没有找到合适的产品?
联系客服协助选型:023-68661681
提供3000多款全球软件/控件产品
针对软件研发的各个阶段提供专业培训与技术咨询
根据客户需求提供定制化的软件开发服务
全球知名设计软件,显著提升设计质量
打造以经营为中心,实现生产过程透明化管理
帮助企业合理产能分配,提高资源利用率
快速打造数字化生产线,实现全流程追溯
生产过程精准追溯,满足企业合规要求
以六西格玛为理论基础,实现产品质量全数字化管理
通过大屏电子看板,实现车间透明化管理
对设备进行全生命周期管理,提高设备综合利用率
实现设备数据的实时采集与监控
利用数字化技术提升油气勘探的效率和成功率
钻井计划优化、实时监控和风险评估
提供业务洞察与决策支持实现数据驱动决策
原创|行业资讯|编辑:陈俊吉|2017-10-18 10:16:38.000|阅读 271 次
概述:当前,安防大数据的应用也越来越多,但真正将大数据的挖掘和应用落到实处,转变为商业模式的还是很少,目前很多大数据概念都是噱头。后期安防厂家会进行分化,部分传统安防厂家更加专注于某固定安防领域继续深耕,专注于产品和技术,一部分安防厂家会向大安防集成平台转变,专注于业务整合和数据分析处理。
# 界面/图表报表/文档/IDE等千款热门软控件火热销售中 >>
当前,的应用也越来越多,但真正将大数据的挖掘和应用落到实处,转变为商业模式的还是很少,目前很多大数据概念都是噱头。后期安防厂家会进行分化,部分传统安防厂家更加专注于某固定安防领域继续深耕,专注于产品和技术,一部分安防厂家会向大安防集成平台转变,专注于业务整合和。
当数据全面实现联网、共享,得到有效存储,并予以充分分析和挖掘,安防领域的大数据时代将真正深化。那时警察可以轻松地搜索某一时段某一颜色或某一品牌汽车的所有视频并快速识别违章行为;在没有人为干预的情况下,视频监控设备通过自动分析对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪,在异常情况发生时做出反应,进行自动报警;联网共享这些视频资源,将为更多的老百姓服务……大数据究竟可以带给安防一个怎样的未来,我们拭目以待!
总体来说,大数据安防市场包括两方面,一是个人消费领域,如家庭和社交媒体产生的数据;另外是城市基础设施建设,平安城市和智能交通大数据安防的规模化应用说明了这个城市基础设施建设是大数据安防应用主流,而个人消费领域还在孕育阶段,期待厚积薄发。不管怎样,大数据带给安防行业化应用的未来可以期待,关键在于如何深耕、挖掘,进而体现数据价值。
大数据最核心的价值在于对数据进行存储和分析。近几年,大数据不断成为企业、社会和国家层面重要的战略资源,成为机构的资产,成为提升机构和公司竞争力的有力武器。
未来大数据将趋于更加成熟、更准确,提供给人们更深层次的知识,而非简单的数据统计分析。
包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合,成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值,价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识,而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标,需要提升对数据的认知计算能力,让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力,其背后的核心技术就是人工智能。近些年,人工智能的研究和应用又掀起新高潮,这一方面得益于计算机硬件性能的突破,另一方面则依靠以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展,使得信息处理速度和质量大为提高,能够快速、并行处理海量数据。
数据科学作为新兴的学科,其学科基础问题体系尚不明朗,数据科学自身的发展尚未成体系。在大数据时代,许多学科表面上看来研究的方向大不相同,但是从数据的视角来看,其实是相通的。随着社会的数字化程度逐步加深,越来越来多的学科在数据层面趋于一致。可以采用相似的思想来进行的统一的研究。数据科学作为一个与大数据相关的新兴学科出现,真正支撑大数据发展的学科跨越还没有出现。针对大数据处理的理论研究上,新型的概率和统计模型将是主要的研究工具,学科基础理论的突破还难于在2015年出现。
大数据技术发展的目标是应用落地,因此大数据研究不能仅仅局限于计算技术本身。由于现有的大数据平台易用性差,而垂直应用行业的数据分析又涉及到领域专家知识和领域建模,目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟,缺少相互的交叉融合。因此,迫切需要进行跨学科和跨领域的大数据技术和应用研究,促进和推动大数据在典型和重大行业中的应用和落地。
大数据将与物联网、移动互联、云计算、社会计算等热点技术领域相互交叉融合,产生很多综合性应用。近年来计算机和信息技术发展的趋势是,前端更前伸,后端更强大。物联网与移动计算加强了与物理世界和人的融合,大数据和云计算加强了后端的数据存储管理和计算能力。今后,这几个热点技术领域将相互交叉融合,产生很多综合性应用。
内存计算将继续成为提高大数据处理性能的主要手段。以Spark为代表的内存计算逐步走向商用,并与hadoop融合共存,专为大数据处理优化的系统和硬件出现,大数据处理多样化模式并存融合,一体化融合的大数据处理平台逐渐成为趋势。其中有一个观点这种多元化一定程度上成为一体化,未来大数据多样化处理模式并存并且有可能成为一体化的平台。
这是连续三年关于大数据热点问题趋势的预测,每一年这都是非常靠前关于大数据安全和隐私问题,这个反映专家我们用户一种期盼一种理解一种关注度,但是在大数据的安全和隐私保护方面,以及大数据涉及到资源国家主权这层面,实际上技术层面没有比较多的,这两年多以来没有比较长足的进步,这方面有一定的问题的,所以说大数据的安全持续令人担忧。
进行分析之前,需要对数据进行探索式地考察。在此过程中,可视化将发挥很大的作用。对大数据进行分析以后,为了方便用户理解结果,也需要把结果展示出来。
探索大数据安防,最核心是要把握大数据给安防行业带来哪些挑战,选择哪些存储方式去解决数据管理的问题。然而,应用才刚开始,监控存储格局也将在大数据时代出现更好的改变,我们拭目以待!
本站文章除注明转载外,均为本站原创或翻译。欢迎任何形式的转载,但请务必注明出处、不得修改原文相关链接,如果存在内容上的异议请邮件反馈至chenjj@wqylolg.cn
HOOPS Visualize凭借静态模型、LOD分块、多线程渲染及out‑of‑core点云处理等技术,在大模型可视化领域表现优异。无论是汽车、航空航天,还是建筑BIM与AR/VR应用,它都能提供流畅的交互和高保真的渲染效果,为各行业的数字化转型提供强大支持。
Axure RP支持创建高保真的动态交互原型,通过事件触发器、条件逻辑和动作,模拟真实用户场景,让设计意图一目了然。Axure RP还能生成详细的设计流程图,并一键发布到云端,方便团队协作和实时反馈。
Parasoft Jtest的静态分析功能通过模式匹配、数据流分析等技术,在编码阶段实时发现并修复代码缺陷,提升代码质量和可靠性。Jtest还能识别安全风险,确保符合多种安全标准,并利用AI技术优化问题修复流程,加速修复。
时序数据库(TSDB)因应对高频率时间数据存储与分析需求而兴起,成为传统关系型数据库(RDBMS)的有力补充。本文将探讨传统数据库与时序数据库的融合与协作方式,分析它们在不同应用场景下的配合实践,以及云服务和工具在简化多数据库管理中的角色。通过合理的技术选型与整合,企业能够更高效地释放时间数据的价值。
工业4.0优选产品 | 商业智能和绩效管理软件领导者,帮助企业成为业绩最佳的分析驱动型企业
SPSS Modeler工业4.0优选产品 | 在历史数据中发现规律以预测未来事件,做出更好的决策,实现更好的成效
IBM BigInsights for Apache Hadoop经济高效地存储、管理和分析大数据
IBM InfoSphere Streams高效捕获和分析动态数据的软件平台
服务电话
重庆/ 023-68661681
华东/ 13452821722
华南/ 18100878085
华北/ 17347785263
客户支持
技术支持咨询服务
服务热线:400-700-1020
邮箱:sales@wqylolg.cn
关注我们
地址 : 重庆市九龙坡区火炬大道69号6幢