鼎立安信_大数据与DPSIM_20200220（建议全屏鼠标操作观赏）.pptx

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1、北京鼎立安信科技有限公司市场部李自强作品2020.02.17,大数据与DPSIM,目录,大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。,什么是大数据？,大数据（bigdata）：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。,什么是大数据,大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据

2、的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。,什么是大数据,从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。,目录,安防行业中的大数据应用举例,在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应

3、用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。,安防行业中的大数据应用举例,安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。,安防行业中的大数据应用举例,在安防领域对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。,要提升安防的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。使智能分析从多维度、多形态来实现，对于事件检测、行为分析、异常情况报警等。通知系统对事件进行快速响应的同时完成数据采集与积累。（四应用）,安防行业中的

4、大数据应用举例（四应用）,一、建设智慧分析。利用大数据挖掘、分析、预测算法和模型，创新情报（信息）分析思路、拓展情报（信息）分析手段、搭建大数据分析预测工具，对信息进行充分挖掘与分析，提供多个维度进行信息关联的功能，实现数据的智慧碰撞、比对，实现情报（信息）智慧预测、结果自动推送。（多维度采集已有数据）,安防行业中的大数据应用举例（四应用）,二、建设智慧防控。运用物联网技术，构建多样化的智能感知网络，针对重点区域、重要出入口，通过人脸识别、车脸识别、视频监控、移动卡口等前端设备的建设，实现立体智能的信息采集，采用大数据的流计算、实时计算等技术，对感知和采集的海量信息进行安全态势感知、评估与预测

5、，并结合PGS，提供直观的安全态势监控能力，及时发现安全热点区域，从宏观上掌控总体安全态势。（采集智能化分析数据与周边辅助数据）,安防行业中的大数据应用举例（四应用）,三、建设智慧视频。建设基于以视频为核心的多源感知数据采集、汇聚的视频大数据平台，并联动公安网上其他系统的数据，支撑各警种对高危人员、车辆进行深度数据挖据，进一步放大和倍增数据价值，让视频大数据为全警服务。（视频结构化数据采集）。,安防行业中的大数据应用举例（四应用）,四、建设智慧服务。利用微信、微博、微视、短信等平台向群众公开警务信息、政策法规、办事程序，开展公安.便民服务平台建设。（拓展安防以外的相关数据采集发布）,目录,DP

6、SIM在大数据话语中的定位及价值,在这个互联网、物联网快速发展的时代，大数据的重要性不言而喻，但我们谈论的大数据其实包含了三个概念：,大数据,DPSIM,DPSIM在大数据话语中的定位及价值,大数据思维是一种方法论，是一种处理数据的思路，是一种将数据转化为价值的创新思维。,物理安全信息管理系统(PSIM)*让系统产生的结果转化为一笔数据或是一个告警信息，再将信息转换为图形展示出来，便于直观和事件处理。*基于安防专业系统产生的数据，结合安全管理策略，面向安全管理者服务。*聚焦于物理安全相关要素（人，地，事，物，组织）的有机结合及综合管理。,DPSIM平台,DPSIM在大数据话语中的定位及价值,大

7、数据资产是指数据本身，通过多种途径采集并被归类存储，是重要的原始矿藏。,DPSIM在大数据话语中的定位及价值,大数据技术是指对数据进行处理的工具，可以包括采集技术、存储技术、分析技术、挖掘技术等。,DPSIM在大数据话语中的定位及价值,大数据思维是方向，大数据资产是基础，大数据技术是工具，三者共同作用，促进了大数据时代的繁荣与发展。同时也奠定了在智能化安防领域DPSIM系统作为大数据方向、基础、工具不可撼动的地位与价值。,大数据思维是方向,大数据资产是基础,大数据技术是工具,大,数,据,DPSIM,目录,DPSIM的大数据应用特性,大数据是一个宽泛的概念。不同机构对此有不同的定义。从智能化安防

8、的视角看，大数据的概念应更加明确、科学。智能化安防大数据是指需要先进处理模式进行采集、治理和应用的，基于泛在网络并以人为核心的全部实体及时空关系的数据集合和信息资产。这个和PSIM理念不谋而合。,DPSIM的大数据应用特性,智能化安防大数据与传统数据集合的区别，体现了智能化安防大数据动态、鲜活、全类型和泛在的特性。,DPSIM的大数据应用特性,一、动态性(Velocity)。传统的安防数据集是静态的数据对象，智能化安防大数据则是实时动态更新的。每名值机员（安保工作以人员）的每一次查询、研判或是鼠标点击，每个业务的每次流转、分配、提交、考核，每个节点（信息点）的每一次心跳、报警、通讯等操作都可以

9、成为有效的数据源。智能化安防大数据将突破传统汇集的静态数据，成为鲜活动态的数据源。,DPSIM的大数据应用特性,二、泛在性(UbiquitousNetwork)。传统的安防数据库积累的是通过各种手段汇集到安防内网的数据资源。而智能化安防大数据不再局限于安防内网，也包含了互联网、视频专网、技网专网、物联网、校园网，甚至移动互联网的任何网络空间。网络的泛在性要求公安大数据也具有泛在特性。,DPSIM的大数据应用特性,三、全类型(Variety)。智能化安防大数据中，随着物联网和各种新技术、新感知设备的广泛应用，结构化数据所占比例将越来越小。未来我们面临的智能化安防大数据，99%的数据量将是非结构化

10、数据。同时安防（安保）工作100%和空间位置相关，如何使用非结构化数据和时空大数据，开展数据挖掘和分析研判，将成为实战中亟待解决的问题。,DPSIM的大数据应用特性,四、全关系(KnowledgeMapping)。传统的智能化安防数据更多的是人、事、地、物、组织等方面的结构化属性信息。而智能化安防大数据则不仅包含这些实体的属性信息，更包含实体的时空信息以及实体间的关系信息，这些关系构成了实体之间的知识图谱，成为案件（事件）研判和处理等安保工作实战中最为关键的情报信息支撑。,DPSIM的大数据应用特性,从智能化安防大数据的概念和特性中可以看出，传统的安防数据思维无法有效应对现今对智能化安防大数据的实战需求。这就要求我们必须更新观念，深刻理解智能化安防大数据思维的内涵，用新的思维观指导智能化安防大数据的实战应用。在大数据的背景下，安保安防过程中每时每刻都在产生更多数据，通过大数据应用，抓取电子印痕，开展重点信息（人物）刻画，可为智能化安保安防工作带来先进的理念、方法和实效。,谢谢！,PSIM-(physicalsecurityinformatlonmanagement)-(物理安全信息管理),