随着平安城市、智慧城市、工业4.0等项目和技术的推进，物联网大数据逐步成为大数据发展的新方向。对遍布大街小巷的摄像头、各类传感器和工业生产数据等新的大数据来源进行分析挖掘的物联网技术蓬勃发展。安防行业随着高清化、智能化、网络化、数字化的要求，数据量也迅速增加，安防领域的“大数据”一般具有几个特点：首先，数据量巨大，一个地级市30天的视频录像数据就已经是PB级;其次，区别于传统的数据结构，安防领域的数据结构比较复杂，超过80%都是非结构化数据，比如智慧型平安城市建设中的视频监控数据、卡口的抓拍照片、智能分析输出的特征数据等;再次，数据更新快，视频监控每秒钟都在进行;最后，这些更个性化的数据在存储后被要求能随机访问，这就要求新的物联网大数据系统更加快捷地处理数据，更具智能地保存和管理数据。
二、大数据技术的发展创新
基于大数据的智慧安防在技术方面重点应 大数据应用主要涉及数据整合、数据存储、挖掘应用等多方面和多层次的应用，其中，大数据技术作为大数据应用的基础设施保障至关重要。主要内容包括：
1.大数据存储技术
规模庞大的感知设备、繁多的业务系统每天产生海量的数据，这些数据既有结构化的，也有半结构化和非结构化的，这为数据的统一描述和存储带来了困难。
(1)数据管理技术
数据是海量异构数据实现透明访问的基础。通过扩充现有的数据对象和存储资源描述方法，从多个方面描述数据的内在属性(关键字、数据编码格式等)、应用需求(性能、可用性、安全性、持久性等)和资源特性(位置、访问方式、服务能力等)，以支持智能分级的存储虚拟化及存储服务。
(2)时空域的视频数据管理技术
根据视频数据的时空域属性信息，按需求将空间邻近或时间邻近的视频数据进行归类，并在存储上进行关联存储，同时利用基于语义内容的去冗余技术，提升数据的价值密度。
(3)大数据存储技术
百亿甚至千亿级的结构化数据为存储和查询带来巨大压力，传统的关系型数据库已无法支撑此类应用。采用针对海量数据特性设计的分布式数据存储架构和列式数据库技术，可以较好地满足大数据存储系统可扩展性、高可靠性的要求。
2.大数据检索和挖掘技术
(1)分布式智能全文检索技术
大数据仅仅依靠单节点进行智能全文检索已远远无法满足性能要求，采用分布式的多节点并行处理技术，能有效缩短响应时间，提高系统性能。
(2)图像识别的检索技术
智慧安防中存在海量的图片数据，目前的检索技术还是以特征文本描述检索为主，这需要耗费大量的人力、物力开展特征描述，当数据持续增长时，这将是一个不可能的任务。采用图像识别及模糊匹配技术，能真正满足用户的业务需求，并促进人脸匹配、步态匹配、行为匹配等应用的开展。
(3)关联网络可视化分析
利用可视化分析，将各种不同信息图形化，建立不同数据来源、不同信息之间的公共元素和联系，建立起不同实体之间的关联，从而发现那些隐藏在大数据中的关联性线索和情报。
3.大数据采集和管理技术
(1)可扩展的数据描述规范
数据的快速增长迫切需要一套可扩展的数据描述规范，实现数据描述、数据存储、共享和交换。现阶段，数据的形式主要有源自摄像头采集的视频数据和其他各类复杂结构数据。设计面向多维数据的本体描述框架,可以较全面地描述多维语义内容。
(2)多维数据集成共性技术
数据抽取、转换和加载(ETL)是解决异构多维数据一致性和集成化的有效方案，利用工具将数据按照统一的规则进行集成，完成数据从多数据源向统一目标数据库的转化。
三、大数据在智能交通领域的应用
近年来，随着经济的快速发展，机动车持有量迅速增加，交通管理现状和需求的矛盾进一步加剧。在此情况下，如何利用先进的科技手段提高交通管理水平，抑制交通事故发生，是当前交通管理部门亟待解决的问题。
针对交通管理部门的需求以及我国的道路特点，可通过整合图像处理、模式识别等技术，实现对监控路段的机动车道、非机动车道进行全天候实时监控和数据采集。前端卡口处理系统对所拍摄的图像进行分析获取号牌号码、号牌颜色、车身颜色、车标、车辆子品牌等数据，并将获取到的车辆信息连同车辆的通过时间、地点、行驶方向等信息通过计算机网络传输到卡口系统控制中心的数据库中进行数据存储、查询、比对等处理，当发现肇事逃逸、违规或可疑车辆时，系统会自动向拦截系统及相关人员发出告警信号，为交通违章查纠、交通事故逃逸、盗抢机动车辆等案件的及时侦破提供重要的信息和证据。
前端卡口系统还能及时准确地记录经过卡口的目标信息，随时掌握出入辖区的车辆流量状态，为交通诱导提供重要的参考数据。为了解决海量过车数据分析的挑战，智能交通要转变思路，积极尝试使用大数据技术来解决智能交通数据分析和挖掘问题。
在某经济发达地区城市，近一段时间，交通事故频发，由于失驾和毒驾人员造成的恶性交通事件在在人民群众带来恶劣影响。市委领导决定开展一次交通整治行动，重点放在“黄标车、逾期未报废车、套牌车、毒驾失驾人员、遮挡车牌”等重点交通违法行为的整治。除了加大路面巡逻的力度，也要求交警部门通过交通大数据对交通违法行为进行监控与挖掘。
交通大数据主要来源来自交通道路上卡口的过车记录。但是卡口覆盖范围有限，能否从社会资源上获取交通数据?通过协调，交警部门从停车场出入口、加油站、公共停车位等交通流量重点地区调取了监控视频。通过海量视频云分析平台，将监控视频中的车辆相关数据取出，包括车牌、车型、驾驶员特征，并存入大数据平台。
四、结语
基于大数据的智慧交通存在多种可能，交通的智能化是根本的趋势，利用大数据技术和智能分析技术，整合城市管理的其他数据，将真正推动智慧交通建设，为交通管理奠定良好的基础。目前大数据技术主要还是应用在交警和交管部门，随着交通数据的进一步联网开放，整合停车场、铁路、轨道交通、公交等各种来源的数据，将可以为城市提供更为丰富的交通应用，让道路畅通，停车位不再难找，提升城市整体运营效率。
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