클라우드 기술 acclimatized, 바람, 비와 함께 지능형 분석

최근 몇 년 동안, ping는 도시, 전국에 여러 개의 파일럿 도시에서 확산 하고있다 그리고 도시의 원래 "내장" "의 사용"에 대 한 현재, 초기에서 화면 요구 사항 "참조" 현재 원래 의도의 건설의 모니터링에 큰 변화가 점진적 건설 "클리어" "을 참조 하십시오 이해", 초기 "찾을 비디오"는 현재 "정보 광업."에서 응용 프로그램의 개념 업계의 아이디어, 기술, 제품은 지속적인 혁신과 변화, 안전 도시 건설에서 현재에, 모니터링 4g (4 세대) 개념은 매우 뜨거운 해 고, 전형적인 클라우드 기술, 지능형 분석, 얼굴 인식 및 다른 하이테크 첨단 기술 포함.

많은 건설 프로젝트에서 이러한 응용 프로그램의 일환으로 사용 됩니다, 마치는 이들 중 일부를 잡을 하지 않습니다 동향 오래 된, 하지만 정말 역할을 재생할 수 있습니다, 그것은 반드시, 키 수요의 응용 프로그램에서 속 인 다 및 기술적 특성을 일치 시킬 수 있습니다.

클라우드 기술 acclimatized

클라우드 기술의 성격 관리 및 컴퓨터 클러스터의 응용 프로그램으로 이해할 수 있습니다. IT 업계에서 오랫동안 성숙, 최근 몇 년 동안 보안의 적용이 새로운 세계, 아이디어는 좋은, 하지만 간단한 온 이상, 피할 또한 조금 "acclimatized", 다음 두 가지 이유 때문에 적용 하는 경우.

우선, 공용 인터넷에 비해, 보안 시스템은 현재 폐쇄 된 네트워크의 최대 보안 시스템, 도시의 안전의 보안 주도 설립 그 당시, 나라 모든 파 벌, 큰 형성 및 작은 "정보 섬", 되 네트워킹 및 큰 원인의 상호 운용성은 아직 "큰 구름"의 개념을 실현 하려면 완료, 훨씬 더 어렵습니다.

둘째, 데이터 구성 요소에서 보안 산업은 최근 몇 년 동안, 비즈니스 응용 프로그램, 이미지 데이터 형식 (주로 교통 카드 입)에서 천천히 더 개발에에서 주로 비디오, 구조화 된 데이터와 데이터 형식의 형태와 그것의 자신의 특성에 대 한 다른, 보안 산업의 특성에 전통적인 IT 업계의 작은 수 전용된 스토리지 데이터 구조와 하드웨어 기능 밀접 하 게 관련 읽기 / 쓰기 메커니즘, 그리고 CPU, 등의 물리적 장치에 대 한 IT 업계에 클라우드 기술을 메모리, 하드 디스크, 가상화 및 보안 여기에 다른 하이라이트 같은 약간 "랩 톤." 것으로 보인다 후 설계

따라서, 보안 업계의 응용 프로그램에서 클라우드 기술 더의 원래 아이디어와 기술에 맞게 실제 기술 요구, 그리고 그것은 전통적인 "구름" 개념에서 산업의 사용 이며 방법의 응용 프로그램은 동일.

스토리지는 중요 한 응용 프로그램 지점입니다. Ping 한 도시, 높은-정의의 승진의 건설의 데이터 보존, 확장 각 시스템 설계자 및 관리자 해야 합니다 얼굴 스토리지 시스템 확장의 문제, 간단한 증가 스토리지 장비의 단지 추가 독립적인 시스템, 각 독립 저장 포인트 성능, 용량 하지 균형, 관리자, 관리 부담 증가 대 한. 클라우드 스토리지는 클라우드 스토리지가 더 "친밀 한" 관리 시스템, 관리자의 요구를 충족 하도록 설계 되었습니다 모든 형태의 스토리지 장비를 관리 하기 위해 사용자에 대 한 장점을 포함:

유연한 공간 관리: 노드 가입 후 지원 선형 확장 수 있는 자동 데이터 마이그레이션 실현, 각 스토리지 노드;의 부하 균형을 보장

대규모 데이터의 신속한 검색: 분산 데이터 읽기, 데이터 처리량; 개선

시스템 통합 데이터 보안: 각 데이터는 일반적으로 3 개 이상의 복사본 백업;

높은 호환성: 기존 저장소 리소스 수 및 저장소의 가상 리소스 풀 구름.

클라우드 스토리지, 클라우드 컴퓨팅은 또한 클라우드 기술, Ping는 도시는 구조화 된 데이터 쿼리 및 통계, 현재 보안 업계의 질량의 현재 응용 프로그램의 기능 추가에서 가장 일반적인 구조적 데이터 교통 카드 포트 데이터입니다. 최근 몇 년 동안, 저장, 모니터링의 초기 시절에 카드의 다 수 차량 데이터의 현 급 행정구역 1 백만 도달할 수, 현 수준 쿼리 1 개월 데이터, 200 백만 가까운 데이터 볼륨, 데이터의 양이 매우 큰 경우 6 백만 도달할 수 있다. 전통적인 데이터베이스 쿼리 기술을 만날 수 있다, 그래서 우리는 클라우드 컴퓨팅, 기술 장점이 주로에 의존 해야 합니다에서 속 인 다:

스토리지 분산: 대량 데이터의 읽기 속도 향상

분산 컴퓨팅: 각 컴퓨팅 노드의 컴퓨팅 리소스를 균형 수 있습니다 및 병렬 컴퓨팅 효율 향상 됩니다.

메모리 최적화: 독서 효율; 속도 메모리에 데이터를 사용 하는 일반적으로 저장

열 쿼리: 각 필드 속성의 대체 원래 데이터 항목 필드 쿼리 인덱스 테이블의 쿼리를 통해 해당 인덱스 테이블을 설정, 크게 쿼리 및 통계의 효율성을 향상 시킬 수 있습니다.

바람과 비를 동반의 지능형 분석

"동작 분석"로 표현 하는 지능형 분석은 "노인" 보안 업계에서 클라우드 기술에 비해, 여행으로 풍부 하 고 고통 스러운 기술 될 수 있다: 때 초기 모양을 업계는 매우 뜨거운, 일반적으로 믿고 인공 보고의 교체 모니터링의 시대는, 의심, 발생 효과의 병목 현상에 맞게 실제 프로젝트의 뒷부분에 나오는 그 후에 후반 합리적인 반환, 특별 한 응용 프로그램을 만드는 다른 산업에 따라 재배치 합니다.

현재, 지능형 분석 기술 금융, 감옥에서에서 새로 일어 나 시민 직업도, 매우 좋은 실시간 응용 프로그램 포인트 형성 되었으며 인식을 가져옵니다. 하지만 시 보안 모니터링, 실시간 탐지에 지능형 분석 좋은 응용 프로그램을 찾을 수 있다, 많은 이유가 있다: 첫째, 지능형 분석의 요구 사항에 대 한 시 보안 모니터링 이미지 스크린은 너무 복잡 하 고, 어떤 환경 (기술의 수준이 간섭), 기술적으로 어려운 "모집을 세계를 정복 하기 위해" 응용 프로그램 요구 사항에서 두 번째; 도시 수만 카메라도 기술적으로 정확 하 게 "남아 방황," 달성할 수와 다른 행동 분석 하지만 알람, 기존 모니터링 직원 할 어떤 기준의 부재에 있다?

현재 업계 상황, Ping는 시, 범죄 수 사의 운영 요구 사항에 맞게 비디오 녹화의 분석에서 지능형 분석의 주요 응용 프로그램의 건축에서. 최근 몇 년 동안, 교통 관리에 뿐만 아니라 도시 모니터링의 개발에에서 큰 응용 프로그램 그룹을 모니터링 도시 경찰이입니다. 비디오 검색의 방법 범죄 수사의 4 가지 조사 방법 중 하나가 되 고 업계에서 현재 비디오 깊이 응용 프로그램은 주로 범죄 수사에 대 한 비즈니스 요구에 초점을 맞춘. 범죄 수사 비즈니스 비디오, 더 걱정 이며 그들의 비디오 보기의 효율성을 향상 시킬 수 있는 도구에 대 한 큰 수요가 있다.

배경 모델링 기술을 바탕으로, 비디오 배경 모델링 하 고 활동 대상 구분 됩니다.

2 판단의 질감의 모양을 통해 수 약 대상 사람 또는 차량;의 목표의 활동에

때 상태 (대상 궤적을 미리 정의 된 이미지 선명도 등에) 궤적 필터링 및 일치 하는 기능을 수행할 수 있습니다, 그리고 쓸모 없는 대상 추가 필터링 허용 됩니다.

마지막으로, 결과 목록 형성 이며 수동 방법으로 필터링.

마지막으로, 결과의 형태로 나눌 수 있습니다 예: 집중된 재생, 다양 한 형태로 비디오 초록.

지금, 일부 주요 산업에서 범죄 수사에 사용 되는 지능형 제품 온라인, 오프 라인 두 종류로 나누어집니다, 그리고 선 도구는 일반적으로 실제 전투 응용 프로그램 플랫폼, 주로 주요 온라인 도구, 잔디 뿌리 응용 프로그램에서 주로 사회 표면 리소스에 대 한 오프 라인 도구를 처리 할 비디오 리소스의 공중 안전의 부분 그것은 범죄 현장 또는 주변 사무실에서 주로 사용 하 고 주요 형사 사건의 Sapars에 일반적으로 사용 된다.