视频结构化数据的查询及信息挖掘
领域的大数据应用，主要体现在两方面：视频录像的集群和视频结构化数据的查询及信息挖掘。
1．视频录像的集群存储
在面向大数据的架构中，可根据实际现场的部署需要，设立一个或多个集群组成，采集的流数据会被划分成段，并分布于数据集群节点，因为集群节点有内部进行多副本备份等机制，可以由软件技术来保证整体系统的高可靠性和高稳定性。这些数据节点可以采用廉价通用型的硬件，避免采用传统高端硬件的模式，能极大地降低投资成本。
录像文件的集群存储，国内云储存厂家多采用CEPH技术和HDFS技术的方式。以HDFS 的方式举例，思路为：通过HADOOP提供的API结构，实现将接收到的视频流文件从本地上传到HDFS中。在这一过程中，把接收到的视频文件不断地存储到一个指定的本地临时文件夹中，而这个本地文件夹是在不断动态变换的，可以将该文件夹当成是一个缓冲区，把缓冲区中的文件以流的方式将上传到HDFS中。
2．视频结构化数据的查询及信息挖掘
原始的视频图像是一种非结构化数据，它不能直接被计算机和上层应用软件读取和识别，为了让视频图像更好的应用，就必须对视频图像进行结构化的处理，提取出关键信息，并进行文本的语义描述，也就是视频结构化。
一段视频里面，需要提取的关键信息主要有两类：第一类是运动目标的识别，也就是画面中运动对象的识别，是人还是机动车或者非机动车；第二类是运动目标特征的识别，也就是画面中运动的人、车、物有什么特征，行人特征主要有：是否带眼镜、围巾、上衣、裤子、是否带口罩、是否背包，性别分类等；机动车主要特征有：车牌号码、车身颜色、车型等；物体特征主要有：大小尺寸、颜色、方向等。
一个案件的审看需要更为广泛地查看相关的摄像机视频，所审看的视频量时常达到数百上千小时。视频结构化提取技术对视频中运动的物体等进行提取，再通过软件进行检索和排
视频结构化大数据平台 解 决 方 案 千视通
目录 1. 建设背景 (4) 2. 建设目标 (5) 3. 建设原则 (6) 3.1. 标准化原则 (6) 3.2. 统一设计原则 (6) 3.3. 大数据处理原则 (6) 3.4. 高可靠/高安全性原则 (6) 3.5. 适用性原则 (7) 3.6. 可扩展性原则 (7) 4. 系统总体设计 (7) 4.1. 设计依据 (7) 4.2. 总体架构设计 (10) 4.3. 业务架构设计 (11) 4.4. 网络架构设计 (12) 5. 数据结构化 (13) 5.1. 概述 (13) 5.2. 数据采集 (14) 5.3. 控制调度单元 (15) 5.4. 目标结构化单元 (15) 5.5. 车辆结构化单元 (21) 5.6. 前端要求 (26) 6. 数据存储 (29) 6.1. 概述 (29) 6.2. 功能设计 (29) 6.2.1. 数据存储 (29) 6.2.2. 数据服务 (30) 6.2.3. 系统管理 (31) 6.3. 存储设计 (32) 7. 数据应用 (32) 7.1 以图搜车 (33) 7.2人物大数据 (34) 7.2.1人物综合查询 (34) 7.2.2人物检索 (34) 7.2.3人骑车检索 (36) 7.2.4视频框选嫌疑目标 (37) 7.3以图搜图 (38) 7.3.1智能建库引擎 (38) 7.3.2以图搜图应用 (38) 7.4GIS应用 (39) 7.4.1基本操作 (39) 7.4.2地图查询 (39) 7.4.3轨迹展示 (40)
7.4.4摄像头操作............................................................................ 错误！未定义书签。 7.4.5系统管理 (41) 8. 平台特点 (44) 8.1. 提高海量视频倒查的效能 (44) 8.2. 提供视频关键特征的视频检索 (45) 8.3. 永久保存结构化的视频信息 (45) 8.4. 基于虚拟化服务的云计算架构 (46) 9. 配置清单.................................................................................................... 错误！未定义书签。
非结构化数据管理系统 1 范围 本标准规定了非结构化数据管理系统的功能性要求和质量要求。 本标准适用于非结构化数据管理系统产品的研制、开发和测试。 2 符合性 对于非结构化数据管理系统是否符合本标准的规定如下： a)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求中的所有要求，则称其满足本标准的基本要求； b)非结构化数据管理系统在满足所有基本要求的前提下，若满足某部分扩展要求，则称其满足本 标准的基本要求和该部分扩展要求； c)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求和扩展要求中的所有要求，则称其满足本标准的 所有要求。 3 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB 18030—2005 信息技术中文编码字符集 GB/T AAAAA-AAAA 非结构化数据访问接口规范 4 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 4.1 非结构化数据unstructured data 没有明确结构约束的数据，如文本、图像、音频、视频等。 4.2 非结构化数据管理系统unstructured data management system 对非结构化数据进行管理、操作的大型基础软件，提供非结构化数据存储、特征抽取、索引、查询等管理功能。 5 缩略语 下列缩略语适用于本文件。 IDF：逆向文件频率 (Inverse Document Frequency) MFCC：梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）
PB：千万亿字节（Peta Byte） SIFT：尺度不变特征转换（Scale-invariant Feature Transform） TF：词频 (Term Frequency) 6 功能性要求 6.1 总体要求 非结构化数据管理系统的总体要求如下： a)应包括存储与计算设施、存储管理、特征抽取、索引管理、查询处理、访问接口、管理工具七 个基本组成部分； b)宜包括转换加载、分析挖掘、可视展现三个扩展组成部分。 6.2 存储与计算设施 6.2.1 基本要求 存储与计算设施基本要求如下： a)应支持磁盘、磁盘阵列、内存存储、键值存储、关系型存储、分布式文件系统等一种或多种存 储设施； b)应支持单机、并行计算集群、分布式计算集群等一种或多种计算设施。 6.2.2 扩展要求 无。 6.3 存储管理 6.3.1 基本要求 存储管理基本要求如下： a)应提供涵盖原始数据、基本属性、底层特征、语义特征的概念层存储建模功能； b)应提供逻辑层的存储建模功能； c)支持整型、浮点型、布尔型、字符串、日期、日期时间、二进制块等基本数据类型； d)支持向量、矩阵、关联等数据类型； e)应支持根据建好的逻辑层存储模型创建存储实例； f)应支持在创建好的存储实例上插入、修改、删除非结构化数据； g)应支持删除存储实例； h)应支持非结构化数据操作的原子性。 6.3.2 扩展要求 存储管理扩展要求如下： a)应支持全局事务的定义并保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性； b)应支持数据类型的多值结构和层次结构； c)应支持在不同的存储设施上创建存储实例并实现自动映射； d)应支持PB级数据存储。 6.4 特征抽取
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
一体化数据管理平台DATRIX 产品介绍 因“虚”而实，数据管理创新
需求篇 IDC数字宇宙研究《从混沌中提取价值》指出，全球的数据量每18个月就要翻一番，目前每年产生的数据量已经高达40EB（1EB=10000PB），未来十年全球的大数据将增加50倍。数据飞速的甚至是爆炸式的增长方式，每个信息用户都深有体会，从上世纪早期数据容量大多以MB为单位，到上世纪末过渡到以GB为单位，再到当前TB已是标准单位，甚至PB级别的数据量在很多系统中也不再是一个偶然现象，种种迹象表明，大数据的时代已真正到来。 大数据这个词汇越来越多地被提及，从大数据的定义来说，大数据具备三个V的显著特性： 1、Volume：数据量巨大，起码是TB级别以上的数据量才称之为大数据，对于大数据来说，数据量的巨大导致访问、处理、传输各个方面开销显著增加，也就有必要使用更好的处理方式来应对。 2、Variety：数据类型繁多，结构化数据、非结构化数据和半结构化数据各自均包含多种数据类型。结构化数据中主要为数据库数据（ORACLE、DB2、SQL等）；非结构化数据类型更为丰富（办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、视频、音频等）；半结构化数据是一种新型的定义方式，相对于结构化数据的先有结构再有数据，半结构化数据则是先有数据再有结构。多种数据类型并存导致整个数据处理难度加大，无法用统一的手段来解决全数据问题。 3、Velocity：数据增长非常快速，这种增长速度之前是难以想象的，随着更多的业务发展（社交媒体、云计算、物联网等），各种先进数据格式的出现（高清、3D、富媒体等），导致了数据是爆炸式的增长速度。这种爆炸式的数据增长主要是由数据的属性所多样化带来的，数据首先具备时间属性，历史数据、当前数据和未来数据均需要保持和考虑，需要保留多个历史副本；其次数据具备多格式的特性，一份数据会因应用系统的不同而带来不同格式的访问需求；最后数据还要有多位置的属性，在个人、家庭、单位及云环境下会有多个副本，用于多个场景。 非结构化数据管理难题 非结构化数据在大数据中时代的地位无疑是最为重要的，根据Gartner统计，在当前的环境中，企业有20%的数据是结构化数据，80%的数据是非结构
Oracle数据库11g管理非结构化数据 (2) 一、引言 (2) 二、在ORACLE 中管理非结构化数据的优势 (3) 三、打破了原来处理非结构化数据的“性能障碍” (4) 3.1 Oracle SecureFiles (4) 3.2 SecureFiles 中的存储优化 (5) 四、专用数据类型和数据结构 (6) 4.1 Oracle XML DB (6) 4.2 Oracle Text (7) 4.3 Oracle Spatial (8) 4.4 RDF、OWL 和语义数据库管理 (9) 4.5 Oracle Multimedia (9) 4.6 Oracle DICOM 医学内容管理 (9) 五结论 (10)
Oracle数据库11g管理非结构化数据 一、引言 公司、企业以及其他机构使用的绝大部分信息都可归类为非结构化数据。 非结构化数据是计算机或人生成的信息，其中的数据并不一定遵循标准的数据结构（如模式定义规范的行和列），若没有人或计算机的翻译，则很难理解这些数据。常见的非结构化数据有文档、多媒体内容、地图和地理信息、人造卫星和医学影像，还有Web 内容，如HTML。 根据数据的创建方式和使用方式的不同，非结构化数据的管理方法大不相同。 1.大量数据分布于桌面办公系统（如文档、电子表格和演示文稿）、专门的工作站和设备 （如地理空间分析系统和医学捕获和分析系统）上。 2.政府、学术界和企业中数TB 的文档存档和数字库。 3.生命科学和制药研究中使用的影像数据银行和库。 4.公共部门、国防、电信、公用事业和能源地理空间数据仓库应用程序。 5.集成的运营系统，包括零售、保险、卫生保健、政府和公共安全系统中的业务或健康记 录、位置和项目数据以及相关音频、视频和图像信息。 6.学术、制药以及智能研究和发现等应用领域中使用的语义 数据（三元组）。 自数据库管理系统引入后，数据库技术就一直用于解决管理大量非结构化数据时所遇到的特有问题。通常通过“基于指针的”方法使用数据库对存储在文件中的文档、影像和媒体内容进行编目和引用。为了在数据库表内存储非结构化数据，二进制大对象（或简称为BLOB）作为容器使用已经数十年了。除了简单的BLOB 外，多年以来，Oracle 数据库一直通过运算符合并智能数据类型和优化数据结构，以分析和操作XML 文档、多媒体内容、文本和地理空间信息。由于有了Oracle 数据库11g，Oracle 再次在非结构化数据管理领域开辟出一片新天地：大幅提升了通过数据库管理系统原生支持的非结构化数据的性能、安全性以及类型。
大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门)为积极应对“互联网＋”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道，整合业务信
息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。
什么是“项目e”结构化数据 在工程项目管理中，无时无刻不在产生大量的数据，如技术图纸、工程日志、往来函信件、材料采购入场使用、测试数据、验收记录、财务数据等等不同方面的资料众多，这些海量的信息和数据本身都具有巨大的价值。但是很多企业面对这些信息数据，最大的利用价值就是存档备查、项目反馈汇报或回溯项目问题。显然，绝大部分的资料和数据被认为无价值或者价值不大，而被忽略了。 项目的资料和数据不仅仅只为了存档和记录，还可以将记录的资料数据转化为经验和知识，指导和决策目前的项目管理以及未来其他的项目工作。施工企业在项目管理过程中，该如何采集和分析数据，然后应用并最终产生最大价值呢？ 目前人工智能技术还不能将施工过程中离散的资料数据进行自动分析和归类，因此也无法根据资料数据进行决策。而结构化数据有效辅助项目管理决策，结构化数据是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。只有在资料数据采集或者输入时采用机构化的数据形式，才可以形成结构化数据。比如“项目e”工程项目管理工具就是采用结构化数据记录模式，系统采用结构化数据采集和录入，形成项目管理的结构化数据，实时分析总结项目管理问题。 项目e采用结构化数据
“项目e”采用结构化数据采集、录入，系统通过数据分析总结辅助项目管理科学决策。尤其是清单模式和模板功能，结构化数据实时分析总结项目管理问题，并辅助项目管理决策。 在清单模式中，项目的成本、进度、采购、材料等基础数据都源于预算清单。项目的消耗数据既是成本计算的基础数据，也是进度计算的基础数据。由于是结构化数据，进度数据和成本数据是关联一致的，在记录人材机费用成本消耗的同时系统自动形成进度数据，可分析得出项目存在的成本管控风险。让项目管理者和经手人都可以实时分析项目成本、进度等结果，有效规避各项风险，极大地提高管理效率。 模板功能将工程项目管理中规律性管理模式予以标准化的结构形成模板，将项目管理模式、流程和表单总结编制成模板使用，或者在【模板市场】（已申请发明专利）下载使用他人分享的项目模板。结构化数据将数据分类，“项目e”中按照模板记录不同的信息数据形成结构化的形式，系统通过科学的算法实现数据统计分析总结，形成项目管理决策的依据。 结构化数据便于数据采集和输入 “项目e”清单模式中，项目的成本、进度、采购、材料等基础数据都源于预算清单。由于每个数据都是结构化数据，有规定的输入格式规范，系统可以自动识别，记录填报方便。项目基层人员根据当日的工作事项，在预算清单中直接勾选和填数系统自动生成了实际消耗量。 “项目e”模板功能把项目管理标准化，即将项目管理过程中信息数据采集标准规范化，同样有数据格式与长度规范，系统自动识别记录，形成模板，让经验和能力可简单复制。 而且，通过“项目e”进行项目管理生成结构化数据，便于扩展对接智能硬件（物联网），将可为用户提供更多的服务支撑。
对于国内相当多的企业来说，ECM这个概念还比较陌生，但提起ERP，很多人都耳熟能详。 事实上，ERP是以数据库管理为核心的，而ECM是以非结构化数据管理为核心。凯德云M-Files是由美国M-Files公司开发的软件产品，主要用于企业内容管理(ECM)、文档管理(EDM)、质量管理、知识管理、项目协同。 调查显示，企业中80%的数据是以非结构化的形式存在的，例如电子邮件、报表、办公文档、扫描文件、网页等，而这些非结构化数据往往散落在企业的各种应用系统中，无法得到统一的管理，更惶谈从中挖掘出价值。 ERP与ECM的关联 在廖强(EMC中国区副总裁、内容管理及归档事业部大中华区总经理)看来，现在非结构化数据的管理需求产生了，实际上就是一个很自然的过程，跟以前ERP比较的话，内容管理与ERP同等重要，内容管理是管着80%的非结构化信息，ERP管理着20%的结构化信息。其次从复杂性来讲，因为ERP牵涉了管理的方方面面，内容管理却没有那么复杂。从投资来讲，大家都在讲收益率，企业现在实际上逐渐地认识到内容管理的重要性。这几年内容管理逐渐地跟ERP、CRM，包括银行的核心系统，包括电信的计费系统等成为企业信息化的新重点。也就是说，随着内容管理逐渐地深入客户的核心业务，对企业的工作效率、收益、信息安全等都将得到提高。 ECM已进入第三代 IDC在2008年上半年针对中国企业所做的一项调查显示，在受调查的434个最终用户中，接近60%的用户表示有计划投资内容管理软件。而在2007年的类似调查中，这一比例还只有30%多。这一结果表示，内容管理在组织中的优先级大大提高。IDC分析认为，用户渴望投资内容管理解决方案，主要有两方面的原因：一是日益增长的法规要求;二是通过内容管理功能更好地优化、自动化纸质业务流程。 廖强分析说，综合当今内容管理市场，内容管理解决方案可以分为三代。 第一代是小型供应商提供单点解决方案，主要用于解决零碎的业务问题，例如光盘系统管理、记录管理、Web内容管理、数字资产管理、工作流/BPM管理等。第一代内容管理的特点是有众多小型技术公司，每个公司都使用专门构建的应用程序解决一些零碎的业务问题。 第二代是中型供应商在单点解决方案的基础上，提供较为全面的内容管理功能套件。第二代内容管理是由整合驱动的，在这一阶段，中型公司纷纷展开收购，并开始构建成套的内容管理应用程序。这是一个从单点产品到内容管理套件的变化过程，许多公司都是从点入手，而逐渐架构起较为完善的内容管理解决方案。但在这个过程中，内容管理底层平台的健壮性和面向应用的灵活性及可扩展性往往被忽视。 前两代内容管理带来的问题是：各个系统之间往往会形成信息孤岛的现象。而且，当应用出现变化时，需要对各个单点产品逐一修改，不能快速满足应用变化速度。 在第三代内容管理中，内容管理正逐渐成为企业信息基础架构的一部分;企业对内容管理的需求，已并不满足于应用某些点的产品去实现特定业务的管理，而是需要一个高性能、高可扩展性、能支持企业业务快速发展并能满足企业业务变化需求的内容管理平台。 开放性成长 任何一个软件公司的理想是要做到能够尽量满足客户的最终需要，但这很难实现，主要原因是需求的复杂度，很难有一个企业所提供的软件产品能够适应各式各样的不同需求。 廖强介绍说，Documentum平台一直以来就不是自行运转，Documentum平台一定跟结构化结合在一起。比如在国内某银行的应用，像有一套贷款审批，因为它要审核你的原始的资质，你的房产证等，这些都需要EPR系统与Documentum。从我们整个的发展方向来看，ECM是关注着技术性、扩展性、高性能，可对接性，希望把自己的开发能力提供给整个社
在企业信息系统中，有超过80%的数据属于非结构化数据，它们包括文档，邮件，报表，网页，XML，声音，影像，多媒体影像，扫描文件，工程图，记录资料，演示文稿等。今天，随着信息的巨量增加，这些非结构化数据或数字内容正在以每年200%的速度快速增加，许多企业事实上已经淹没在内容的汪洋之中。您的企业面对浩如烟海的非结构化数据是否已经准备好了？在处理这些数据时，您的企业将面临哪些问题和挑战？ CIO发展中心特别策划了一次调研活动，希望能够让CIO了解到国内企业对非结构化数据管理的现状和趋势。请您在百忙之中抽出时间，回答我们的问卷，谢谢！ 调研问卷 1．您是否听说过内容管理(或者:非结构化数据管理)? □没听说过 （那您是否听说过知识管理、文档电子化、信息权限管理、业务流程管理） □略有了解 □知道 注：非结构化数据是指文档、图纸、声音、图像、网页文件等难于用数据库形式保存的数据。 2．贵公司目前正在使用的IT应用系统有： □ERP（SAP，Oracle，其他ERP系统请标明________） □业务流程管理系统 □OA办公自动化系统 □文档访问控制系统 □协作系统 □图纸扫描和电子化管理系统 □客户关系管理系统 □影像管理系统 □档案管理系统 3．贵单位非结构化信息管理过程中是否存在以下的问题：（可多选）： □大量纸面文件和图档难于保存和管理，文档管理仍停留在手工管理的阶段 □电子单据的内容的访问安全性难于保障 □无法实现对内容的保留期限的控制 □难以实现协同工作 □随着业务发展，现有系统难于承受非结构化数据（如大量的纸文件、单据、图表、邮件等）的海量增加 □内容管理系统如何与现有业务系统的无缝整合 □难于实现对影像系统的电子化管理
东方网力视频大数据实战应用平台 产品概述 视频大数据实战应用平台，一款面向刑侦用户提供海量视频结构化分析、感知数据清洗汇聚、基于GIS的资源可视化检索、数据关系推演分析、重点目标缉查布控等应用，并逐步向事前预警防控提供大数据分析服务支撑的综合型应用平台产品。同时具备与公安业务系统资源与业务流程的深度融合的能力，打破传统视频侦查平台的应用局限，创新视频侦查实战应用平台的新模式。 系统架构 平台支持本地视频资源及第三方资源的远程交互，基于云计算、云检索、云存储的云架构设计，将标准模块化服务封装成独立应用，根据多级组织架构在应用层面上提供标准的应用前端，实现应用部署的一体化作战模式。 功能简介
视频结构化 支持对视频中人脸、车辆、人体等进行结构化分析，提取数据推送至视图库，实现数据的统一存储。 布控报警 基于不同布控目标要求和监控场景，结合实际业务应用，实现人员、车辆定向布控分析。 视图库串并分析 涉案信息库主要包括以下功能，案事件列表、涉案人员管理、涉案车辆管理、涉案物证管理、涉案场景管理、串并案管理、自动串并案、资源库、涉案图片、涉案视频、绩效统计。 人员分析技战法 依托于平台结构化分析，对人脸、人体进行特征比对分析，实现人员关联信息的挖掘能力，为复杂的查人、找人提供相应的处理工具。
车辆分析技战法 通过对电子卡口与虚拟卡口系统中，海量通行记录的深度挖掘和技战法应用，集合多种技战法，提供一整套完整和专业的工具集，可以对特定车辆进行轨迹分析、团伙分析、碰撞比对等多种应用，缩小可疑车辆排查范围，大大提高办案人员的工作效率，为刑侦破案提供更多的线索。 可视化指挥 基于移动网络实现一线与指挥中心的音视频实时交互，保证一线反馈与指挥指令的顺畅上传下达，利用信息可视化、数据可视化、现场可视化技术提升指挥效率。 立体化分析 基于多源地图数据，从空中、地面、现场等多维度、多视角立体化呈现现场信息，实现立体化分析。
2、技术服务方案 2.1 建设内容 本次项目的主要建设内容：视频结构化，同时对接整合县局建设的监控视频前端等系统，通过后端建设平台实现视频分析、实战、案件研判、案件侦办等功能。 2.2 系统结构 本次项目设计的平台系统，采用先进的架构体系，实现智能监控，社会资源，案件侦查、研判等功能，同时与警用地理信息系统，警综系统等资源对接，实现地图展现，视频联动、案件侦查等功能。 系统建设在公安信息网和视频专网上，系统总体架构如图所示： 2.3 视频结构化 简单来讲，视频结构化技术是一种将视频内容（人、车、物、活动目标）特征属性自动提取技术，对视频内容按照语义关系，采用目标分割、时序分析、对象识别、深度学习等处理手段，分析和识别目标信息，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。 从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的信息(如下图)，并进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向
信息、情报的转化。在视频结构化描述的内容方面，公共安全关注的视频信息主要是：人员、车辆、行为。 2.3.1 人员结构化 在视频中除了包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对，人员的性别、年龄等特征范围外，还可对人的衣着、运动方向，新增是否戴帽子、是否戴眼镜、是否背包、拎包、打伞、是否骑车等信息进行结构化描述。 2.3.2 车辆结构化 随着智能交通高清电警、卡口、虚拟卡口、停车场的广泛建设和应用、借助智能识别算法将电警、卡口、停车场出入口等场所的车辆相关结构化信息存入车辆主题库，包括车牌、车型、车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车身颜色、车标及遮阳板、是否系安全带、打电话、车辆年检标、摆件挂件、司乘人员的人脸。 基于这些车辆关键特征信息，形成上亿条过车记录数据，从而推动了后台大数据分析服务的发展应用和行业数据挖掘，形成隐匿车辆挖掘、套牌车辆筛选、初次入城、一车多牌、一牌多车、频繁过车、相似车辆串并、高危车辆积分模型、车辆行驶轨迹分析、时空碰撞等实战技战法的应用。在此基础上对车辆特征数据的大数据搜索，即可迅速找到所有符合条件的车辆信息，包括行驶时间与方向、行驶速度、车标、车牌、年款等，还可结合以图搜图的检索方法，在实战平台上调取相关视频和图像文件，快速查询到有关嫌疑车辆信息，还原车辆行驶的轨迹历史信息，实现嫌疑车辆在整个城市的全程运行轨迹查询或结合视频监控信息，
（pdm产品数据管理）产品数据与工艺数据的结构化 集成
产品数据与工艺数据的结构化集成 ——529厂Avidm与TH-CAPP系统的紧密集成 郭静钟振宇 航天五院529厂 摘要：对于529厂现行的AVIDM和TH-CAPP系统，进行基于结构化数据底层的结构改造和功能开发，从而实现统一产品数据源，以AVIDM作为系统集成的平台，以TH-TH-CAPP作为工艺文件编制和工艺数据操作运行环境的最终目标。529厂Avidm与CAPP系统实现紧密集成，是对工艺规划文档进行有效的组织利用，是提高产品数据使用效率以及生产管理水平的关键因素，是影响企业信息化发展的重要环节。实现Avidm与TH-CAPP系统实现紧密集成的优势：从卫星制造产品数据管理的角度出发，工艺规划文档必须纳入AVIDM系统中统一管理，提高产品生产效率。工艺规划文档作为整个卫星组织生产和过程管理的指导文件，是529厂工程管理应用系统的数据源头。保证工艺规划文档数据一致性和实时共享是提高529厂生产管理水平和建设信息化企业的关键。 关键词AvidmTH-CAPP集成 １前言 当前我国在PDM与TH-CAPP集成领域的研究已经迅速开展。由于各系统是由不同的供应商提供，系统开发环境和运行环境都有很大差别。如果不对各系统进行改造，无法实现信息的互通和共享。 对于529厂现行的AVIDM和TH-CAPP系统，进行基于结构化数据底层的结构改造和功能开发，从而实现统一产品数据源，以AVIDM作为系统集成的平台，以TH-CAPP作为工艺文件编制和工艺数据操作运行环境的最终目标。集成采用开放式的集成方式，能够提供通用的产品数据及工艺数据输出接口及数据库格式，为集成或封装其它应用软件打下基础。 ２背景介绍 PDM技术解决企业中产品信息的管理需求，为企业提供一个以产品数据库为核心的计算机集成环境，使各部门、工作组各成员之间可以共享技术信息，有效地支持协同工作、并行工程。AVIDM作为卫星制造产品数据管理系统，实现了从产品设计过程控制到工程图文档管理等全方位的解决方案。 TH-CAPP系统产生的工艺规划文档作为卫星组织生产和过程管理的指导文件，是制造产品数据管理过程中最重要的一类文档。因此，如何对工艺规划文档进行有效的组织利用，是提高产品数据使用效率以及生产管理水平的关键因素，是影响企业信息化发展的重要环节。 529厂实现Avidm与TH-CAPP系统实现紧密集成的必要性在于：
2、技术服务方案 建设内容 本次项目的主要建设内容：视频结构化，同时对接整合县局建设的监控视频前端等系统，通过后端建设平台实现视频分析、实战、案件研判、案件侦办等功能。 系统结构 本次项目设计的平台系统，采用先进的架构体系，实现智能监控，社会资源，案件侦查、研判等功能，同时与警用地理信息系统，警综系统等资源对接，实现地图展现，视频联动、案件侦查等功能。 系统建设在公安信息网和视频专网上，系统总体架构如图所示： 视频结构化 简单来讲，视频结构化技术是一种将视频内容（人、车、物、活动目标）特征属性自动提取技术，对视频内容按照语义关系，采用目标分割、时序分析、对象识别、深度学习等处理手段，分析和识别目标信息，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。 从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器
可理解的信息(如下图)，并进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向信息、情报的转化。在视频结构化描述的内容方面，公共安全关注的视频信息主要是：人员、车辆、行为。 人员结构化 在视频中除了包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对，人员的性别、年龄等特征范围外，还可对人的衣着、运动方向，新增是否戴帽子、是否戴眼镜、是否背包、拎包、打伞、是否骑车等信息进行结构化描述。 车辆结构化 随着智能交通高清电警、卡口、虚拟卡口、停车场的广泛建设和应用、借助智能识别算法将电警、卡口、停车场出入口等场所的车辆相关结构化信息存入车辆主题库，包括车牌、车型、车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车身颜色、车标及遮阳板、是否系安全带、打电话、车辆年检标、摆件挂件、司乘人员的人脸。 基于这些车辆关键特征信息，形成上亿条过车记录数据，从而推动了后台大数据分析服务的发展应用和行业数据挖掘，形成隐匿车辆挖掘、套牌车辆筛选、初次入城、一车多牌、一牌多车、频繁过车、相似车辆串并、高危车辆积分模型、车辆行驶轨迹分析、时空碰撞等实战技战法的应用。在此基础上对车辆特征数据的大数据搜索，即可迅速找到所有符合条件的车辆信息，包括行驶时间与方向、行驶速度、车标、车牌、年款等，还可结合以图搜图的检索方法，在实战平台上
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的
数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
2、技术服务方案 2.1建设内容 本次项目的主要建设内容：视频结构化，同时对接整合县局建设的监控视频 前端等系统，通过后端建设平台实现视频分析、实战、案件研判、案件侦办等功 能。 2.2系统结构 本次项目设计的平台系统，采用先进的架构体系，实现智能监控，社会资源, 案件侦查、研判等功能，同时与警用地理信息系统，警综系统等资源对接，实现 地图展现，视频联动、案件侦查等功能。 2.3视频结构化 简单来讲，视频结构化技术是一种将视频内容（人、车、物、活动目标） 征属性自动提取技术，对视频内容按照语义关系，采用目标分割、时序分析、 象识别、深度学习等处理手段，分析和识别目标信息，组织成可供计算机和人理 解的文本信息的技术。 从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器 可理解的信息（如下图），并进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向 系统建设在公安信息网和视频专网上, 系统总体架构如图所示 : K>艮毂具皐甲台]3=[> M ---- 盃畀魅人平合 P 1|h- ■- t ： ■■?■ =^ -■ ■ ■(■ [-■ I I "H|ri ■- h< !■?■>； - ■■1|h*—\ li-rj 企刼fir 息网观颠 V 昼fe 輾网平台
信息、情报的转化。在视频结构化描述的内容方面，公共安全关注的视频信息主要是：人员、车辆、行为。 231人员结构化 在视频中除了包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对，人员的性别、年龄等特征范围外，还可对人的衣着、运动方向，新增是否戴帽子、 是否戴眼镜、是否背包、拎包、打伞、是否骑车等信息进行结构化描述。 ■ ? 2.3.2车辆结构化 随着智能交通高清电警、卡口、虚拟卡口、停车场的广泛建设和应用、借助 智能识别算法将电警、卡口、停车场出入口等场所的车辆相关结构化信息存入车辆主题库，包括车牌、车型、车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车身颜色、车标及遮阳板、是否系安全带、打电话、车辆年检标、摆件挂件、司乘人员的人脸。 基于这些车辆关键特征信息，形成上亿条过车记录数据，从而推动了后台大数据分析服务的发展应用和行业数据挖掘，形成隐匿车辆挖掘、套牌车辆筛选、初次入城、一车多牌、一牌多车、频繁过车、相似车辆串并、高危车辆积分模型、车辆行驶轨迹分析、时空碰撞等实战技战法的应用。在此基础上对车辆特征数据的大数据搜索，即可迅速找到所有符合条件的车辆信息，包括行驶时间与方向、行驶速度、车标、车牌、年款等，还可结合以图搜图的检索方法，在实战平台上调取相关视频和图像文件，快速查询到有关嫌疑车辆信息，还原车辆行驶的轨迹历史信息，实现嫌疑车辆在整个城市的全程运行轨迹查询或结合视频监控信息,
企业如何管理非结构化数据？ 移动应用要求 企业的信息化往移动端发展已经是一种趋势，移动端的非结构化数据也变的越来越重要，因此，做好移动端和PC端非结构化数据的协同应用是企业面临的难题。 大数据应用要求 大数据时代的到来，让每一个企业都在挖掘大数据的价值，同样，作为大数据的一部分，非结构化数据必将给企业带来巨大的应用价值。物联网应用要求 随着移动及大数据应用，物联网已经在国内逐步推进，非结构化数据是物联网应用基础之一，所以做好非结构化数据管理也是势在必行。 最重要的是，进入高度信息化的大数据时代，企业对信息系统高敏捷协作有了更高度的要求。 网络消耗难题分析：文件同步的传统机制是造成网络消耗最大问题 企业的邮件、OA、ERP、文件服务器等应用所涉及到的文件数据共享都是采用文件全量同步、或者是文件全量上传与下载的文件传输方式，这种传统的文件传输方式最大的问题是没有文件增量同步功能，就是当一个文件做过一小点的改动后，要进行同步时，不是只传改动的那部份数据，而是又将整个文件进行同步。 大数据存储和保护难题：传统SAN式存储的扩展性差并且自身没有实现大数据归档备份保护机制 非结构化数据共享往往是随机会产生大并发量访问存储数据的要求，
需要存储系统高弹性、高可扩展性、高可靠性，并且可以灵活的组成一个跨地区网络的以“本地数据本地访问”原则来解决网络大带宽消耗难题，这都是传统的SAN难以做到的。 非结构化数据不安全根本：本地应用程序编辑预览文件时需要同步或拷贝一整个文件的机制 例如当共享一个pdf文件时，或者是word文件给其他人，他们需要在自身安装有对应的pdf或微软office软件并需要完整将这个文件读入他们计算机系统才能浏览或编辑这个文件，这就意味着这个文件的数据已经可以存储到他们的计算机上了。这是非结构化最难以控制的数据泄漏安全问题根源所在。 LFS企业私有文件云是一个统一、稳定、可靠、安全、高弹性扩展的非结构化数据中心系统 解决非结构化数据管理的最佳思路是：集中存储、统一管理
曙光海量结构化数据分析平台解决方案 曙光信息产业(北京)有限公司 2012-05
导言 在数据爆炸的今天，从海量结构化数据中提取并挖掘出有用的信息逐渐成为众多行业的新的应用热点。而海量数据的分析中呈现出的高并发加载数据，海量存储，低并发查询，但每次查询的规模都非常高的特点。使得如何将数据库操作有效并行化成为海量数据分析首要需要解决的问题。虽然目前流行的Hadoop的map-reduce并行计算框架在很多互联网企业中得到了广泛的应用，但却由于其不支持SQL语句，使得难以与现有的基于SQL的关系型数据库的应用场景进行结合。 曙光在海量数据分析和挖掘领域积累了多年的经验，和计算所智能中心合作研发出专门针对海量关系型数据库应用特点的关系型数据库系统DRAC，为海量数据分析系统提供高性能，高可扩展性的并行数据库系统，并且已成功部署在多个国家大型项目中。其底层采用无共享（shared-nothing）的oracle数据库节点作为数据节点，具有较好的扩展性和系统可靠性。DRAC软件将用户的操作透明地转化成对底层数据库的操作，而对用户呈现为单一的数据库系统。DRAC系统可根据数据的访问频度和重要性实施多级存储的方案，以降低整个系统的成本，提高系统的性价比。 技术特点 曙光集群并行数据库DRAC(Dawning’s Real Application Cluster)是一种无共享（shared- nothing）结构的并行数据库管理系统。DRAC原是专为分析网络监控数据设计的并行数据库系统，现已部署在国家某大型项目、某市大型项目等多个系统中。它具有如下技术特点： DRAC采取目前主流的集群设计方法，具有性价比高、扩展性好等诸多优点。 它直接将任意查询分解成操作于分区数据的子查询和汇总中间结果的后处理查询，用成熟的DBMS来实现两种查询的执行，从而避免了一般的分布式查询处理器为了 通用而引入的复杂性。配合针对特定应用的分区策略，DRAC的方法能保证查询执 行的效率。 大任务全并行处理。DRAC采用单机数据库作为基本数据处理单元，将数据并行地写入这些单元数据库，查询时并行地从各个数据库中读取和处理这些数据。这种完 全并行的处理极大地提高了系统存储数据的能力并缩短单个查询的完成时间。DDL 操作也在各数据库节点上并行地执行。 DRAC对外提供单一系统映像，用户使用类似ODBC或JDBC的接口提交SQL语句。 这些操作被服务节点自动地并行执行。 DRAC采取了功能分离的设计思路，像加载、查询等功能均可按需要配置，满足在线扩展的高可用要求。 和Oracle RAC等并行数据库不同，DRAC不需要光纤交换机和较高端的盘阵，硬件成本低。配合灵活部署和简易管理的工具，DRAC在大规模部署时有较高的性能价 格比。
大数据时代，管理系统的出现可以帮助企业提高效率，不同领域的大数据管理系统平台其侧重点不同。企业该选择哪家呢?大数据的处理过程可以分为大数据采集、存储、结构化处理、隐私保护、挖掘、结果展示(发布)等。选择大数据管理系统平台可以考虑以下因素。 (1)平台的集成度 好的平台应该具有较高的集成度，为用户提供良好的操作界面，具有完善的帮助和使用手册、系统易于配置、移植性好。同时随着目前软件开源的趋势，开源平台有助于其版本的快速升级，尽快发现其中的bug，此外，开源的架构也比较容易进行扩展，植入更多的新算法，这对于终端用户而言也是比较重要的。 (2)平台的功能与性能 由于不同平台侧重的功能不同，平台的性能也就有很多需要考察的方面。比如对于存储平台来说，数据的存储效率、读写效率、并发访问能力、对结构化与非结构化数据存储的支持，所提供的数据访问接口等方面就是比较重要的。对于大数据挖掘平台来说，所支持的挖掘算法、算法的封装程度、数据挖掘结果的展示能力、挖掘算法的时间和空间复杂度等，是比较重要的指标。
(3)是否符合技术发展趋势 大数据技术是当前发展和研究的热点，其最终将走向逐步成熟，可以预见在这个过程中，并非所有的技术平台都能生存下来。只有符合技术发展趋势的技术平台才会被用户、被技术开发人员所接受。因此，一些不支持分布式、集群计算的平台大概只能针对较小的数据量，侧重于对挖掘算法的验证。而与云计算、物联网、人工智能联系密切的技术平台将成为主流，是技术发展趋势。 数企BDSaaS是深圳市八度云计算信息技术有限公司推出的一站式企业大数据管理平台软件。包含了企业内部管理云平台、销售管理云平台、生产管理云平台、BI效果分析等产品模块，将企业数据全线打通，为企业管理提供数据支持，彻底解决企业数据孤岛问题。 只需要一个账号，就能够解决各类企业的办公问题;一个数据中心，解决数据分散，易丢失问题;一个APP解决内部信息孤岛，打破企业系统数据的孤岛现象，利用多维度企业数据化分析，为企业发展提供数据化指导。