安防領域數據管理技術發展研究

陳漢君++吳嘯

摘 要：現如今，大數據時代悄然而至，數據廣泛應用于各個行業，尤其是在安防領域，數據具有廣闊的發展空間，針對這一領域數據采取有效管理技術予以管理，有利于促進安防領域持續進步，確保安防行業有序管理。文章對安防領域中數據管理的積極作用進行了分析，然后在探究安防領域數據管理技術難點的基礎上，提出了優化安防領域數據管理技術的有效措施。

關鍵詞：安防領域；數據管理；技術

前言

不同領域對數據運用存在差異性，但無論哪類行業運用數據，均應提升數據管理技術，以確保數據更好的在所用領域中發揮價值。現如今，安防領域面臨較多的數據管理難點，并在一定程度上影響安防領域的發展，本文針對安防領域數據管理技術及發展展開探究，具有重要意義。

1 安防領域中數據管理的積極作用

所謂數據管理技術，即人們針對大量數據運用相關技術對其整理分類、有序組織、合理編碼、有效存儲、全面檢索和及時維護，該技術主要經歷了三個發展階段，第一階段為人工管理階段，第二階段為文件管理階段，第三階段為數據庫管理階段。這一技術所經歷的三個發展階段，代表著該技術已經趨向完善和成熟。

數據管理技術應用于安防領域，能夠促進安防工作有序進行、順利開展。例如，部分企業針對道路車輛運行情況分析時，主要是在相關數據搜集、整理、圖片歸納、視頻播放等方式來開展，以此掌握交通情況，并對易發生交通事故的地點進行針對性預防，并且還能利用該技術對違規車牌跟蹤，在適合路段報警。數據管理技術在快速路或者高架橋中同樣適用，對大型車輛在數據分析的基礎上，做好充分的預案。又如，公安部門在實際執法工作中，利用數據管理技術來對犯罪嫌疑人進行人臉識別，能夠成功抓捕罪犯，以此提高辦案效率。此外，該技術同樣適用于公共場合，像火車站、機場等，在客流量較大的場合對有意違法之人進行預測，進而減少安防領域的犯罪率，提高安防領域的安全性[1]。

2 安防領域存在的數據管理技術難點

從上述分析中可知，安防領域應用數據管理技術能夠起到積極的促進作用，但是該領域的不同行業中同樣表現出了差異性的技術難點。

2.1 行業差異性

IT行業中，數據管理技術的發展相對完善，并且可供選擇技術類型和技術途徑具有多樣性，但是由于這一行業與安防領域仍存在差異性，進而IT行業適用的技術未能在安防領域同樣適用。這主要是因為二者的數據類型不同，安防行業主要處理文字、圖片、音（視）頻等等數據，然而IT行業主要處理計算便捷的瀏覽記錄、網頁搜索等。并且，安防行業接觸的內存量較大，無論是視頻，還是圖像均需高清晰度。此外，二者所要求的數據存在實時性差異，相對來說，IT行業的實時性較弱[2]。

2.2 技術難點

一方面，存在小文件存儲方面的問題。安防領域中數據管理技術存在的這一難點較為明顯，這一領域的小文件即指圖片。由于這部分文件與多元數據管理之間的聯系較密切，進而要對這類小文件妥善存儲，以便在安防應用中及時發揮小文件數據的價值，制定合理的解決方案。另一方面，存在存儲成本方面的問題。上述IT行業主要利用分布式存儲系統來實施數據管理和存儲，同時，還會針對數據重復備份，并不同位置保存。在安防領域中，由于存儲對象內存較大，進而備份存儲時，需加大資金和技術投入，進而應重新制定適用性方針，將技術難點有效攻破。

3 優化安防領域數據管理技術的措施

首先，合理建立索引，文件整合式存儲。應用分布式存儲技術將單機存儲困難數據進行不同位置存儲，并將眾多小文件合理整合，以大文件的形式來規范化、統一化管理[3]。

其次，融入擦除碼技術，優化利用存儲空間。所謂擦除碼，即指獨立信息由M個符號組成，這一信息經過數學放映后進行發送，最終形成（M+N）個符號組成的信息，由于信道具備的可靠性較小，當信息被傳送后，傳送過程中會出現符號丟失的現象，如果丟失符號能夠被控制在N個范圍之內，那么信息接受方能在數學變換的作用下，將M符號的原始信息合理還原。

然后，實施數據管理技術與云計算和物聯網有機統一、融合發展。數據管理技術和移動互聯、社會計算、物聯網等當下流行技術融合性發展，能夠提升這一技術在安防領域的應用范圍，擴大該技術的應用率。現如今，互聯網信息技術的發展空間越來越大，熱點技術的有機融合能夠促進數據管理技術持續進步，同時，提升該技術的數據計算能力，在未來的發展當中，數據管理技術會向綜合應用的方向發展。數據管理處理模式與時俱進創新的同時，還應不斷促進軟硬件基礎設施扎實、鞏固、穩定發展。與此同時，將數據管理技術的發展重點轉向內存計算，以此豐富多樣性數據的處理模式，促進安防領域數據處理實現一體化發展。數據管理技術在未來的發展中還會實現不同領域、不同學科的交叉性發展，并且這也將成為日后發展的主要方向。數據管理技術主要以參與實際應用為主要發展目標，從中可知，安防領域應用數據管理技術時，應主動跳出數據計算本身。目前，大多數數據平臺僅限于形式主義，平臺的實際應用價值較低，但所運用的數據分析會緊密聯系于相關行業，會間接運用到行業知識及模型，此外，數據分析過程中應用到的數據技術少之又少，數據技術不能更好的輔助數據分析。因此，為了上述現狀有效緩解，上述問題有效處理，應加強不同領域和學科之間的聯系，促進安防領域的數據真正被應用于實踐，在行業應用中盡可能多的發揮數據價值[4]。

最后，積極利用數據可視化技術。該技術與數據表現形式——視覺化表現形式之間存在直接聯系，這一表現形式在進行信息提出時，主要應用概括形式，并且這一方式提取出的信息包括相應的單位和基本變量。在安防領域的數據管理技術中應用這一先進技術進行分析，不僅能夠將上述技術難點有效解決，而且還能優化數據分析結果，詳細分析數據內容。在正式分析之前，應針對所要分析的安防數據全面、詳細考察，在此基礎上實施數據分析工作。在數據分析期間，應及時發揮可視化作用，并將這一作用應用于數據分析之后，這不僅能夠方便客戶理解，而且還能將數據結果直觀展示。此外，將已獲結果與模型數據進行綜合對比，數據可視化技術方法具有應用廣泛性。現如今，這一技術正處于發展階段，成功運用該技術的案例為數不多。但是隨著城市化進程的不斷加快，市場技術需要的不斷擴大，數據可視化處理技術會取得越來越多的關注度，并且該技術能夠獲得廣闊的發展空間。

4 結束語

綜上所述，安防領域數據管理技術在實際發展中面臨較多的技術難點，采取有效措施解決這一技術難點，能夠將已存的技術問題合理解決，并且還會促進數據管理技術向技術融合性發展和數據可視化發展。同時，這還會促進社會經濟、科技水平不斷提升。

參考文獻

[1]陳子平.基于物聯網技術的安防定位管理系統研究和設計[D].復旦大學，2014.

[2]葉飛.BL公司大數據安防技術的應用效益分析與發展路徑研究

[D].浙江工業大學，2014.

[3]張曲銘.淺析云存儲在安防領域的應用與發展[J].中國安防，

2014，16：51-53.

[4]陳曉輝.安防行業人才現狀與人才發展戰略[J].中國安防，

2014，07：19-23.