随着物联网技术的发展，平安城市正从传统安防向平安城市大安防体系、数字城市、智慧城市方向发展。

由此产生的安防视频及相关数据，正以惊人的速度增长着，人们如能对这些海量数据进行全面分析和挖掘，将解决城镇化建设中的诸多问题。

平安城市建设增加智慧需求

中国的城镇化进程正在不断深入，到2020年，将有60%的人居住在城镇，相当于每年约有1000万 2000万的人口进入城镇。作为城镇的重要部分，平安城市建设近年来备受瞩目。平安城市正从传统安防向平安城市的大安防体系、数字城市、智慧城市方向发展。

展望未来，平安城市将与城市应急、数字城管、智能建筑、工业与自动化控制等各方融合起来，全面服务居民生活。

与此同时，安防市场也将涌现出巨大商机和广阔的发展空间，高清摄像机和智能化监控设备需求持续升温，尤其是智能交通成为新时期政府投资的重点领域，未来几年视频监控行业都将保持持续上升的态势。

目前，以视频监控为核心的安防产业已从原来较为单一的视频采集和存储向更标准化的端到端系统解决方案转型。

安防视频及相关数据量正以惊人的速度增长着。仅以国内一线城市的交通监控为例，每天平均产生0.3PB至6.7PB的视频数据。

面对这些海量数据，如对其进行智能分析，可以产生很高的价值。此外，目前的监控摄像设备用途单一，如将其和传感器的数据融合，将有可能解决城镇化建设中的诸多问题。比如，将摄像设备中有关车流的数据和空气质量传感器中的数据进行相关性分析，可以通过调整信号灯的时间、优化车辆在路口的等待时间、减少废气排放和污染。

面向大数据的端到端解决方案

笔者认为，全面实现数据价值的挖掘，将成为未来的发展趋势。所谓“端到端”，包括前端视频采集、分析、存储以及后端数据中心处理。

2013年3月，长春市一辆丰田轿车被盗，随车被盗的还有一名2个多月大的婴儿。案发第二天，失窃车辆才被发现，而婴儿已被凶犯杀害。事实上，在街道两旁已装有数千个安防摄像设备，但是它们并没能帮助警务人员及时发现被盗车辆及其行进轨迹，最终造成惨案的发生。我们不是缺端到端的设备，而是缺少一个端到端的计算架构，使不同摄像设备的关键信息快速关联起来，并进行分析。如果在前端，技术人员将目标车辆的特征作为输入参数、检测特征，并通过智能前端的过滤，从所有的监控点中抽取相应的元数据，然后快速导入大数据系统，进行检索和分析，极有可能在短时间内发现被盗车辆，阻止犯罪行为的发生。

安防大数据在智能交通领域的应用

目前，数据分析往往在数据中心执行，未来将有很大一部分数据的分析转移到前端，以提高实时性和后端处理的效率。最终的分析数据将在端到端的架构中灵活迁徙，使我们获得全局的、局部的信息。

以智能交通为例，安防行业可以和半导体芯片制造商合作，在前端、接入端、中心端和云端等展开探索，更好地服务于城市交通。基于高性能硬件平台及软件支持，交通智能解析技术可将部分预处理类型的数据分析任务放在前端，有效地缓解端数据挖掘、分析的压力，同时减少网络传输中的带宽压力。体量大、价值低的非结构化信息在前端分析处理后，形成体量小、价值高的半结构化或结构化信息，进而向后端传输。在数据由前端向后端传输的同时，数据分析和挖掘工作也在进行，可以获取客观、全面的交通信息。

通过视频的智能分析，可以对监测区域的所有目标进行智能感知，实现诸如抓拍逆行、闯红灯、车牌识别、车流统计等功能，还能对特定目标进行智能报警，对具有一定行为特征的事件进行预先报警以及提供事后的查证。视频智能分析并不高深，难点在于如何把它与嵌入式设备整合，进行编写、编译、调优。