其它攝像頭繼續(xù)進行追蹤。
　　
　　(3)人的面相、步態(tài)等識別。自動對人臉和人的步態(tài)特征進行識別，可以用來幫助識別和驗證是否為指定人物的身份。
　　
　　(4)車輛識別。識別車輛的形狀、顏色、車牌號碼等特征，可用于監(jiān)控指定車輛的追蹤。
　　
　　(5)非法滯留的判別。對人或物體在敏感區(qū)域停留的時間超過了預定義的時問長度時產(chǎn)生報警。
　　
　　(6)治安事件的監(jiān)測。指定范圍內(nèi)人的行為特征是否符合某一個性行為模式，用以實時監(jiān)控預警治安事件。
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