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科达等公司成立诸如“猎”等大数据分析系统

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  )是指集中存放计算、存储以及网络设备的场所。按照赛迪顾问对数据中心的定义:数据中心是指按照统一标准建设,为集中存放的具备计算能力、存储能力、

  数据中心按照服务的对象可大致分为企业数据中心(EDC)和互联网数据中心(IDC)。建设IDC需要高速互联网接入带宽、稳定充足的电力供应、恒温恒湿的机房环境、实时有效的集中监控等。

  根据国家标准《数据中心设计规范》(GB/50174-2017)、国家标准《数据中心基础设施运行维护标准》(GB/T51314-2018)要求,数据中心对于安全防范系统的功能设计具有明确要求,并对安全防范系统的功能联动提出了基本的智能化要求。可以说智能安防正在成为数据中心智能运维的一环,与智能化消防管理融为一体,结合设备信息、环控信息、资产信息整合统一,最终纳入数据中心的运营监控中心。

  随着智能安防系统的投入,数据中心运维系统实现了人员进出信息、人员轨迹信息、人数统计信息多地实时联动、多地远程实时无线对讲、多地消防环控信息实时联动等功能。同时借助人脸识别等技术,把物理数据中心打造成了实时立体化的透明机房,智能化安防系统和基础设施可视化平台的有效结合给多地云中心的数据中心管理增添了实际助手。

  例如针对即将进入数据中心的人员,可以依靠人脸识别或者声纹识别及早辨识出人员信息,并通过大数据分析来预测人员的安全等级做出及时报警或提示,有效做到“事前及早预防”,实现从“事中实时掌控”向“事前及早预防”转变,

  另外,目前依托巡检机器人能实现在多种复杂环境下稳定视频监控画面,实时收集数据中心现场声音,为安防后台提供最准确的现场实时情况,也是目前数据中心正在积极探索和采用机器人巡检的自动化巡检技术以及依托RFID无线射频技术实现的全生命周期的实物管理系统。各项智能化、现代化管理手段的实施将大幅提高数据中心机房环境管理效益,大量节省云中心管理中人力、物力的投入。

  除了大数据中心本身基础设施的建设需要安防设施,另外,在智慧安防日益落地的今天,大数据在安防系统数据挖掘中也发挥着重要作用。

  以安防重要的应用领域智慧交通为例,智慧交通需要很强的道路信息处理分析能力以提高对公共交通资源的优化协调配置能力。在公*实际应用中,依托大数据技术针对海量的视频图像资源,依靠不同的处理算法、挖掘工具,借助多种数据融合手段,可以获得不同价值的数据应用。其中针对人员与车辆的视频大数据分析已经实现落地应用。

  针对交通领域,车辆空间状态分析,车流密度分布、变化趋势、道路状态及变化监测则可以应用预测拥堵指数,实现交通信号的预测调节,进一步通过数据融合、关联,实现同号搜索、人、车轨迹跟踪等。

  目前安防行业以科达等为代表的企业已经建立了诸如“猎*”等大数据分析系统,能轻松实现在实现案件发生后嫌疑目标快速定位、检索,提升视频侦查破案效率,同时以图像分析技术为核心,以区域徘徊分析、昼伏夜出分析、假*等深度大数据应用方式,能轻松实现公*提早发现异常目标、事件,防范于未然。

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