大数据在安防行业的应用现状及前景
人工智能在智慧安防中的应用现状与未来趋势分析
人工智能在智慧安防中的应用现状与未来趋势分析智能安防在当今社会中扮演着重要的角色。
随着技术的不断进步和人工智能的应用，智能安防系统的功能也越来越强大，对于维护社会安全起到了重要的作用。
本文将探讨人工智能在智慧安防中的应用现状以及未来的发展趋势。
一、人工智能在智慧安防中的应用现状智慧安防系统以人工智能为核心技术，通过视频识别、语音识别、行为分析等技术手段，实现对安全环境的全方位监控和预警。
例如，人工智能可以通过分析视频图像中的人流量和异常行为，及时发现可疑人员或危险状况，并及时报警。
此外，人工智能还可以结合大数据分析，对人员和物体进行轨迹分析和模式识别，从而更加准确地判断风险和预测危险事件。
在智慧安防领域，人工智能还可以应用于人脸识别技术。
通过使用深度学习算法，人工智能可以对人脸进行高精度的识别，并与海量的人脸库进行比对，实现对犯罪嫌疑人或失踪人口的快速搜寻。
同时，人脸识别技术还可以应用于门禁系统和出入口管理，提高安全性和便捷性。
二、人工智能在智慧安防中的未来趋势随着人工智能技术的不断发展，智慧安防系统也将出现新的应用趋势。
首先，人工智能将更加注重与传统安防设备的整合。
当前，许多安防设备仍然以独立工作的方式存在，人工智能可以将这些设备进行智能化的整合，实现信息的高效共享和智能化控制。
比如，人工智能可以将视频监控系统、入侵报警系统、消防报警系统等各个子系统进行有效地关联，提高安全防范的及时性和迅捷性。
其次，人工智能在智慧安防领域的发展还将推动无人化安防的实施。
无人化安防不仅可以降低安防人员的劳动强度，还可以提高安全监控的准确性和效率。
通过将人工智能与机器人技术相结合，可以实现对安全区域的自动巡逻、自动预警和自动应急处置。
这将为智慧城市的建设提供强有力的支持，实现城市治理的智能化和高效化。
最后，人工智能还将推动智慧安防领域的大数据应用。
通过收集、分析和挖掘大量的安防数据，人工智能可以通过智能算法挖掘隐藏在数据背后的规律和关联。
安防工程行业现状分析报告及未来五至十年发展趋势
安防工程行业现状分析报告及未来五至十年发展趋势一、引言安防工程是一个与人们的生命安全和财产安全密切相关的行业。
随着社会的不断发展和人们对安全意识的提高，安防工程行业正面临着巨大的机遇和挑战。
本文将对当前安防工程行业的现状进行分析，并展望未来五至十年的发展趋势，为广大从业者提供有价值的参考和指导。
二、行业现状分析1.市场规模和增长率安防工程市场规模庞大且呈现快速增长的趋势。
随着经济的发展和城市化进程的加速，人们对安全需求的增加推动了安防工程市场的快速扩张。
根据最新数据显示，安防工程市场规模超过X亿元，年均增长率超过X%。
这使得安防工程成为了众多企业和投资者热衷的领域。
2.技术进步和创新技术进步和创新是安防工程行业的核心驱动力。
随着科技的快速发展，安防技术也不断创新。
智能化安防系统、人脸识别、视频分析等新兴技术的应用，极大地提升了安防工程的效率和安全性。
行业需要不断跟进技术发展的步伐，进行技术升级和创新，以应对快速变化的安全威胁。
3.市场竞争和品牌建设安防工程市场竞争激烈，企业需要注重品牌建设和市场营销。
随着市场的扩大，竞争对手不断增加。
优秀的企业注重品牌打造，提供高品质的产品和服务，树立行业口碑。
同时，市场营销工作也需要精心策划，包括有效的市场推广、渠道拓展和客户关系管理，以提升企业的市场占有率和竞争力。
4.消费需求的变化消费者的需求日益多样化和个性化，对安防产品和解决方案提出了更高的要求。
除了基本的安全保障功能，消费者也关注产品的智能化、便捷性和个性化。
他们希望能够定制符合自身需求的安防方案，并注重产品的易用性和用户体验。
因此，企业需要创新产品设计，提供全方位的服务，以满足不断变化的消费者需求。
三、未来五至十年发展趋势1.智能化应用的发展随着物联网、云计算和人工智能等技术的不断成熟，智能化应用将成为安防工程行业的重要发展方向。
通过智能化的安防系统和设备，可以实现对安全事件的快速响应和准确判断，提高工作效率和安全性。
AI技术在智慧安防中的应用现状和前景
AI技术在智慧安防中的应用现状和前景随着科技的不断进步和人工智能（AI）技术的快速发展，智慧安防领域正经历着革命性的变革。
AI技术的应用不仅提高了安防系统的效率和准确性，还为人们的生活带来了更高的安全性和便利性。
本文将探讨AI技术在智慧安防中的应用现状和前景。
首先，AI技术在视频监控领域的应用已经取得了令人瞩目的进展。
传统的视频监控系统往往依赖于人工的监控和分析，但这种方式效率低下且容易出现漏洞。
AI技术的引入解决了这一问题。
通过深度学习算法，AI可以对监控视频进行实时分析和自动识别，例如识别出人类、车辆、动物等特定物体，并发出警报。
这一技术的应用不仅提高了安防系统的准确性和效率，还降低了实际监控人员的工作量。
其次，AI技术在人脸识别领域也呈现出巨大的潜力。
人脸识别技术可以通过对人脸图像的分析和比对，精确识别出一个人的身份。
这一技术在智慧安防中的应用非常广泛，可以用于公共场所的安全检测、门禁系统的管理以及犯罪嫌疑人的追踪。
例如，一些国际机场已经开始使用人脸识别技术加强安全检测，从而提高了旅客的安全感和出行效率。
未来，随着AI技术不断发展，人脸识别技术将进一步提高准确性和稳定性，为智慧安防领域带来更多的应用场景。
此外，AI技术在预警和预测方面也发挥着重要的作用。
智慧安防系统可以通过大数据分析和机器学习等技术，对以往的安全事件进行数据挖掘和模式识别，从而预测潜在的安全风险和威胁。
例如，一些城市已经开始使用智能井盖监测系统，通过对井盖的实时数据分析，可以提前预警并防止井盖的突然坍塌造成的安全事故。
AI技术的应用使得预警和预测更加准确和及时，可以帮助人们更好地应对安全威胁。
然而，虽然AI技术在智慧安防中的应用取得了许多重要的成果，但仍然存在一些挑战和限制。
首先，AI技术需要大量的数据支持才能发挥其优势，但由于隐私和数据保护的问题，获取足够的数据可能成为一个难题。
此外，AI技术的算法和模型需要不断优化和更新，以适应不断变化的安全威胁和挑战。
AI在智能安防中的应用调研报告
AI在智能安防中的应用调研报告随着科技的飞速发展，AI（人工智能）技术已经在各个领域展现出了强大的应用潜力，其中智能安防领域更是受益匪浅。
AI 的引入为安防工作带来了前所未有的变革，极大地提高了安全性和效率。
一、AI 在智能安防中的应用现状1、视频监控与分析传统的视频监控往往需要人工实时观察，不仅效率低下，而且容易出现疏漏。
AI 技术的应用使得视频监控系统能够自动识别和分析异常行为。
例如，通过人脸识别技术，可以快速准确地识别出特定人员；行为分析算法能够检测到诸如打架、盗窃等异常动作，及时发出警报。
2、门禁系统智能门禁系统结合了 AI 技术，如指纹识别、虹膜识别等生物识别技术，提高了门禁的安全性和便捷性。
同时，还可以通过对人员通行数据的分析，实现对人员流动的有效管理。
3、智能报警系统基于 AI 的智能报警系统能够对各种传感器收集到的数据进行实时分析。
比如，当烟雾传感器检测到异常烟雾浓度，或者温度传感器检测到过高温度时，系统能够迅速判断是否发生火灾，并自动报警。
4、数据分析与预测AI 可以对大量的安防数据进行深度分析，挖掘出潜在的安全隐患和趋势。
通过对历史案件数据、人员流动数据等的分析，能够为安防决策提供有力支持，提前做好防范措施。
二、AI 为智能安防带来的优势1、提高准确性和效率AI 算法能够快速处理海量数据，准确识别和分析潜在的安全威胁，大大减少了人工判断的错误和延迟。
2、实现 24 小时不间断监控相比人工监控，AI 系统可以全天候工作，不受时间和疲劳等因素的影响，确保安防工作的持续性和稳定性。
3、增强预测能力通过对数据的分析和学习，AI 能够预测可能发生的安全事件，提前采取防范措施，将风险降到最低。
4、降低成本虽然前期 AI 技术的投入较大，但从长期来看，它可以减少人力成本，提高安防工作的效率和质量，从而降低总体成本。
三、AI 在智能安防应用中面临的挑战1、数据隐私问题大量的安防数据涉及个人隐私，如何确保这些数据的安全和合法使用是一个重要问题。
大数据在安防领域中的应用与案例
大数据在安防领域中的应用与案例引言：随着科技的不断发展，大数据的概念越来越被人们所熟知。
大数据的广泛运用已经渗透到各个行业和领域，其中安防行业也不例外。
大数据在安防领域的应用，为提高安全性和效率性提供了新的解决方案。
本文将介绍大数据在安防领域中的应用以及相关的实际案例。
一、大数据在安防领域中的应用1. 智能监控系统大数据技术能够对监控视频进行智能分析和处理，通过人脸识别、行为识别等功能，实现对异常事件的自动报警，为安防人员提供实时的监控和预警系统。
此外，大数据分析可以对监控视频进行数据挖掘，提取出有价值的数据信息，为安防决策提供科学依据。
2. 犯罪预测与预防借助大数据分析技术，可以对历史犯罪数据进行挖掘与分析，建立模型并预测未来可能发生的犯罪事件。
同时，通过大数据的实时监测和分析，可以及时发现嫌疑人的异常行为，提高安全防范和预防犯罪的效果。
3. 智能边境安全管理利用大数据技术，边境安全管理系统可以对边境线上各类信息进行实时监测与分析，包括人员身份、爬墙跨越、车辆通行等。
通过分析大数据，可以快速识别异常情况，防范非法入境、走私等违法行为。
4. 智能防火与灾害预警大数据技术可以对建筑物、森林、交通等环境中的温度、湿度、气体等指标进行实时监测和分析，及时掌握异常情况。
在火灾和自然灾害发生前，通过大数据分析，可以预测可能发生的火灾或灾害，提前采取措施减少损失。
二、大数据在安防领域中的案例1. 中国刑事案件预测分析系统中国根据大数据分析技术开发了犯罪预测分析系统。
该系统基于国家公安机关提供的庞大犯罪数据集，利用大数据模型对犯罪类型、作案地点、作案时间等进行分析和预测。
该系统为公安机关提供了可靠的决策支持，提高了犯罪 investigations 的效率。
2. 英国伦敦交通监控系统伦敦交通监控系统是全球最大的城市监控系统之一，借助大数据技术可对交通情况、行人流量等进行实时监测与分析。
通过大数据的支持，伦敦交通管理局可以更好地应对拥堵问题、改善交通流动性，并提高市民出行的安全性。
中国安防数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着社会经济的快速发展，我国安防行业在保障人民生命财产安全、维护社会稳定方面发挥着越来越重要的作用。
本报告通过对中国安防行业的数据分析，旨在揭示行业发展趋势、市场格局以及潜在机遇与挑战，为相关企业和政府部门提供决策参考。
二、安防行业市场规模及增长趋势1. 市场规模根据《中国安防行业市场调查报告》显示，2019年我国安防行业市场规模达到6300亿元，同比增长10%。
预计未来几年，市场规模将保持稳定增长，2025年有望突破1万亿元。
2. 增长趋势（1）城镇化进程加快：随着我国城镇化进程的推进，城市基础设施不断完善，对安防产品的需求将持续增长。
（2）智慧城市建设：智慧城市建设为安防行业提供了广阔的市场空间，安防产品在智慧城市建设中的应用将不断拓展。
（3）政策支持：国家政策对安防行业的发展给予了大力支持，如《国家新一代人工智能发展规划》等，为行业提供了良好的发展环境。
三、安防产品及技术发展趋势1. 产品趋势（1）高清化：高清监控已成为安防行业的主流产品，未来高清监控设备将占据更大的市场份额。
（2）智能化：随着人工智能技术的不断发展，安防产品将朝着智能化方向发展，如人脸识别、行为分析等。
（3）集成化：安防产品将朝着集成化方向发展，实现多系统、多平台的互联互通。
2. 技术趋势（1）物联网技术：物联网技术在安防领域的应用将越来越广泛，实现安防设备的互联互通和数据共享。
（2）大数据技术：大数据技术在安防领域的应用将助力提升安防管理水平，如智能分析、预测预警等。
（3）区块链技术：区块链技术在安防领域的应用将提高数据安全性，如身份认证、数据溯源等。
四、安防行业市场格局1. 企业规模我国安防行业企业规模呈现以下特点：（1）大型企业：如海康威视、大华股份等，具有较强的市场竞争力。
（2）中小企业：数量众多，但规模较小，主要集中在细分市场。
2. 区域分布安防行业企业主要集中在以下地区：（1）长三角地区：以浙江、江苏、上海等地为主，安防产业较为发达。
2024年智能安防系统市场发展现状
2024年智能安防系统市场发展现状摘要智能安防系统是当今社会中不可或缺的一部分，它具有重要的社会意义和巨大的市场潜力。
本文将对智能安防系统市场的现状进行分析和探讨，包括市场规模、市场竞争态势以及发展趋势。
通过对市场发展现状的深入分析，将为智能安防系统行业的企业和投资者提供有价值的参考。
一、市场规模智能安防系统市场呈现出强劲的增长态势。
据市场研究机构统计数据显示，全球智能安防系统市场规模在过去几年中以每年10%左右的速度增长。
预计到2025年，全球智能安防系统市场规模将超过5000亿美元。
在中国市场，智能安防系统也得到了快速发展。
面对不断增长的安全需求、国家政策的扶持和技术进步的推动，《中国安防行业市场前景与投资战略研究报告》显示，中国智能安防系统市场规模预计将从2019年的1000亿元人民币增长至2025年的2000亿元人民币。
二、市场竞争态势智能安防系统市场竞争激烈，主要有几个国际和国内企业在市场中占据主导地位。
华为、海康威视、大华股份、宇视科技等企业在全球范围内具有较高的市场份额。
这些企业在研发实力、产品质量、品牌知名度和销售渠道方面具备竞争优势。
然而，智能安防系统市场的竞争环境是动态变化的。
随着新技术的不断涌现和市场需求的不断变化，新兴企业有机会挑战传统大型企业的市场地位。
云计算、人工智能、物联网等技术的应用将为市场带来新的增长动力，并改变行业的竞争格局。
三、发展趋势1.技术创新：随着人工智能、大数据、云计算等技术的发展成熟，智能安防系统正向着更智能化、更自动化的方向发展。
智能视频分析、人脸识别、行为分析等新技术的应用将大大提高安防系统的准确性和效率。
2.产业融合：智能安防系统正在与其他相关产业发生深度融合。
与城市管理、交通管理、能源管理等领域的融合将给市场带来新的机遇和挑战。
同时，智能安防系统与互联网、物联网的结合也将为系统的管理和应用带来更多的便利和效益。
3.市场细分化：随着行业的发展，智能安防系统市场将进一步细分，产生更多的细分市场。
数据化智慧安防：大数据在智能安防与公共安全中的应用
## 数据化智慧安防：大数据在智能安防与公共安全中的应用随着城市化进程和科技发展，智慧安防已成为保障公共安全的重要手段。
而大数据技术的兴起为智慧安防提供了更强大的支持。
通过收集、分析和利用大量的数据，大数据技术在智能安防与公共安全方面发挥着重要作用。
本文将探讨大数据在智能安防与公共安全中的应用，并阐述其在数据化智慧安防方面的积极作用。
### 1. 大数据在智能安防中的应用大数据技术可以帮助智能安防系统更好地识别、预测和响应安全威胁。
通过收集和分析各种数据源，如视频监控、传感器数据、人员行为等，智能安防系统可以实时监测和识别异常事件。
大数据分析可以帮助系统识别出可疑行为、异常事件和风险因素，并发出相应的警报和提醒。
此外，通过大数据分析还可以预测安全事件的发生概率和影响范围，为安防系统制定相应的应急响应和预防措施提供科学依据。
### 2. 大数据在公共安全中的应用大数据技术在公共安全方面也发挥着关键作用。
通过分析各种数据源，如社交媒体数据、舆情数据等，可以了解公众对不同事件和问题的态度和反应。
这有助于政府和执法部门及时掌握社会动态、民意变化和潜在风险，制定相应的安全管理策略和应对措施。
例如，在突发事件和灾害管理方面，大数据分析可以实现对风险区域的监测和预警，快速响应和调配资源，最大程度地减少损失和保障公众安全。
### 3. 数据驱动的智能监控与识别大数据技术在智能监控和识别方面起到重要作用。
通过分析视频监控数据、人脸识别数据等，可以实现对人员、车辆和物品的智能监控和识别。
例如，在公共场所的安全管理中，大数据分析可以帮助系统自动识别异常行为、可疑人员和危险物品，并及时发出警报和提醒。
通过数据驱动的智能监控和识别，可以提高安全管理的效率和准确性，增强公共安全的防范和应对能力。
### 4. 数据共享与合作大数据在智慧安防和公共安全中的应用离不开数据共享和合作。
各个安防系统、政府部门、执法机构等需要共享和交换相关的数据信息，以建立一个完整和准确的安全数据库。
2024年智慧安防市场需求分析
2024年智慧安防市场需求分析引言随着科技的不断发展和人们生活水平的提高，智慧安防成为了当下安全领域中最热门的话题之一。
智慧安防的概念是指通过应用先进的技术手段，如人工智能、云计算、大数据等，来提升安防系统的智能化水平，实现对安全事件的快速响应和精准管理。
智慧安防市场在过去几年中迅速崛起，并且有望在未来继续保持高速增长。
本文将对智慧安防市场需求进行深入分析。
1. 市场背景智慧安防市场具有广泛的应用前景，在各个领域都有需求。
随着城市化进程不断加快，人们对安全问题的关注度也在增加。
同时，科技的快速发展为智慧安防的实施提供了有力支持。
各类高新技术的应用，如人脸识别、视频监控、智能报警等，都为智慧安防的推广打下了基础。
因此，智慧安防市场具有巨大的发展潜力。
2. 市场需求分析2.1 政府需求政府是智慧安防市场的主要需求方之一。
政府在城市管理、公安安全等方面面临着巨大的压力，需要借助智慧安防技术来提高城市安全水平。
政府对于智慧安防产品和解决方案的需求主要包括以下几个方面：•视频监控系统：政府需要大规模部署视频监控设备，并通过智能分析技术实现对安全事件的快速发现和处理。
•人脸识别系统：政府需要借助人脸识别技术来实施实时监控和人员识别，以提升治安管理水平。
•智能报警系统：政府需要可靠的智能报警系统，以实现对安全事件的及时响应和处置。
2.2 企事业单位需求企事业单位是智慧安防市场的另一个重要需求方。
随着企业规模的扩大和安全威胁的增加，企事业单位对智慧安防技术的需求也在不断增加。
企事业单位的需求主要包括以下几个方面：•出入口管理系统：企事业单位需要通过智能门禁系统来管理员工、访客等人员的进出，提高安全管理水平。
•安全监控系统：企事业单位需要安装监控摄像头，实现对企业内部安全事件的监控和记录。
•防火安全系统：企事业单位需要可靠的防火安全系统，以保障员工的生命财产安全。
2.3 家庭需求随着智能家居的普及，家庭对智慧安防产品的需求也在不断增长。
智能安防行业的发展现状与未来趋势
智能安防行业的发展现状与未来趋势随着科技的不断进步和人们的生活水平的提高，智能安防行业正在以迅猛的速度发展。
智能安防技术的出现不仅极大地提升了人们的安全感，也为社会的发展带来了许多便利。
本文将就智能安防行业的发展现状和未来趋势进行探讨。
一、智能安防行业的发展现状智能安防行业的发展离不开人工智能、大数据和物联网等技术的支持。
近年来，各种智能安防设备如视频监控系统、门禁系统和入侵报警系统等不断涌现，并应用于各个领域，如住宅小区、商业办公楼和工厂车间等。
这些设备通过各种传感器和数据处理技术，能够实现对环境、人员和场景的全方位监测与保护。
同时，人工智能技术的发展使得智能安防设备具备了更强大的智能化能力。
例如，通过人脸识别技术，智能摄像头可以自动分辨出人员身份，从而实现安全检查和进出管理。
此外，智能安防设备还可以通过语音识别和自然语言处理等技术，与用户进行智能交互，提供更加个性化的服务。
二、智能安防行业的未来趋势1. 多元化应用的拓展智能安防技术将会在更多领域进行应用。
除了住宅区和商业办公楼等已经普及的应用场景外，智能安防技术还将涉及到城市轨道交通、智慧农业和智能工厂等领域。
例如，智能安防设备可以实现对地铁站和公交站场的安全监控，减少不必要的事故发生。
在智慧农业领域，智能摄像头可以监测农作物的生长情况和病虫害情况，提供精确的农业管理方案。
2. 云端服务的集成随着云计算技术的不断发展，智能安防设备将逐渐实现与云端服务的集成。
通过连接云端服务器，智能安防设备可以实现远程监控和管理，用户可以通过手机等终端设备随时随地获取安全信息。
此外，云端服务还可以实现对大数据的分析和挖掘，从而提供更加准确的安全预警和应对措施。
3. 智能预警与预防未来的智能安防系统将更加注重预防和预警。
除了对现场情况进行实时监控外，智能安防设备还可以通过分析历史数据和模式识别技术，提前预测潜在风险和安全隐患，并给出相应的预警提示。
这种智能化的预防措施将大大提高安全防范能力，减少人员伤亡和财产损失。
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大数据在安防行业的应用现状及前景
来源：东方网力作者：茹群辉张兵锐
当前对大数据的定义，主要聚焦在四个维度，数据量大(Volume)、数据种类多(Variety)、数据处理速度快(Velocity)、数据价值密度低(Value)，即大数据的4V模型。
而大数据技术本身是指从各种各样类型的海量数据中，快速获得有价值信息的技术。
目前所说的“大数据”不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、数据存储分析和数据应用。
大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决海量数据处理问题促进其突破性发展。
因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理海量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。
安防行业大数据应用现状
在大数据时代，作为海量数据的主要来源之一，安防行业相关应用产生了巨大的信息数据，特别是在当前大集成、大联网的环境下，数据量呈现飞速增长趋势，面对海量的数据，也带来了数据整合、数据存储、数据分析应用等一系列问题。
通过寻求解决这些问题的方法，也进一步促进了大数据技术和产品在行业的落地应用。
当前安防行业本身数据资源主要还是视频资源，基于视频资源去比对、去关联、去拓展，而视频大数据处理主要还聚焦在数据的体量上，因此无论是在数据分析应用的深度和广度上，数据价值挖掘上，都无法满足精确防控、立体化防控的要求，无法更好的服务公共社会安全。
安防行业的大数据主要应用方向
在安防领域，大数据的应用目前主要有两个方向，一是智能交通，二是公共安全。
在智能交通领域，针对交通行业的海量数据处理需求，智能交通管理系统可以在海量数据、恶劣网络环境和复杂业务处理情况下，实现大量图片、车辆数据、视频数据的时时网络传输和快速持久化存储，同时对任意节点图像进行显示，对任意节点视频进行流畅播放、实时进行比对报警，快速进行多条件检索，并且将各类多媒体数据和车辆数据合二为一。
系统实现对目前的城市道路交通中异常行为的智能识别和自动报警等，从而减轻了交管监控人员的工作负担，提高了监测的准确度，使得交通管理工作更高效。
在公共安全领域，应用大数据辅助公安人员快速开展治安防控，警情研判及指挥决策，发掘公安信息资源价值。
如犯罪嫌疑人追查，可通过输入嫌疑人照片进行人脸特征识别并在所有视频中寻找该人脸；犯罪嫌疑车辆追查可输入嫌疑车的照片或颜色车型等相关特征在所有视频中寻找；人车物的轨迹分析即在所有视频中按照特征查找指定的人、车、物并绘制其时空轨迹。
东方网力大数据服务实践
针对安防领域大数据的主要应用方向，东方网力推出了公安大数据分析平台及交通大数据平台。
通过建设公安大数据分析平台，弥补基于视频本身在大数据应用上不足。
同时凭借自身在公安行业多年的业务积累，大数据分析应用更加贴近用户需求，平台整体建设也更加符合公安行业务架构特征。
通过视频信息与公安各类业务数据信息、物联网数据、互联网数据等进行关联挖掘，实现在人、车特征刻画，人、车关系挖掘方面的深度应用，使数据挖掘手段更加丰富，信息研判结果更准确，使基于大数据的分析应用服务更多警种。
东方网力交通大数据平台拥有基于自主知识产权的优化并行加速查询引擎技术，能够实现高效的检索能力，可达到千亿级通行记录秒级返回的查询速度。
基于大数据、深度学习和云计算等技术，实现对海量数据的深度挖掘和应用，提供一套完整的研判工具集，丰富的技战法为交通用户的警情研判，打击与车辆有关的违法犯罪提供技术支撑。
安防行业大数据趋势及市场探索
在大数据时代，伴随着物联网、移动互联网、云计算等技术不断应用，大数据建设需要整合包括物联网、互联网以及其它社会资源数据，并与相关技术的交叉融合，基于更加复杂的数据关联模型，更加高效的数据计算，提供综合性分析应用，提高在数据治理、预测预警、关系挖掘、比对布控等各方面的能力，从而提高整个安防能力。
同时随着大数据相关技术的不断成熟，尤其是随着在处理视频、图片等分结构化数据方面的能力不断提高，安防行业大数据应用除了在智能交通、公安等主要方向不断加深外，也可在社会化资源运营上去拓展应用，利用大数据技术建立基于视频的、面向社会公众开放的云服务平台，整合更多的社会资源信息，根据用户业务需求，为金融、教育等社会单位机构，甚至普通消费者提供基于安防行业的大数据应用服务。