数据中台在安防行业的应用与机遇

郭芳琳1张文轩2寇小霞1

摘要：作为安防平台市场的重要组成部分，安防数据中台以IaaS为支撑、数据为驱动，形成“数据—信息—决策—执行”的数据智能流动闭环，不仅具备传统数据中台的共性，而且具备安防行业的特殊性，作用在于提供大数据采集、存储、计算、交换、共享，实现数据集成、数据治理、数据建模、数据安全等功能。本文将围绕安防数据中台阐述数据中台在安防行业的应用情况。

关键词:数据中台；安防；应用

1安防数据中台的架构建设

1.1全域感知

旨在通过新型基础设施建设赋能,充分利用好各种事件感知、物联感知的传感器数据,通过建立感知数据的连接与管理平台,形成智慧城市的物联感知、事件感知、资源感知、位置感知能力。有效地解决城市治理中的事件、状态、位置、资源的四大要素的闭环一体化感知能力。避免传统方式的数据不一致、数据不完整、元数据引用分发延时、多场景无法合成研判指挥等问题。

1.2全量汇聚

通过数据中台建设,将各类数据的生产消费管理维护进行全量汇聚,统一资源管理,形成“四化六统一”,实现全量的数据资源化、资源目录化、目录全局化、全局标准化。并依托计算存储网络资源在各地市政府大数据的统筹建设下,提供统一的运营网络、统一基础设施、统一数据资源、统一服务平台、统一安全策略、统一标准规范的管理,从而达到城市治理业务系统在大数据“统建、赋能、共享、共治”的建设路径下实现资源集约化、效率最大化。

1.3全维解析

通过全域感知实现结构化数据（例如台账数据、表单数据、文本数据等）和非结构化数据（例如视频监控数据、语音数据、传感器数据等）进行数据入统,将数据解耦,分解到流程中、场景中使数据运行在统一的网络、资源管理中进行纳管,推动城市治理科学化。以视频监控数据为例,不但要解决视频监控数据的“存、算、管”,还要保持基础数据的“查录播控”,实现视频分析、数据聚类、关联事件的解析与研判。

1.4全息视觉

通过全息三维实景的可视化方式来作为数据表达,实现快速定位事件实时三维位置并关联对应的资源和处置,实现全息视觉效果的可视化呈现。通过全息实景透察人车物,利用多维数据—视频融合—地图变换的三合一模型能力,对安防要素与资源进行提质增效、视觉焕新、图屏联动,实现纤毫毕现的时空信息场景应用。

2安防数据中台的机遇探讨

在我国加快推进社会治理现代化,努力建设更高水平的平安中国的今天,平安建设既是重要内容也是重要保障,平安中国建设是永恒的主题,安防是与平安和谐最直接、最密切的行业,这对安防行业而言发展前景也是永恒广阔的,而具象到安防数据中台,数据中台在安防行业的应用也将愈来愈广泛,市场发展空间广阔。因为,依托互联网、物联网、大数据等信息技术,搭建多元社会治理和公共服务平台,提供社会公共服务、社会风险感知、社会民生服务等方面,构建线上与线下深度融合的治理体系是未来提升社会治理水平的重要手段,这对安防数据平台而言是重大利好。

随着大数据、物联网、5G、人工智能等创新技术的突破性进展和发展,在公共安全、智能交通、轨道交通、应急、住建、政务等领域得到不同程度的应用,提高了社会治理的精准度和靶向性。但当前应用仅停留在对智能化数据的识别、检索、比对和简单碰撞分析上,尚未能为社会精细化管理、社会公共服务和社会民生服务等提供有效赋能。同时,随着智慧城市、公安智慧新警务、新交管、新防控、新民生等“智慧+”项目的建设探索和试点使用,政府部门对智能数据赋能业务的迫切期望与当前智能数据的基础应用成效形成矛盾。

如何解决新技术与物联感知数据结合业务需要形成智能数据,通过“数据业务化,业务智能化”赋能社会精细化治理的发展,驱动社会精细化治理在各方面的业务创新,这需要一个智慧城市智能数据中台,围绕社会精细治理需要,开展线上、线下数据的接入、治理和融合,形成对物理世界捕捉的人车物感知数据进行对象化,利用人工智能技术开展对多维融合数据、建模分析和深度挖掘,实现大规模人车轨迹聚类,人车特征分类,进一步深入挖掘分析,满足社会风险感知、重点人员经营、高危团伙挖掘、高危人员预警、特定人群管控等应用。

围绕公共安全领域及城市社会精细化治理业务,当前安防平台市场主要产品及项目以视频大数据产品和解决方案为主（云、边、端）,构建多维数据接入、治理、融合、应用的竞争力。行业内视频大数据领域对标海康物信融合平台、东方网力数据与业务中台、华为ROMA平台。安防行业中以公安大数据领域对标方正大数据平台、天源迪科大数据平台。城市级以大数据领域参考标杆阿里DataWork、华为FusionInsight、腾讯城市大脑平台、海信城市生长运营平台。

安防市场数据中台以IaaS为支撑、数据为驱动,形成“数据—信息—决策—执行”的数据智能流动闭环,通过业务中台牵引技术中台、数据中台、AI（视频）中台、三维可视/AR中台的共同演进实现能力联动,将不断推进安防数据中台的规范管理、数据互通、能力共享之价值。

3数据中台的组成和发展方向

3.1数据中台组成

1.大数据基础平台：以开源技术为主,提供大数据采集、存储、计算和服务的基本能力。

2.数据集成与治理：实现数据集成、数据治理、数据建模和数据安全等功能。

3.数据分析：实现离线/实时分析、机器学习/深度学习数据挖掘以及相应的分析模型的部署和管理。

4.数据服务：提供数据查询、数据探索、数据共享、数据交换、数据API等服务接口。

3.2数据中台建设发展方向

1.数字孪生方向的数据资产价值方面。

2.数据工具化场景化的行业前台转换。

3.政府侧市场进一步定义“数权”权力责任清单、出台“数典”法律规范的确权免责需求带来的新垂直细分市场。

笔者以上述第一个方面为例来说明,在各行业都在数字化升级转型的过程中,数据流转、数据生产、数据消费成为了更高阶的命题。住建部已经率先破题,提出了以建设城市信息模型CIM为目标的动态化城市信息管理要求,基于城市信息模型（CIM）建立数字孪生城市平台,有效支撑城市规划、建设、运行的模拟与发展推演。需要特别强调的是CIM（城市信息模型）是住建行业数据中台的新的数据底座,CIM的能力表述为以下几种能力。

BIM能力：提供面向特定目标对象（POI,实体分类、区域分类、路网分类）的属性值关联计算与显示的场景化工具能力。

GSD能力：提供二三维一体化的基础时空底座和统一坐标能力,为特定目标对象的全息多视角、多模型承载、时空计算与分析提供服务。

IoT能力：提供物联网设施设备的多源数据感知与分析计算能力,主要包括传感器状态数据、视频监控数据。

（BIM+GSD+IoT）作为解锁场景导向计算集合,为BIM+GIS提供诸如：各个BIM单体之间连接网络管理能力,比如道路、地下管廊与管线等,提供大规模建筑群的全生命周期BIM数据管理能力。

以上集合解决了静态数据全时空分布,动态数据全流程计算,稳态数据多源感知汇聚,敏态数据状态时序跟踪。有了一定的基础,离城市精细化治理还差很远,还差智能识别适配联动能力,因此还需要数据智能DI,DI=LI+AI。LI能力是位置智能,依靠的是三维实景+视频融合+增强现实+智能终端,AI能力是人工智能,依靠的是智能算法、机器学习、自动化分析。

4结束语

数据资源已经成为城市最重要的战略资源和生产要素,基于数据智能的城管超级大脑正在重新定义城市治理模式、服务模式、生活方式和经济发展模式。城管超级大脑致力于通过城市数据可信共享、开放、确权、流通和集成运用,将彻底改变传统城市管理中的差不多现象和拍脑袋决策,推动形成“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的城市管理新方式,并进而带动以数据为核心资源的数字经济加速发展,推动城市生活方式的数字化网络化。