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              發布時間:2020-07-31 14:21  

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                在智慧城市框架中,與民生休戚相關的智能交通是目前細分領域中前景迷人、政策傾斜的行業,尤其是城市智能交通板塊,未來將有望吸引巨量資金進入。據了解,2008至2014年間,城市智能交通復合增長率達到20%,2014年智能交通總體市場規模將增至460億元,2015年智能交通行業市場規模將超過700億元。而受益于公1安1部《道路交通安全“十二五”規劃》、《道路交通科技發展十二五規劃》等多項政策,預計未來10年國內智能交通的資金投入將超過1700億元。或者說,未來這些構建平臺的以數據和技術類見長的公司,在未來才有機會成為智能家居生態中的核心。


                智能交通行業基礎建設基本成型,注重應用成為發展主方向。本年度針對城市智能交通的投資增長率將接近30%,預計應用投資規模超過500億元。  在產業規模將呈現階梯式增長的同時,智能交通發展方式也在逐漸發生變化,特別是在智慧手機和無線互聯網開始普及以來,互聯網的體驗型應用越來越滲透到智能交通中;此外,視頻監控、GIS、車聯網、計算機通信等技術應用取得全新突破,不僅為公1安交1警提高了工作效率,也給普通民眾提供了更人性化的開放式平臺。⑤安全集成:不改變視頻系統部署架構,不改變應用系統后臺數據存儲形態和規則,不改變用戶訪問視頻監控系統的工作方式和習慣。



                即便如此,人1術仍然會影響公1安部門破案的進度和效率,而且也使得工作人員把過多的精力耗費在查找視頻線索上來。如果這時候,有一個視頻監控的大數據平臺就可以在短時間內對視頻中運動的物體進行檢索和排除,從而大大提高公1安部門的辦案效率。

                以2012年在南京發生的“1·6”搶1劫案為例,在案件偵破過程中,南京從全市1萬多個攝像頭共提取了近2000TB的視頻數據,為了處理這些視頻,調動1500多名公1安干1警查閱搜索視頻線索,共耗時一個多月的時間。很顯然,通過人工查看模式,一段視頻往往需要數倍于視頻時間才能審看完,因此需要大量工作人員連續加班進行視頻的審查,就不足為奇。在數據存儲方面,大數據平臺需要考慮以下3個方面:一是哪些數據需要保存到大數據平臺上。


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