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重庆视频监控构架带来的价值

发布于 2019年04月15日

[摘要]短的时间内传播,根据数学核算,信息是呈现幂律分布,又称信息密度,通常信息密度越高。对客户的价值越大。第三个困境是资源利用与权力的对立,串行会计与并行会计的对立。随着视频监控业务的联网和大规模联网,网络中的设备越来越多。利用搁置的会

大数据的添加速度很快,使用现有的数据库管理工具很难收集到数据。这些数据包括:社会媒体、移动设备、科学核算和城市传感器等,其中视频是数据量的很大一部分。据国际监测系统研究,2011年全球摄像机出货量达到2646万台,到2015年估计达到5454万台。2011年视频监测数据爆发量超过1500亿桶,累积历史数据将更大。随着大规模视频监控网络的推广和高清化,视频监控服务已无法进入数据洪流时代。视频监控数据有两个固有的方面:海量和非结构化。视频监控数据量规划庞大,随着高清晰度和超高清晰度的发展趋势,视频监控数据规划将以更快的指数级增加。与

结构化数据不同,视频监控业务中的大多数数据都是非结构化数据,这给传统的数据处理和应用机制带来了巨大的挑战。随着视频监控数据的快速增加,传统的视频监控系统结构、数据处理方法、数据分析和使用面临着新的困境。第一个难题是数据量的急剧增长

和IT融资之间的对立。根据IT行业的规律:在满足客户需求的条件下,技能成本越低,活力越强。由于数据量的快速增长和对大规模计划和会计的需求不断增加,客户选择高端硬件是不可接受的,这使得硬件投资不可接受。在满足需求的前提下,客户越来越希望用低端硬件取代高端硬件。第二个难题是海量数据和有用数据之间的对立。摄像机7X 24小时运行,根据实际记录镜头的大小来掩盖所有的攻击,但不可能记录信息,因为大多数关于客户的信息可能是无效的,有用的信息只能

在相对较短的时间内传播,根据数学核算,信息是呈现幂律分布,又称信息密度,通常信息密度越高。对客户的价值越大。第三个困境是资源利用与权力的对立,串行会计与并行会计的对立。随着视频监控业务的联网和大规模联网,网络中的设备越来越多。利用搁置的会

计资源完成大规模的资源利用关系到企业的经营能力。在视频监控领域,视频分析的功率分辨率是常用的。低延误和更准确的分析往往是客户的共同需求,如安全城市。随着数据量的增加,即使对结核病水平的数据进行分析和检索,也可能需要数小时的时间来选择连续核算的形式,这远远不符合及时性的要求。视频分析和检索不能依赖于传统的方法。海量数据的功率优化和并行计费

是智能视频分析的必由之路。大数据关键技能介绍为了解决这些问题,我们需要新的技能创新和新一代的数据库技能,这在业界被称为大数据技能。IDC定义大数据技能:大数据技能将计划在经济可接受的条件下使用。经过快速的收集、发现和分析,从海量和各种数据中提取价值将是新一代的IT技能和架构创新。Hadoop技术就是在这样的背景下诞生的,经过多年的积累,Hadoop已经成长为一个强大的生态系统,不仅源于HDF、HBase、Hive等子项目,而且已经成为IT领域广泛使用的大数据模型结构。

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