大数据视频监控构架带来的价值
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：通信媒体、移动设备、科学核算和城市部署的各种传感器等。视频是一个庞大的数据规划，随着高清晰度和超高清晰度增强的趋势，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，视频监控数据规划将以更快的指数级增加。发生EO监督事务。大多数数据都是非结构化数据。重庆市监测设备对传统的数据处理和使用机制带来了巨大的挑战。数据洪水造成视频监控的困境，使得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
重庆监控系统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
重庆监控设备攻击，但记录信息是不可行的，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，根据数理统计，信息是幂律传播，又称信息密度，通常信息密度越高。对客户的价值越大。第三个困境是资源使用与权力的对立，串行会计与
重庆安防监控并行会计的对立。随着视频监控业务的联网和大规模联网，网络中使用的设备越来越多。搁置的会计资源的使用和资源的大规模使用都与经营权有关。在视频监控领域，视频分析的功率值往往是确定的。较低的延迟和更准确的分析常常是像平安这样的客户普遍的需求
。随着数据量的增加，即使对TB级的数据进行分析和检索，也可能需要数小时的时间来选择串行计费模式，这远远不能满足实时性的要求。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。
原文转载：豪诚赛科技 http://www.cqhcsjk.com/content/32.html