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海康:“再见安防,我要去干大数据!”

木马童年 2019-4-1 23:40 384 0

智能化时代,打通物联世界和信息世界的是数据,构建“物信融合”的大数据平台,实现两网之间数据打通,为上应用提供数据服务。

本文转载自安天下。亿欧智慧城市对文章进行二次编辑,供读者参考。


近日,海康威视的“泛在智能-智能物联+物信融合”发布引起广泛关注,该理念涉及多个领域,本文仅仅从安防行业角度进行讨论。

关键点:智能化时代,打通物联世界和信息世界的是数据,构建“物信融合”的大数据平台,实现两网之间数据打通,为上应用提供数据服务。

“物信融合”的说法有些抽象,简单讲,就是我们耳熟能详,张口闭口谈及的物联网,在AI的赋能下,如今升级为智能物联网,但智能物联网还仅仅是一种技术,目前和行业数据的融合还不够。各行各业都已经有自己的相对成熟的业务数据(称之为信息网),通过“物联网+信息网”,实现互相补充,交叉融合。两江合流形成一股大流,资源更丰富,可更好地为用户服务。

海康早期从安防厂商升级为“以视频为核心的物联网解决方案提供商”,在AI的赋能下,目前的视频监控系统,已经能够实现智能物联的基本功能,包括数据的采集、结构化、分析、挖掘等。但如果想在大数据时代进一步发挥价值,必须要与行业相关信息(安防行业以公安及交通数据及互联网数据为代表)进行多维融合。

海康的潜台词是:我目前是全球No.1的安防企业,我在可视物联网领域已经是做到最好,但是仅局限在可视物联网领域,无论如何挖掘,还是不能提供给用户的足够价值,因为信息流有瘸腿--因为物联网信息没有和政府F相关的信息-公安、交通、市政各个领域特有的、积累多年的、多个维度的数据形成合力。

海康说自己将是最懂智能物联网的大数据公司,最懂大数据的物联网公司,确实一点不过。海康要做的是尽早站在两江交汇的船头,期未来。

早期公安领域的典型的需求:如套牌车排查,通过查找5分钟时域内相距10公里空域以上卡口拍到的相同车牌,这个应用在多年前就可以成熟落地,利用车牌识别及HADOOP进行数据处理和分析很容易实现;比如流窜车的排查,基于存在异地的海量数据,进行分布式交叉比对,找出案发前后一小时在A市活动的车辆,同时3小时后出现在BC市等。以上功能,通过视频监控系统,不同层级的平台,都可以实现。

但是,公安的行业数据和信息,涉及很多单位(治安、巡警、交警、刑警、国安)、不同层级(市局、分局、派出所、社区),很多信息系统,很多来源(110报警信息、在押人员信息、基层警务排查信息、巡逻排查数据、宾馆住宿登记信息)视频监控不过是其中一部分,由于近年来发展较快,被依赖程度大增,但是必须和其他信息形成融合交互,才能发挥更大价值。

在公安领域,或者说公安大数据的出发点,有如下几个角度:规律总结、人物刻画、趋势预判。安防的重点在于“打和防”,如果能在犯罪之前进行预判并及时制止,则是理想状态。公安大数据应用要通过大数据的分析把关注的目标具体到某个人和未来可能会发生的某个事件,从而形成以“人+事件”为核心的分级分类管控和预测预警机制,做到先发制人,掌握社会治安防控的主动权和主导权。而目前可视物联网(视频监控)重点在于事后的快速调查取证。

海康和大华都已意识到,单一的产品甚至综合的安防解决方案,都无法满足公安的场景需求。比如典型的公安寻人,单纯的人脸识别算法肯定不够完善,匹配人体相关算法,比如ReID,进而分析“人-车”,“人-人”、“车-车”之前的关联,将社会场景形成一个闭环,这才是未来人工智能业务的核心诉求。无论在什么项目中,真正的解决方案是融合的、多元的。

再如交通监控,以往可能只是做一个违章和道路交通处理,接下来可能要做交通信号配时、交通灯管控、交通流量、交通违章事件,解决整个城市通行和交通安全的 问题。那么,这些多维数据的融合、不同方案究竟该如何融合贯通,是安防、大数据及城市管理者要解决及探索的问题。

一个城市,每天会产生大量的数据,这些数据来源于公安、楼宇、交通、金融各个方面,这些数据需要我们去汇聚与整合,从而形成综合化的数据应用,这也是大华为什么于去年发布HOC城市之心解决方案的原因所在。HOC解决的就是数据融合、数据应用等问题。在上面部署多套解决方案,以满足客户的实际需求。比如,在警务治理方面,通过该架构,可以解决一些警务的考核指标,包括出警数情况、破案率情况、重点人员管理、事后推理等等。

再看看阿里的城市大脑理念:ET城市大脑就是从对城市数据的“知”、“行”出发,实时处理人所不能理解的超大规模全量多源数据;机器学习,从海量数据中洞悉人所没有发现的复杂隐藏规律;全局协同,能够制定超越人类局部次优决策的全局最优策略。其实就是通过数据计算出最佳需求匹配最合适的资源,达到不造成一些地方不足和一些地方浪费的最佳状态。

天擎城市大脑的大规模视觉计算平台:包含视频接入系统、实时/离线计算系统与视觉搜索系统三大组件,对外提供完备的大规模视觉计算解决方案。“天擎”已实现云端快速弹性部署,是面向安防的创新产物,为客户按需提供智能分析能力,有效提升智能分析效率。“天擎”可实现视频分析千倍加速,处理16小时视频仅用1分钟。

不止海康、大华、阿里重视综合信息的融合,科达在全国合作伙伴大会上重磅发布了新一代大数据指挥中心解决方案。解决方案中重点突出了指挥中心的实战应用,基于大数据技术进行挖掘和分析,将结构化数据、音视频数据、公安信息、交通信息等行业网数据通过二维、三维图形图像结合GIS直观动态地与各类实战应用相结合,实现日常态势、应急处置、专项保障等应用需求,打造纷繁复杂系统的“指挥大脑”。

所以,公安行业的大数据,数据管理架构,应该是“混搭”模式,两条线路,一条是视频物联网部分,即从底层,数据量最多的非结构化数据,到中间的半结构化数据,再到顶层的结构化数据,然后和第二条-公安行业数据进行融合(两江合流、物信融合),共同认知态势、分析、判定。

回到海康的主旨发布:海康表示,行业信息网和互联网的数据已经被规模性地采集、治理、挖掘、服务;而智能物联网的数据还没能得到大规模开发和利用,而这些,都将是安防企业的优势。物信融合平台的作用就是把信息网不易理解的物联网的数据处理成可理解可利用的数据的过程,就是融化坚冰的过程,以更好服务于行业。

物联网数据与信息网融合,有三种方式:

1、组合:两网中的数据是同一件事物不同要素,彼此互补,更加全面;

2、整合:彼此相关,通过比对、碰撞,更加准确,全面的数据;

3、聚合:两网数据共同刻画了同一事物的特种、画像。

跨网融合过程:首先是源头治理,其次是智能解析,然后是物联数据服务,最后是融合数据治理,再提供融合数据服务,支撑信息网数据应用的开发。

近20年来,中国积极建设智慧城市(含安防、医疗、城管、环境、旅游、民生等),在智慧城市方面建设花费了巨资,据统计目前总投资已超6000亿元,但是ZF大多是只在城市管理上花更多的钱,塞进更多的高科技设备,电子硬件,并没有把实际获取的数据当作城市管理的资源,只是看成所谓的“技术工具”,这样的科技城市就像一个四肢发达、头脑简单的城市 “植物人”,没有实际灵活的大脑,结果就造成了数据多但效果少、单点强但全局弱、科技新但落地少。

城市大脑、城市之心、物信融合,要做的事情是把整个城市(或行业)数据汇集,完成对城市状态、事故、事件的认知:知道哪里堵车,哪里有车祸,分析后迅速发出红绿灯控制和关闭路口的指令,以及预估事故、事件对交通接下来产生的影响。在实际运行过程中,城市大脑利用实时全量的城市数据资源全局优化城市公共资源,即时修正城市运行缺陷,实现城市治理模式、服务模式和产业发展的三重突破。

回到物信融合,可以是针对一个行业或者是城市。城市级大数据,两个路径,一个如海康,农村包围城市,挟智能物联网以图城市大数据;还有阿里,从天而降,从顶层大数据向下涵盖物联网。 两个模式,都想夺取城市最高点,小编看,大数据涉及城市方方面面,阿里的模式在于只图数据及应用层面,可以更好协同合作伙伴,不涉及各个具体业务;而海康和大华更懂城市大数据中的最重的视频,相当于占领了重要地形再图全局,但自身基因决定有局限,合作伙伴也会有顾虑。 从安防到物联网再到大数据,海康的心很大,已不在安防,因为外面的舞台更大。物信融合,大势所趋,前路漫漫,未来可期!


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海康:“再见安防,我要去干大数据!”

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