在安防视频监控领域，我们看到了广电行业HD-SDI技术的引用。再往前，我们把业务扩展到以太网上，实现了集中监控、网络化应用等等。这些都证明只要有应用需求，就可以借鉴及消化其他行业先进的技术，完善整体解决方案。

    随着近几年的行业发展以及安防监控技术的发展，上政策推动等原因，致使全球安防监控市场特别是中市场规模不断攀升，尤其是国内平安城市、金融、能等的需求极大的**了整个市场的发展。面对规模越来越大，需求越来越多的视频监控市场，很多传统的解决方案已经无法满足。

本文要探讨的是，在公安行业，如何运用云计算、云存储技术，提供视频侦查、可视化指挥、非现场处置、刑侦、中心指挥等业务应用。

云计算在公安领域安防业务中的关键技术和应用

    云计算属于一种以数据为中心的超级计算方式，其技术特点是将数据计算、数据存储、数据应用以及相关的软硬件资源虚拟化、集群化后进行并行计算，再将结果反馈给用户。

    针对安防业务，目前公安8大库等系统中积累了大量的车辆、人员、社会关系等信息。传统安防的检索系统，想要从庞大的各种数据中找到有效信息，是一件费时、费力的工作，且出错概率非常大，对于满足公安业务快速响应的要求相差甚远。

    据不完全统计，一个中型城市1年的过车记录高达30亿条，大型城市智能交通系统每天产生20亿条记录，如果将这些数据存储3个月，将产生1800亿条的历史数据，并且，这些数据具备多样性的特征：视频数据、图片、结构化、文本索引……

    试想，采用安防传统的存储和检索系统，从每台NVR、每台IPSAN中去检索、对比出案情所需要的视频、结构化数据，将是一件多么巨大的工作，且不说人员操作问题，就是将如此庞大、散落各个设备上的数据进行收集都存在非常大的问题。

    基于行业应用的发展，特别是公安系统中，需要满足社会治安、视频侦查、应急指挥、非现场执法等多方面的要求。市级的视频安防系统7×24小时不间断的运行， 采集到城市运转过程中的大量信息，这些信息需要进行有效的存储，并从大量冗余数据中发现有用的信息，对公安业务的研判和决策指挥提供支撑，将是安防系统能 否发挥应有成效的关键因素。

    而云计算技术的出现和引入,特别针对安防应用， 为公安视频系统提供了包括存储、运算、检索等方面的支撑。通过部署云计算、云存储平台，可以将遍布城市角落的摄像头所采集的海量信息实时动态传递到云平 台，通过云平台强大的计算能力和存储能力，实现对各类视频信息的比对以及对不同类型信息之间的关联度进行深入分析，发现可能出现的情况，将监控模式由事后 的追查监控转变为事前预防监控，更加充分发挥城市安防系统的效用。

    从图1到图2，我们根据公安业务设计了一整套大数据方案，结合行业应用，使基于大数据的技战法得以成熟应用。这其中最关键的技术，将借助大数据搜索引擎来完成，从而有效的提升安防数据在公安行业的应用效率。

    当系统能够有效、快速的识别出相关信息，公安的整体技战术将得以实现，提升业务层面的响应能力，提升办**性。

    整体方案通过统一的系统建设，利用高速网络使所属各地的设备连接起来，并且通过分布式文件系统，使设备间的数据交互畅通无阻，也使中心平台能够轻易的提取到各地的数据，再利用中心的云计算一体机，完成对数据的检索和对比，从而实现图3所示的大数据应用。

    图 4展示了中心端的设备拓扑，得益于分布式部署的云计算架构，使设备间的交互成为可能，通过中心对其余分布式设备的控制，以及指令的统一下发，通过云技术， 提供海量数据的分析能力，从视频图像信息中筛选出有价值的视频线索或证据，并对有价值的信息进行集中分析，改变传统的应用模式，将视频图像进行联网整合， 使视频图像价值信息得到有效提取，提升视频图像信息智能化应用水平，从而加大视频图像实战应用深度。

案例应用

    2014 年12月31日晚23时35分许，上海外滩陈毅广场发生拥挤**件，致36人死亡，49人受伤。在1月6日召开的上海市十四届人大常委会第十八次会议上， 上海市委副书记、市长杨雄专门通报了上海外滩**件有关情况。杨雄表示：虽然事件原因还有待调查确认，但痛定思痛，我们必须吸取血的教训，对这起事件进行 深刻反思。

    公共安全是视频监控系统应用的重要领域，视频监控系统对现场图像进行采集、传输、存储、管理和分析。利用大数据系统，我们如何有效的针对景区或者某一活动现场，进行科学的预防、预警**的发生?

相关数据展示，全球每天产生的数据总量达到20PB，2012年，全球大数据总量中，图像视频数据占比达到80%，预计到2015年更要接近90%。以下举例安防大数据检索的时效性。

    我们可以看到，采用DSE检索技术，性能得到了大幅度的提升。那么，这在实际应用中起到什么作用呢?

我们可以利用大数据分析系统，对某区域历史时间段或某特定事件历史时间段进行分析，抽取历史数据对人员密集度、车辆密集度进行分析，从而预判计划发生时人员、车辆的密集度，对即将发生的事件进有效判断，提前布置疏导方案和应急方案。

    另外，对于高危时间内的高危区域做到实时的监控，实时绘制人员、车辆热图，与现场状况结合，当密集度达到危险警告阀值时，立即采取措施，进行疏导，做到提前预判，避免危险事件的发生。

    对海量数据进行深入分析应用，是信息化建设中重要的环节。人类没有发明电脑的时候，通过纸笔进行记录，数据和信息的分析全靠人脑完成，人脑对信息的存储越多，对事件的分析也会越透彻。

    信息时代，我们利用电脑进行数据存储，有了数据，我们需要构建提取能力和分析能力。当大数据时代来临，安防业也催生了大数据应用，只有构建了安防的大数据应 用，才能真正的使安防从数据采集、数据存储、数据回溯的初级应用提升到智慧应用，使各类安防数据“活”起来，具有灵魂，为人类的生命、财产安全做出贡献!