⑴ 互聯大數據時代帶給報警運營處警的變化
互聯大數據時代帶給報警運營處警的變化
改革開發以來，隨著經濟的不斷發展，貧富差距的日益分化，導致社會治安出現問題，搶劫、盜竊等案件時有發生，給人們的生活帶來了極大的影響。在這種情況下，我國的安保行業開始逐步發展起來。
1984年，第一家保安公司在深圳蛇口成立，主要提供人防服務。90年代屬於報警運營發展的初級階段，也是聯網報警中心建設的起步階段。在這段時間，聯網報警中心開始建立，但是這些中心基本上都是由公安局主導建設，保安服務公司開展的各項服務活動，實行的是有償服務的原則。2000年後聯網報警進入快速發展階段，很多保安公司和民營公司、以及部分外企開始介入，技防業務得到高速發展。當出現警情時，由報警運營企業派遣出警人員進行警情的排查和處理。相對人防來說這是一個巨大的進步，但也存在著一定的不足。傳統的報警運營企業，所使用的聯網報警平台警情展現方式單一，報警信息以文字加聲音的方式提示，由於無法看到現場實際情況，接警人員只能通過電話進行核實，核實手段單一。因報警運營企業是收費提供服務，當聯系不上業主或無法准確判斷時，那麼為了避免用戶損失就必須安排相關人員進行出警，一般情況下因為設備質量使用環境等多方面原因，導致報警誤報率居高不下，造成運營商成本開支增加，同時也影響了出警人員的工作效率。
近年來，隨著網路通訊技術和視頻監控技術的進步，可視化報警業務逐漸推出，通過中心可以對現場的報警環境進行復核，減少了現場警情復核的環節，運營商的出警隊伍有一定減少，降低了企業的運營成本。但是我們應該看到減少的幅度不大，對於企業來說還是一個很龐大的隊伍。並且整個接處警流程還是沒有發生什麼根本的變化，目前的出警方式還是當報警發生後，中心接警員確認報警後通過電話或者對講設備通知現場接警人員進行出警操作，現場人員處理完成後提交一份紙質的處理報告完成整個出警的流程。整個流程並沒有隨著科學技術的發展而帶來一個質的飛躍。
從當前的市場環境和出警流程來看，我認為目前的報警運營主要存在以下幾個問題：第一，從整個行業來看，因為整個安防運營市場門檻低，導致市場競爭激烈，各運營商服務內容同質化嚴重，為了爭奪用戶，只能通過低價的方式來吸引用戶。但是價格降低的同時運營成本卻隨著人力等成本的提高而增加，這就導致只能通過採用低端廉價的報警設備、降低服務質量和內容來節約開支，從而導致服務水平的下降，服務水平下降導致只能降低價格來吸引用戶，以此陷入一個惡性循環。在用戶抱怨服務水平差的同時，運營商卻在抱怨自己沒有賺到錢，沒有過多的考慮如何通過提高用戶的服務質量來提高企業效益。
第二，安保人員從業門檻低，經濟待遇和社會地位低，造成人員流失率高、招人難、服務質量提升困難等不良影響，吸引高素質的人員來加入這個行業也困難重重。
第三，出警員在趕赴出警現場的過程中，行駛路線是根據平時的習慣以及平時的經驗來進行選擇的，但是當不熟悉路況或遭遇上下班高峰期的時候，容易導致不能第一時間到達現場，影響了出警的結果。
第四，大部分運營商根據地域以及用戶數量進行區域劃分，並根據這些劃分進行相關資源的配置。但是這樣可能就會出現各區域資源分配不均的問題，有些報警高發地段發生報警時沒有足夠的人員進行現場處理，而有的地段卻出現短暫的人員閑置問題。如在節假日，遇到突發情況時，很容易出現出警人員不夠等情況。
第2頁：互聯網＋報警對處警的影響
針對這些問題，有的運營商考慮通過安裝可視化設備，報警中心對現場的報警信息進行核實，而不是派出警人員進行現場核警，以此來減少人員、交通開支。但是實際操作之後，發現基本無法實現。因為即使有視頻監控作為核實手段，接警人員也不能做到百分百判斷准確，在無法確定警情真偽時還是要派人出警。並且出警時危險性較高，現場可能會碰到犯罪份子，加上現場情況的復雜出警人員要隨時處置突發情況，所以報警處理必須要有完善的出警流程和專業的出警人員進行處理。
互聯網＋報警對處警的影響
互聯網行業發展迅猛，深入到各行各業為各行業發展提供了便利。未來的報警絕不僅僅是報警中心、接警人員與用戶之間的一個簡單的互動過程，而是一個基於互聯網、手持設備等為基礎展開，融合各個軟體、硬體為一體的綜合報警體。中心可以通過視頻監控實時監測現場的情況，當觸發報警的時候，報警中心可以迅速判斷當前是哪種類型的報警並聯動現場視頻進行復核。當復核後確認需要出警時，中心會通過GPS定位功能定位當前離報警點最近的出警人員，並將報警信息和現場視頻圖像轉發至出警人員的APP軟體上，並通過電子地圖導航功能，提供最優的路線方便出警人員在第一時間到達現場。
出警人員到達現場後，可以通過手持設備進行拍照和錄像，並實時將這些現場資料傳遞回中心分析並保存。除了可藉助視頻系統進行核警以外，還可為用戶更好的展現所提供的服務內容，進一步體現安保服務的價值，提高用戶認可度。出警人員隨身攜帶單兵無線設備，利用無線網路實時傳輸影音信息到聯網報警中心。用戶也可以隨時隨地通過手機APP訪問中心，查看出警人員的現場處理情況，並能通過語音與現場出警人員通話，協助出警人員快速進入現場及處理突發情況，通過此方式讓用戶了解整個出警的過程，讓用戶覺得購買的服務物有所值。警情處理結束後，出警人員可以通過APP軟體登陸中心平台，完成相關處警操作，還可上傳一些視頻、圖片進行輔助描述。總之，對於警情的記錄不再是一些簡單的文字描述，而是視頻、圖像、文字的綜合體。這樣後期對報警信息進行查詢的時候也可以有一個很直觀的認識，也可以作為證據提供給公安和保險公司。
在實際的使用中，對於一些VIP用戶例如銀行、金店、炸葯庫等，對於這些高安全場景，多一秒的耽擱就會產生巨大的損失。針對這些地方，可採用邊核實邊出警的方式，當收到VIP用戶報警後，報警中心自動把報警信息轉發該域內出警人員，並將現視頻直接傳給出警員，出警員在趕赴現場的過程中，配合中心對現場情況進行復核，真正實現移動式接處警。
大數據在報警處警的應用
目前報警運營公司對於處警的結果只是當作一個歷史記錄一樣來進行存儲，每隔一段時間進行一個統計，統計相關的出警結果，而沒有發揮其更大的作用。其實這些數據帶來的價值遠遠不止於此。
第一，通過對大數據挖掘，可以分析出每個設備的誤報率、設備故障原因頻率等，以此來選擇物美價廉的設備提供給用戶。
第二，也可以分析出每個區域一段時間的報警次數，這樣可以在相關資源分配的時候有所側重，更好地調度出警人員，在報警多發地增加出警人員等。
第三，還可以對具體時間段進行分析，如果在節日期間會出現事故多發的情況，那麼下次節日時就可以提前進行相關的安排。
第四，同時，通過大數據，可以對報警的原因進行分析，比如秋冬季空氣乾燥的時候，出現火災的情況會大幅度的提高，那麼就可以提前做好相關的措施，提前通知各部門密切配合。
第五，通過人流統計，統計出某區域人員訪問量，提供商家以做參考。
第3頁：報警服務行業發展趨勢報警服務行業發展趨勢
報警運營提供的是有償服務，需要用戶來買單，但前提是服務必須得到認可。但是現在的報警運營商都缺乏和用戶進行深層次的溝通，在安裝設備，告知用戶簡單的操作之後，就消失的無影無蹤。再去用戶那裡時，不是報警了需要處理，就是去收取服務費了。對於用戶來說，特別貼心的體驗根本談不上，這嚴重影響了用戶的滿意度。
為了提高服務質量，也為了提高服務的水平，中心可以提供用戶訪問的機制。當平台核實現場出現報警後，需要及時提醒用戶，用戶可以通過安裝APP軟體實時查看現場的情況，並了解出警人員的處理情況，可以使用APP軟體查詢到一段時間的報警信息，並可查詢到每條報警報告的詳細信息，了解報警的原因、處理的結果，並可以對出警人員、出警結果進行打分和評價，中心根據用戶的反饋來進行適當的調整，以此來提高服務質量。對於用戶反饋比較滿意的出警人員，可以通過升職加薪等方式提高其待遇，以此來挽留專業人才，更好的為用戶進行服務。對於運營商來說，發送給用戶的也不需要僅僅是一條條冷冰冰的報警信息提醒，也可以發一些生活小貼士之類的，比如天氣變化、交通變化等等信息，提高用戶的滿意度。
靠價格競爭搶占市場決不是長久之計，價格低只能給用戶提供更差的服務，今後安防服務市場進一步放開，越來越多的企業和有識之士進入這個領域，會給整個市場帶來更大的沖擊，從而淘汰掉那些規模小、服務差、服務內容少的企業。我相信未來一定是個服務決勝的時代。
目前，通訊成本居高不下是制約可視化聯網報警業務發展的重要因素，聯網報警中心要進行可視化接出警並提供用戶更好的體驗，需要一定的通訊網路保障。然而，目前光纖費用和手機流量資費還較高，遠遠達不到普及的要求。不過在今年的經濟形勢座談會上，李克強總理已指出我國網費偏高網速偏慢，並督促有關部門負責人，研究如何把流量費降下來。相信未來隨著通信費用的降低和網路帶寬的提高，可視化報警運營服務將會迎來事業上的又一個春天。
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⑵ 當大數據遇上安全報警 服務才是硬道理
當大數據遇上安全報警 服務才是硬道理
在經濟技術不斷發展的時代進程中，大數據及互聯網在不同領域中不斷滲透，深入到各行各業，不僅為自身拓展性帶來基礎保障，也為各行業發展提供了便利。安全報警行業在大數據影響下也發生了巨大改變，大多數報警服務商已經越來越深切地感受到外部行業不景氣對自身業務經營帶來的沖擊以及國家級「互聯網+」和「大數據」化的推動。大數據 兼顧用戶和廠商需求
安全報警行業是一個以結果訴求和導向為主的特殊行業，對於客戶而言，其最核心的關注點在於安全保障，追求的結果是利益不受損失，某種意義上來說是一種感性而難以量化的感受性指標。而對於服務商或者設備廠家而言，其最核心的關注點在於報警，追求的結果是報警的准確性和及時性。這些是能夠有客觀技術參數和衡量指標的理性表現,而大數據可以有效兼顧這兩方面的需求。
用戶：通過對大數據挖掘可以分析出每個設備的誤報率、設備故障原因頻率等，以此來選擇物美價廉的設備提供給用戶，並系統性地優化和改進安全報警系統的功能和性能。報警過程實際上就是檢驗報警系統功能設計和性能指標的試驗場，報警系統的工作過程涉及前端探測感知、主機控制傳輸、中心機(伺服器)接收處理和平台軟體編譯轉換，如果不對這一過程中的諸多數據進行甄別和利用，也就失去了系統聯網意義。
報警服務對於大數據的應用實際上與用戶的日常使用需求和對於安全報警服務的提供、優化和改進息息相關。一方面對於不同的客戶群體、不同的安裝使用位置、不同的系統啟用時段、不同的安全保障服務訴求等個性化較強的服務性內容起到統一的標准制定和個性化滿足的方向性指導；另一方面能夠方便運營服務商對日常根據市場和用戶反饋推出更多種形式的服務內容，同時能夠根據一些需求體現的趨勢進行挖掘和引導更多形式的安全報警服務，進而開拓出新的報警服務市場。比如將傳統的防盜報警擴展到安全報警，將固定點報警擴展到移動目標報警等。
服務商或設備廠家：通過大數據，可以對報警的原因進行分析，比如秋冬季空氣乾燥的時候，出現火災的情況會大幅度提高，那麼就可以提前做好相關的措施，提前通知各部門密切配合；通過對具體時間段進行分析，如，在節日期間會出現事故多發的情況，那麼下次節日時就可以提前進行相關的安排；通過人流統計，統計出某區域人員訪問量，來為商家提供做參考。
在報警系統工作過程中，我們可以整理和分析得出更加符合應用實際的多種有用信息並進行有針對性的優化和改進。比如溫度感測器的靈敏度調節問題，濕度感測器的工作壽命問題，壓力感測器的接觸受力面對探測精度和準度的影響問題，主機控制系統的穩定性和數據傳輸的速度、準度問題，中心機或伺服器對報警數據的接收、存儲和處理的響應速率的問題，平台軟體對各種數據信息的轉換編譯轉換問題等。這一系列涉及到技術參數指標的優化和改進都需要以大量的日常報警過程數據的積累和分析，對某一個具體的性能指標進行有針對性的調整以符合不同使用場景、不同使用對象、不同使用時段對於安全性和方便性的個性化需求。分析出每個區域一段時間的報警次數，這樣可以在相關資源分配的時候有所側重。
未來報警服務將會快、准、狠
在電子信息技術越來越發達，特別是大數據採集和運用越來越火熱的今天，進行基礎甚至是全方位的數據採集已經沒有任何技術難度，但數據的採集、整理、分析和利用才是真正的「大數據」內涵，安全報警行業尤其如此——從這個角度而言，目前大多數的報警服務企業盡管都打著「大數據應用」的名號，實際上離運用還差得很遠。
未來的報警絕不僅僅是報警中心、接警人員與用戶之間的一個簡單的互動過程，而是一個基於互聯網、手持設備等為基礎展開，融合各個軟體、硬體為一體的綜合報警體。接警中心通過視頻監控實時監測現場的情況，當觸發報警的時候，報警中心可以迅速判斷當前是哪種類型的報警並聯動現場視頻進行復核。當復核後確認需要出警時，中心會通過GPS定位當前離報警點最近的出警人員，並將報警信息和現場視頻圖像轉發至出警人員的APP軟體上，並通過電子地圖導航功能，提供最優的路線方便出警人員在第一時間到達現場。出警人員到達現場後，可以通過手持設備進行拍照和錄像，並實時將這些現場資料傳遞回中心分析並保存。
且在實際的使用中，對於一些VIP用戶例如銀行、金店、煤礦等高安全場景，可採用邊核實邊出警的方式，當收到VIP用戶報警後，報警中心自動把報警信息轉發該域內出警人員，並將現視頻直接傳給出警員，出警員在趕赴現場的過程中，配合中心對現場情況進行復核，真正實現移動式接處警。
如今越來越多的安全報警服務客戶開始對於日常服務提出眾多基於大數據應用的要求，同時許多在探索安全報警行業外向發展的運營商本身已經有了有了比較明確的思路和方向。畢竟靠價格競爭搶占市場決不是長久之計，價格低只能給用戶提供更差的服務，今後安防服務市場進一步放開，越來越多的企業和有識之士進入這個領域，會給整個市場帶來更大的沖擊，從而淘汰掉那些規模小、服務差、服務內容少的企業。
如今已經有廠家和服務商開始採取合作試點的方式進行新的嘗試。他們在進一步強化自身數據處理能力的同時，針對警情危害程度進行過濾，為其匹配相對應的處理方案。通過對平台數據處理技術的應用，將不同的設備連接到服務系統中，這樣就能在不限時間、地點的情況下，及時掌握警情信息，將誤報問題的發生頻率降到最低，以更加高效的共享優勢，交給用戶一份滿意的答卷，從而提升用戶粘性，合理規避用戶滿意度下降、用戶流失問題。對於公司經營以及行業發展有追求的企業，應該及時地展現出這樣的眼光和胸懷，方可讓在全方位的市場經濟疲軟的沖擊下使得安全報警業煥發出新的生命力。
結語：時代一直在變化，技術的發展也是日新月異，但是對於安全的需求是始終如一的，而滿足安全需求的報警行業仍將在很長一段時間里持續發揮重要的作用。在科技創新、服務創新時代，安防企業應該通過吸納人才、技術創新、提高產品科技含量等來提高核心競爭力，加快向科技型企業轉變，同時用把握多元化細分市場的拓展機會，尋找空白市場，打造定製化的專業路線，量身打造滿足行業用戶需求的解決方案，用好的服務留住客戶。相信只要繼續深耕行業，深入了解消費者訴求，不拘泥於傳統報警行業思維，行業的發展前景依然美好。
⑶ 大數據在安防領域主要有哪些應用難點在哪
一、安防大數據主要應用領域
（一）大數據是視頻智能分析基礎
在大數據應用時代，視頻因其信息含量最高、數據量最大，分析運算最復雜而成為大數據時代採集分析傳輸存儲應用最具挑戰的國際技術難題！智能視頻分析研究永無止境，分析演算法必須以監控視頻為資源，研究實時或歷史監控視頻中的目標特徵提取、增強與行為分析等關鍵技術，才能推動監控視頻應用模式從事後被動處置向事前主動預防轉變。
（二）幫助實現智慧城市智能化
我國智慧城市建設面臨的重大挑戰之一，是城市系統之間由於標准問題無法有效集成，形成信息孤島。因此，在大數據融合技術領域，一方面要加強大數據標准建設，另一方面要加強海量異構數據建模與融合、海量異構數據列存儲與索引等關鍵技術研發，為給予底層數據集成的信息共享提供標准和技術保障。大規模數據在智慧城市系統流動過程中，出於傳輸效率、數據質量與安全等因素的考慮，需要對大規模數據進行預處理。大數據處理技術往往需要與基於雲計算的並行分布式技術相結合，這也是目前國際產業界普遍採用的技術方案。大數據分析與挖掘技術為智慧城市治理提供了強大的決策支持能力。
（三）提高警務辦事效率
互聯網技術的飛速發展已經為構建一個大型全國性的專業報警運營服務平台提供了有力的技術支撐。通過這個報警平台，報警運營服務商手中會累積海量的用戶數據，例如用戶的身份信息、警情數據、消費記錄、維修記錄等，這些都是非常寶貴的資源。報警運營服務商可以在此基礎上，應用大數據技術進行分析和挖掘，充分發揮大數據的商業價值。
公安如公安系統中的圖偵技術，應用模式多樣，思維活躍，圍繞著「發現線索」的目的可衍生出多種的技戰法，只有從這些具體的技戰法中才能提煉出需求，真正告訴系統的設計者「我們要什麼」。
那麼，圖偵里的大數據應用需要哪些？像商業大數據那樣找規律的應用似乎還遠了點，目前最實在的就是從海量視頻數據里把有相同線索特徵的圖像給找出來，讓幹警發現出新的案件線索。至於「怎麼找？」這就是由公安來提的應用模式了。因此，視頻大數據的發展並不是簡單的由技術廠商做主導，而是需要公安體制內既有刑偵實戰經驗，又有科技化功底的復合型人才，共同來參與視頻大數據應用的發展。
（四）讓智能家居「聰明」起來
智能家居會產生大數據，同時也是大數據的重要應用領域，不然它極有可能將停滯不前。家庭產生的大數據能讓智能家居更「聰明」，但需要根據實際情況進行有效處理，而不是任何數據的「一鍋端」，通過大數據與雲計算技術的結合應用，智能家居系統能夠第一時間對用戶家庭中智能設備的數據、信息進行有效分析、記憶，並將得到的相應規律反過來應用於智能設備，提升智能家居的智能效果。
二、安防大數據應用難點
（一）數據整合問題
不同來源的大數據，分別存儲於相互獨立的系統中，將這些數據集中於統一的平台，是安防大數據實施的基礎性工作，但行業、部門壁壘是最大障礙。即使只是公安內部的視頻數據，各省、地市也互不相通，想採集集中也不是一件容易的事。即使集中後，如何找到這些不同類型數據之間的關系，從而挖掘出有價值的數據，也是難點。
（二）數據挖掘、分析演算法的成熟度問題
對於安防數據中最重要的視頻數據，對其進行智能視頻分析和挖掘是很困難的事情。目前，除了車牌識別、人數統計等演算法較為成熟外，對視頻進行事件分析、人臉識別、摘要等技術都還沒達到大規模的商用水平，這也極大地制約了安防大數據的實施。
（三）時效性問題
安防大數據的目的之一就是要解決現有安防系統內以事後查看、分析為主的數據(特別是視頻數據)應用形式，還要增加以事前預警、實時處理，這對大數據處理技術的實時性要求很高。這種時效性就決定了視頻安防大數據的高運算量、高傳輸帶寬的要求。
（四）信息安全與用戶隱私問題
安防行業，特別是公安行業對數據的安全性要求非常高，這也是造成數據的區域隔離的重要原因。同時，在利用安防大數據上，如何保護用戶的隱私，也是一個非常重要的課題，目前主要採用數據脫敏的辦法。當務之急就是將安防數據安全級別需要有明確的分級定義，不能一味強調安全而各自封閉，否則必將導致安防大數據分析成為無源之水。
（五）視頻圖像數據挖掘的難點
1.識別什麼特徵？一副圖像或者一段視頻可以有無數角度的標簽屬性去描述，什麼才是我們需要的屬性？這與我們需要得到的目的密切相關，這就需要公安圖偵的人才來歸納終結。
2.識別演算法開發難，由於是平面圖像，因此特徵的識別主要原理就是看圖像區域中的輪廓、顏色、紋理與特徵庫進行比較。但是在同一個物體在不同監控角度的攝像頭中顯示出的輪廓都不相同，因此無法做到識別。
3.大規模數據處理難，即使做到了識別演算法，但是如果要通過數據處理伺服器的形式對大規模的視頻進行結構化處理，這個建造成本巨大，其能源的耗費在中國這個夏季需要限電的情況里也不切實際。
（六）警務服務平台大數據難點：
1.如何將不同報警運營服務商之間的數據整合在一起？
2.我國多數報警運營網路尚未完成規模化建設，用戶規模大、跨省市運營的網路很少，每家報警運營服務商的警情並發量不大，而且報警運營服務商之間普遍存在信息孤島，很難通過大數據分析實現數據的增值。
3.大數據的挖掘是一個長期的過程，需要企業不斷的嘗試，挖掘出有意義的信息或規律，並將結果拿到市場上檢驗。
4.大數據自身也面臨著挑戰，數據的運用仍面臨多種技術難關的束縛，大數據方面的人才比較缺乏，大數據的產品尚不成熟等問題都制約著大數據在報警運營服務領域的發展。
總結
針對這些問題和難點，個人就一個方面提出自己的見解，大數據的信息採集和監測。就目前來說，大數據跟互聯網是一個互相關聯的整體。那麼，在數據挖掘方面，對論壇，貼吧，微博，微信的信息採集就變得十分必要了。數據挖掘以後，還要對數據進行篩選和處理。此時，信息的監測就發揮作用了。就目前來說，能把信息採集和信息監測結合起來，運用到實際中的企業不多，可以留意一下這家，兩個字的，快樂的「樂」，思考的「思」，在這方面具備一定的積淀和實力。大數據是一個新的行業。因此要找具備一定技術的，才能應用於安防領域，並產生應有的效果。
⑷ 大數據線索預警是什麼
通過大數據排查進行報警。大數據(bigdata)，或敏鬧稱巨量資料，指的是所涉及橋碼罩的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在大數據下不需要人工進行排查，通過大數據模攔就可以進行排查車輛、人員進行報警。預警是指在災害或災難以及其他需要提防的危險發生之前，根據以往的總結的規律或觀測得到的可能性前兆。