大华通过使用先进设备的云计算系统对安全非结构化数据进行结构化【十博官方网站】

本文摘要:为了构建数据融合、数据共享,首先要解决问题存储的集中问题,大华云存储系统不仅要构建数据的有效融合和共享,还要解决问题系统在硬件设备故障条件下长期存储视频数据和数据恢复问题,应用于安全大数据的分析2)大数据处理技术,安全大数据以半结构化和非结构化数据为主,要构建安全大数据的分析和信息挖掘,首先要解决问题的数据结构化问题。

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在安全行业,随着前端设备分辨率的大幅提高、安全系统建设规模的扩大、视频、图像数据存储时间的扩大,安全大数据问题越来越突出。如何有效地存储、共享和应用数据是最重要的。应用于安全大数据,首先要了解安全大数据的特点。

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安全大数据涉及的类型很多,主要包括结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括警报记录、系统日志、运输数据、概要分析结构化记录、人口库、六合一系统信息等各种相关信息数据库的半结构化数据,例如脸部建模数据、指纹记录等,而不是结构化数据,主要包括视频录像和图像记录区别于其他行业的大数据特征,安全大数据多为非结构化视频和照片,如何分析、提取、挖掘和处理非结构化数据,明确挑战安全行业。大华眼中的大数据是安全视频图像数据,传统的处理方式主要通过事后的人工查询完成,效率极低。

面对大量的安全数据,之后使用传统方式,不仅效率低下,而且不能超越空战的目的,背离了安全系统的建设目的。为了充分利用安全系统的价值,提高安全大数据的应用能力,大华株式会社从多层次、全方位考虑产品和方案计划,大大提高了安全有效信息的慢挖掘能力。为了提高安全大数据的处理效率,首先要从智能分析转行,慢速过滤违反宪法的信息。

大华智能分析从多维度、多产品形态构建。例如事件检查、不道德分析、异常情况警报等,大华前端、存储、平台系统产品需要慢慢构建智能检查,通报系统需要慢慢呼吁事件,这些产品从某种水平分散了安全有效的数据分析,大大减缓了系统整体的大数据处理另外,大华还推出了基于云存储系统的大数据应用于系统,如视频编码解码系统、车辆研究判断系统、意图检索系统、视频稀释概要系统、脸部识别系统、车辆识别系统等。大数据安全应用的几种关键技术——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————轻建设、重应用的现状明确提出了更高的拒绝,如何解决问题成为当务之急。

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为了构建数据融合、数据共享,首先要解决问题存储的集中问题,大华云存储系统不仅要构建数据的有效融合和共享,还要解决问题系统在硬件设备故障条件下长期存储视频数据和数据恢复问题,应用于安全大数据的分析2)大数据处理技术,安全大数据以半结构化和非结构化数据为主,要构建安全大数据的分析和信息挖掘,首先要解决问题的数据结构化问题。数据结构化是指将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。

大华通过使用先进设备的云计算系统对安全非结构化数据进行结构化处理,进一步分析和应用大数据进一步反对。

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