伴随着大数据技术在IT领域的持续发展与成熟，大数据逐步渗透到各行各业。在安防领域，大数据具有广阔的应用场景，带来深度的价值。经过初步摸索，安防大数据也面临一些技术难点。对于这些问题，我们分析安防行业特有的场景特点，探讨一些贴切的解决方案,使得大数据技术更好地为安防业服务。

大数据当前在各行业的应用

大数据技术发端于IT领域，当前在互联网、电子商务中应用得最为成熟。Google公司根据用户海量的搜索日志，成功预测病情在北美的蔓延情况;通过分析处理大量的语料库，为用户提供精准的在线翻译。亚马逊根据用户过往的购买行为，分析出特定用户群的购买“口味”，从而在自己的网站中提供精准的广告推荐。而国内的淘宝网，通过分析网民浏览商品的日志，给买家提供到特定商品的关联匹配。

在其他行业，大数据的使用也屡见不鲜：

在卫生行业，基于全民的电子档案与电子病历库正在构建。通过全民电子病历库，我们能分析全民的健康状况，监控相关疾病的蔓延走势，为做好卫生防范措施提供参考。

在电力行业，通过分析大区域的用电记录，能够优化电力企业管理模式，提升企业经营水平，为基建决策提供有力参考，提高智能控制水平，加强电力的协同管理。同样对于整个国家，通过分析用电情况，在宏观掌握国家的经济状况，为制定经济政策提供参考。

在物流行业，通过分析大量以往的配送记录，在宏观上掌握大类物品的流向，提前把物品运送到特定区域，提高送货效率。在国外，一家大型的超市，通过分析交通与商品大体流向，能在精确的时间范围内，把特定类商品送到特定的门店，减少库存时间，提高周转率，创造企业利润。

同样，在安防领域，大数据也得到广泛使用。

大数据助力安防行业

经过一段时间的摸索，大数据助力安防行业的发展取得相当的成效，部分企业如海康威视等已经有了较多的成熟项目案例。

在智慧交通方面，海康威视借助大数据技术，交通管理系统能够在恶劣的网络环境，对城区交通要道进行拍摄与录制，同时把图片与视频数据输往后端的大数据处理平台。通过后端大数据处理，识别繁忙的路段，提前做好交通分流措施。借助车牌识别技术，综合各卡口的过车记录，能够分析特定车辆的运行轨迹。同样，通过对大量行车违法记录的模式识别，能在特定路段对具有违规倾向的车辆进行报警，比如在高架桥，高速公路上。通过对城市周边主要卡口大量的行车记录分析，能识别出异常的进出城的记录，做好防范措施。

在公安执法方面，海康威视通过人脸识别技术，提高对犯罪嫌疑人追查的效率。通过对大量异常行为的模式特征提取，能提前判别违法行为，比如在火车站，通过对扒手外观打扮，行为举止，作案时的动作特征分析，能够提前把嫌疑信息告知车站治安人员，提高执法的效率。