数据来源:《Marketing Analysis of Lens Units Markets》,2016 年,...
陈汉君++吴啸
摘 要：现如今，大数据时代悄然而至，数据广泛应用于各个行业，尤其是在安防领域，数据具有广阔的发展空间，针对这一领域数据采取有效管理技术予以管理，有利于促进安防领域持续进步，确保安防行业有序管理。文章对安防领域中数据管理的积极作用进行了分析，然后在探究安防领域数据管理技术难点的基础上，提出了优化安防领域数据管理技术的有效措施。
关键词：安防领域；数据管理；技术
前言
不同领域对数据运用存在差异性，但无论哪类行业运用数据，均应提升数据管理技术，以确保数据更好的在所用领域中发挥价值。现如今，安防领域面临较多的数据管理难点，并在一定程度上影响安防领域的发展，本文针对安防领域数据管理技术及发展展开探究，具有重要意义。
1 安防领域中数据管理的积极作用
所谓数据管理技术，即人们针对大量数据运用相关技术对其整理分类、有序组织、合理编码、有效存储、全面检索和及时维护，该技术主要经历了三个发展阶段，第一阶段为人工管理阶段，第二阶段为文件管理阶段，第三阶段为数据库管理阶段。这一技术所经历的三个发展阶段，代表着该技术已经趋向完善和成熟。
数据管理技术应用于安防领域，能够促进安防工作有序进行、顺利开展。例如，部分企业针对道路车辆运行情况分析时，主要是在相关数据搜集、整理、图片归纳、视频播放等方式来开展，以此掌握交通情况，并对易发生交通事故的地点进行针对性预防，并且还能利用该技术对违规车牌跟踪，在适合路段报警。数据管理技术在快速路或者高架桥中同样适用，对大型车辆在数据分析的基础上，做好充分的预案。又如，公安部门在实际执法工作中，利用数据管理技术来对犯罪嫌疑人进行人脸识别，能够成功抓捕罪犯，以此提高办案效率。此外，该技术同样适用于公共场合，像火车站、机场等，在客流量较大的场合对有意违法之人进行预测，进而减少安防领域的犯罪率，提高安防领域的安全性[1]。
2 安防领域存在的数据管理技术难点
从上述分析中可知，安防领域应用数据管理技术能够起到积极的促进作用，但是该领域的不同行业中同样表现出了差异性的技术难点。
2.1 行业差异性
IT行业中，数据管理技术的发展相对完善，并且可供选择技术类型和技术途径具有多样性，但是由于这一行业与安防领域仍存在差异性，进而IT行业适用的技术未能在安防领域同样适用。这主要是因为二者的数据类型不同，安防行业主要处理文字、图片、音（视）频等等数据，然而IT行业主要处理计算便捷的浏览记录、网页搜索等。并且，安防行业接触的内存量较大，无论是视频，还是图像均需高清晰度。此外，二者所要求的数据存在实时性差异，相对来说，IT行业的实时性较弱[2]。
2.2 技术难点
一方面，存在小文件存储方面的问题。安防领域中数据管理技术存在的这一难点较为明显，这一领域的小文件即指图片。由于这部分文件与多元数据管理之间的联系较密切，进而要对这类小文件妥善存储，以便在安防应用中及时发挥小文件数据的价值，制定合理的解决方案。另一方面，存在存储成本方面的问题。上述IT行业主要利用分布式存储系统来实施数据管理和存储，同时，还会针对数据重复备份，并不同位置保存。在安防领域中，由于存储对象内存较大，进而备份存储时，需加大资金和技术投入，进而应重新制定适用性方针，将技术难点有效攻破。
3 优化安防领域数据管理技术的措施
首先，合理建立索引，文件整合式存储。应用分布式存储技术将单机存储困难数据进行不同位置存储，并将众多小文件合理整合，以大文件的形式来规范化、统一化管理[3]。
其次，融入擦除码技术，优化利用存储空间。所谓擦除码，即指独立信息由M个符号组成，这一信息经过数学放映后进行发送，最终形成（M+N）个符号组成的信息，由于信道具备的可靠性较小，当信息被传送后，传送过程中会出现符号丢失的现象，如果丢失符号能够被控制在N个范围之内，那么信息接受方能在数学变换的作用下，将M符号的原始信息合理还原。
然后，实施数据管理技术与云计算和物联网有机统一、融合发展。数据管理技术和移动互联、社会计算、物联网等当下流行技术融合性发展，能够提升这一技术在安防领域的应用范围，扩大该技术的应用率。现如今，互联网信息技术的发展空间越来越大，热点技术的有机融合能够促进数据管理技术持续进步，同时，提升该技术的数据计算能力，在未来的发展当中，数据管理技术会向综合应用的方向发展。数据管理处理模式与时俱进创新的同时，还应不断促进软硬件基础设施扎实、巩固、稳定发展。与此同时，将数据管理技术的发展重点转向内存计算，以此丰富多样性数据的处理模式，促进安防领域数据处理实现一体化发展。数据管理技术在未来的发展中还会实现不同领域、不同学科的交叉性发展，并且这也将成为日后发展的主要方向。数据管理技术主要以参与实际应用为主要发展目标，从中可知，安防领域应用数据管理技术时，应主动跳出数据计算本身。目前，大多数数据平台仅限于形式主义，平台的实际应用价值较低，但所运用的数据分析会紧密联系于相关行业，会间接运用到行业知识及模型，此外，数据分析过程中应用到的数据技术少之又少，数据技术不能更好的辅助数据分析。因此，为了上述现状有效缓解，上述问题有效处理，应加强不同领域和学科之间的联系，促进安防领域的数据真正被应用于实践，在行业应用中尽可能多的发挥数据价值[4]。
最后，积极利用数据可视化技术。该技术与数据表现形式——视觉化表现形式之间存在直接联系，这一表现形式在进行信息提出时，主要应用概括形式，并且这一方式提取出的信息包括相应的单位和基本变量。在安防领域的数据管理技术中应用这一先进技术进行分析，不仅能够将上述技术难点有效解决，而且还能优化数据分析结果，详细分析数据内容。在正式分析之前，应针对所要分析的安防数据全面、详细考察，在此基础上实施数据分析工作。在数据分析期间，应及时发挥可视化作用，并将这一作用应用于数据分析之后，这不仅能够方便客户理解，而且还能将数据结果直观展示。此外，将已获结果与模型数据进行综合对比，数据可视化技术方法具有应用广泛性。现如今，这一技术正处于发展阶段，成功运用该技术的案例为数不多。但是随着城市化进程的不断加快，市场技术需要的不断扩大，数据可视化处理技术会取得越来越多的关注度，并且该技术能够获得广阔的发展空间。
4 结束语
综上所述，安防领域数据管理技术在实际发展中面临较多的技术难点，采取有效措施解決这一技术难点，能够将已存的技术问题合理解决，并且还会促进数据管理技术向技术融合性发展和数据可视化发展。同时，这还会促进社会经济、科技水平不断提升。
参考文献
[1]陈子平.基于物联网技术的安防定位管理系统研究和设计[D].复旦大学，2014.
[2]叶飞.BL公司大数据安防技术的应用效益分析与发展路径研究
[D].浙江工业大学，2014.
[3]张曲铭.浅析云存储在安防领域的应用与发展[J].中国安防，
2014，16：51-53.
[4]陈晓辉.安防行业人才现状与人才发展战略[J].中国安防，
2014，07：19-23.
