⑴ 互联大数据时代带给报警运营处警的变化
互联大数据时代带给报警运营处警的变化
改革开发以来，随着经济的不断发展，贫富差距的日益分化，导致社会治安出现问题，抢劫、盗窃等案件时有发生，给人们的生活带来了极大的影响。在这种情况下，我国的安保行业开始逐步发展起来。
1984年，第一家保安公司在深圳蛇口成立，主要提供人防服务。90年代属于报警运营发展的初级阶段，也是联网报警中心建设的起步阶段。在这段时间，联网报警中心开始建立，但是这些中心基本上都是由公安局主导建设，保安服务公司开展的各项服务活动，实行的是有偿服务的原则。2000年后联网报警进入快速发展阶段，很多保安公司和民营公司、以及部分外企开始介入，技防业务得到高速发展。当出现警情时，由报警运营企业派遣出警人员进行警情的排查和处理。相对人防来说这是一个巨大的进步，但也存在着一定的不足。传统的报警运营企业，所使用的联网报警平台警情展现方式单一，报警信息以文字加声音的方式提示，由于无法看到现场实际情况，接警人员只能通过电话进行核实，核实手段单一。因报警运营企业是收费提供服务，当联系不上业主或无法准确判断时，那么为了避免用户损失就必须安排相关人员进行出警，一般情况下因为设备质量使用环境等多方面原因，导致报警误报率居高不下，造成运营商成本开支增加，同时也影响了出警人员的工作效率。
近年来，随着网络通讯技术和视频监控技术的进步，可视化报警业务逐渐推出，通过中心可以对现场的报警环境进行复核，减少了现场警情复核的环节，运营商的出警队伍有一定减少，降低了企业的运营成本。但是我们应该看到减少的幅度不大，对于企业来说还是一个很庞大的队伍。并且整个接处警流程还是没有发生什么根本的变化，目前的出警方式还是当报警发生后，中心接警员确认报警后通过电话或者对讲设备通知现场接警人员进行出警操作，现场人员处理完成后提交一份纸质的处理报告完成整个出警的流程。整个流程并没有随着科学技术的发展而带来一个质的飞跃。
从当前的市场环境和出警流程来看，我认为目前的报警运营主要存在以下几个问题：第一，从整个行业来看，因为整个安防运营市场门槛低，导致市场竞争激烈，各运营商服务内容同质化严重，为了争夺用户，只能通过低价的方式来吸引用户。但是价格降低的同时运营成本却随着人力等成本的提高而增加，这就导致只能通过采用低端廉价的报警设备、降低服务质量和内容来节约开支，从而导致服务水平的下降，服务水平下降导致只能降低价格来吸引用户，以此陷入一个恶性循环。在用户抱怨服务水平差的同时，运营商却在抱怨自己没有赚到钱，没有过多的考虑如何通过提高用户的服务质量来提高企业效益。
第二，安保人员从业门槛低，经济待遇和社会地位低，造成人员流失率高、招人难、服务质量提升困难等不良影响，吸引高素质的人员来加入这个行业也困难重重。
第三，出警员在赶赴出警现场的过程中，行驶路线是根据平时的习惯以及平时的经验来进行选择的，但是当不熟悉路况或遭遇上下班高峰期的时候，容易导致不能第一时间到达现场，影响了出警的结果。
第四，大部分运营商根据地域以及用户数量进行区域划分，并根据这些划分进行相关资源的配置。但是这样可能就会出现各区域资源分配不均的问题，有些报警高发地段发生报警时没有足够的人员进行现场处理，而有的地段却出现短暂的人员闲置问题。如在节假日，遇到突发情况时，很容易出现出警人员不够等情况。
第2页：互联网＋报警对处警的影响
针对这些问题，有的运营商考虑通过安装可视化设备，报警中心对现场的报警信息进行核实，而不是派出警人员进行现场核警，以此来减少人员、交通开支。但是实际操作之后，发现基本无法实现。因为即使有视频监控作为核实手段，接警人员也不能做到百分百判断准确，在无法确定警情真伪时还是要派人出警。并且出警时危险性较高，现场可能会碰到犯罪份子，加上现场情况的复杂出警人员要随时处置突发情况，所以报警处理必须要有完善的出警流程和专业的出警人员进行处理。
互联网＋报警对处警的影响
互联网行业发展迅猛，深入到各行各业为各行业发展提供了便利。未来的报警绝不仅仅是报警中心、接警人员与用户之间的一个简单的互动过程，而是一个基于互联网、手持设备等为基础展开，融合各个软件、硬件为一体的综合报警体。中心可以通过视频监控实时监测现场的情况，当触发报警的时候，报警中心可以迅速判断当前是哪种类型的报警并联动现场视频进行复核。当复核后确认需要出警时，中心会通过GPS定位功能定位当前离报警点最近的出警人员，并将报警信息和现场视频图像转发至出警人员的APP软件上，并通过电子地图导航功能，提供最优的路线方便出警人员在第一时间到达现场。
出警人员到达现场后，可以通过手持设备进行拍照和录像，并实时将这些现场资料传递回中心分析并保存。除了可借助视频系统进行核警以外，还可为用户更好的展现所提供的服务内容，进一步体现安保服务的价值，提高用户认可度。出警人员随身携带单兵无线设备，利用无线网络实时传输影音信息到联网报警中心。用户也可以随时随地通过手机APP访问中心，查看出警人员的现场处理情况，并能通过语音与现场出警人员通话，协助出警人员快速进入现场及处理突发情况，通过此方式让用户了解整个出警的过程，让用户觉得购买的服务物有所值。警情处理结束后，出警人员可以通过APP软件登陆中心平台，完成相关处警操作，还可上传一些视频、图片进行辅助描述。总之，对于警情的记录不再是一些简单的文字描述，而是视频、图像、文字的综合体。这样后期对报警信息进行查询的时候也可以有一个很直观的认识，也可以作为证据提供给公安和保险公司。
在实际的使用中，对于一些VIP用户例如银行、金店、炸药库等，对于这些高安全场景，多一秒的耽搁就会产生巨大的损失。针对这些地方，可采用边核实边出警的方式，当收到VIP用户报警后，报警中心自动把报警信息转发该域内出警人员，并将现视频直接传给出警员，出警员在赶赴现场的过程中，配合中心对现场情况进行复核，真正实现移动式接处警。
大数据在报警处警的应用
目前报警运营公司对于处警的结果只是当作一个历史记录一样来进行存储，每隔一段时间进行一个统计，统计相关的出警结果，而没有发挥其更大的作用。其实这些数据带来的价值远远不止于此。
第一，通过对大数据挖掘，可以分析出每个设备的误报率、设备故障原因频率等，以此来选择物美价廉的设备提供给用户。
第二，也可以分析出每个区域一段时间的报警次数，这样可以在相关资源分配的时候有所侧重，更好地调度出警人员，在报警多发地增加出警人员等。
第三，还可以对具体时间段进行分析，如果在节日期间会出现事故多发的情况，那么下次节日时就可以提前进行相关的安排。
第四，同时，通过大数据，可以对报警的原因进行分析，比如秋冬季空气干燥的时候，出现火灾的情况会大幅度的提高，那么就可以提前做好相关的措施，提前通知各部门密切配合。
第五，通过人流统计，统计出某区域人员访问量，提供商家以做参考。
第3页：报警服务行业发展趋势报警服务行业发展趋势
报警运营提供的是有偿服务，需要用户来买单，但前提是服务必须得到认可。但是现在的报警运营商都缺乏和用户进行深层次的沟通，在安装设备，告知用户简单的操作之后，就消失的无影无踪。再去用户那里时，不是报警了需要处理，就是去收取服务费了。对于用户来说，特别贴心的体验根本谈不上，这严重影响了用户的满意度。
为了提高服务质量，也为了提高服务的水平，中心可以提供用户访问的机制。当平台核实现场出现报警后，需要及时提醒用户，用户可以通过安装APP软件实时查看现场的情况，并了解出警人员的处理情况，可以使用APP软件查询到一段时间的报警信息，并可查询到每条报警报告的详细信息，了解报警的原因、处理的结果，并可以对出警人员、出警结果进行打分和评价，中心根据用户的反馈来进行适当的调整，以此来提高服务质量。对于用户反馈比较满意的出警人员，可以通过升职加薪等方式提高其待遇，以此来挽留专业人才，更好的为用户进行服务。对于运营商来说，发送给用户的也不需要仅仅是一条条冷冰冰的报警信息提醒，也可以发一些生活小贴士之类的，比如天气变化、交通变化等等信息，提高用户的满意度。
靠价格竞争抢占市场决不是长久之计，价格低只能给用户提供更差的服务，今后安防服务市场进一步放开，越来越多的企业和有识之士进入这个领域，会给整个市场带来更大的冲击，从而淘汰掉那些规模小、服务差、服务内容少的企业。我相信未来一定是个服务决胜的时代。
目前，通讯成本居高不下是制约可视化联网报警业务发展的重要因素，联网报警中心要进行可视化接出警并提供用户更好的体验，需要一定的通讯网络保障。然而，目前光纤费用和手机流量资费还较高，远远达不到普及的要求。不过在今年的经济形势座谈会上，李克强总理已指出我国网费偏高网速偏慢，并督促有关部门负责人，研究如何把流量费降下来。相信未来随着通信费用的降低和网络带宽的提高，可视化报警运营服务将会迎来事业上的又一个春天。
以上是小编为大家分享的关于互联大数据时代带给报警运营处警的变化的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
⑵ 当大数据遇上安全报警 服务才是硬道理
当大数据遇上安全报警 服务才是硬道理
在经济技术不断发展的时代进程中，大数据及互联网在不同领域中不断渗透，深入到各行各业，不仅为自身拓展性带来基础保障，也为各行业发展提供了便利。安全报警行业在大数据影响下也发生了巨大改变，大多数报警服务商已经越来越深切地感受到外部行业不景气对自身业务经营带来的冲击以及国家级“互联网+”和“大数据”化的推动。大数据 兼顾用户和厂商需求
安全报警行业是一个以结果诉求和导向为主的特殊行业，对于客户而言，其最核心的关注点在于安全保障，追求的结果是利益不受损失，某种意义上来说是一种感性而难以量化的感受性指标。而对于服务商或者设备厂家而言，其最核心的关注点在于报警，追求的结果是报警的准确性和及时性。这些是能够有客观技术参数和衡量指标的理性表现,而大数据可以有效兼顾这两方面的需求。
用户：通过对大数据挖掘可以分析出每个设备的误报率、设备故障原因频率等，以此来选择物美价廉的设备提供给用户，并系统性地优化和改进安全报警系统的功能和性能。报警过程实际上就是检验报警系统功能设计和性能指标的试验场，报警系统的工作过程涉及前端探测感知、主机控制传输、中心机(服务器)接收处理和平台软件编译转换，如果不对这一过程中的诸多数据进行甄别和利用，也就失去了系统联网意义。
报警服务对于大数据的应用实际上与用户的日常使用需求和对于安全报警服务的提供、优化和改进息息相关。一方面对于不同的客户群体、不同的安装使用位置、不同的系统启用时段、不同的安全保障服务诉求等个性化较强的服务性内容起到统一的标准制定和个性化满足的方向性指导；另一方面能够方便运营服务商对日常根据市场和用户反馈推出更多种形式的服务内容，同时能够根据一些需求体现的趋势进行挖掘和引导更多形式的安全报警服务，进而开拓出新的报警服务市场。比如将传统的防盗报警扩展到安全报警，将固定点报警扩展到移动目标报警等。
服务商或设备厂家：通过大数据，可以对报警的原因进行分析，比如秋冬季空气干燥的时候，出现火灾的情况会大幅度提高，那么就可以提前做好相关的措施，提前通知各部门密切配合；通过对具体时间段进行分析，如，在节日期间会出现事故多发的情况，那么下次节日时就可以提前进行相关的安排；通过人流统计，统计出某区域人员访问量，来为商家提供做参考。
在报警系统工作过程中，我们可以整理和分析得出更加符合应用实际的多种有用信息并进行有针对性的优化和改进。比如温度传感器的灵敏度调节问题，湿度传感器的工作寿命问题，压力传感器的接触受力面对探测精度和准度的影响问题，主机控制系统的稳定性和数据传输的速度、准度问题，中心机或服务器对报警数据的接收、存储和处理的响应速率的问题，平台软件对各种数据信息的转换编译转换问题等。这一系列涉及到技术参数指标的优化和改进都需要以大量的日常报警过程数据的积累和分析，对某一个具体的性能指标进行有针对性的调整以符合不同使用场景、不同使用对象、不同使用时段对于安全性和方便性的个性化需求。分析出每个区域一段时间的报警次数，这样可以在相关资源分配的时候有所侧重。
未来报警服务将会快、准、狠
在电子信息技术越来越发达，特别是大数据采集和运用越来越火热的今天，进行基础甚至是全方位的数据采集已经没有任何技术难度，但数据的采集、整理、分析和利用才是真正的“大数据”内涵，安全报警行业尤其如此——从这个角度而言，目前大多数的报警服务企业尽管都打着“大数据应用”的名号，实际上离运用还差得很远。
未来的报警绝不仅仅是报警中心、接警人员与用户之间的一个简单的互动过程，而是一个基于互联网、手持设备等为基础展开，融合各个软件、硬件为一体的综合报警体。接警中心通过视频监控实时监测现场的情况，当触发报警的时候，报警中心可以迅速判断当前是哪种类型的报警并联动现场视频进行复核。当复核后确认需要出警时，中心会通过GPS定位当前离报警点最近的出警人员，并将报警信息和现场视频图像转发至出警人员的APP软件上，并通过电子地图导航功能，提供最优的路线方便出警人员在第一时间到达现场。出警人员到达现场后，可以通过手持设备进行拍照和录像，并实时将这些现场资料传递回中心分析并保存。
且在实际的使用中，对于一些VIP用户例如银行、金店、煤矿等高安全场景，可采用边核实边出警的方式，当收到VIP用户报警后，报警中心自动把报警信息转发该域内出警人员，并将现视频直接传给出警员，出警员在赶赴现场的过程中，配合中心对现场情况进行复核，真正实现移动式接处警。
如今越来越多的安全报警服务客户开始对于日常服务提出众多基于大数据应用的要求，同时许多在探索安全报警行业外向发展的运营商本身已经有了有了比较明确的思路和方向。毕竟靠价格竞争抢占市场决不是长久之计，价格低只能给用户提供更差的服务，今后安防服务市场进一步放开，越来越多的企业和有识之士进入这个领域，会给整个市场带来更大的冲击，从而淘汰掉那些规模小、服务差、服务内容少的企业。
如今已经有厂家和服务商开始采取合作试点的方式进行新的尝试。他们在进一步强化自身数据处理能力的同时，针对警情危害程度进行过滤，为其匹配相对应的处理方案。通过对平台数据处理技术的应用，将不同的设备连接到服务系统中，这样就能在不限时间、地点的情况下，及时掌握警情信息，将误报问题的发生频率降到最低，以更加高效的共享优势，交给用户一份满意的答卷，从而提升用户粘性，合理规避用户满意度下降、用户流失问题。对于公司经营以及行业发展有追求的企业，应该及时地展现出这样的眼光和胸怀，方可让在全方位的市场经济疲软的冲击下使得安全报警业焕发出新的生命力。
结语：时代一直在变化，技术的发展也是日新月异，但是对于安全的需求是始终如一的，而满足安全需求的报警行业仍将在很长一段时间里持续发挥重要的作用。在科技创新、服务创新时代，安防企业应该通过吸纳人才、技术创新、提高产品科技含量等来提高核心竞争力，加快向科技型企业转变，同时用把握多元化细分市场的拓展机会，寻找空白市场，打造定制化的专业路线，量身打造满足行业用户需求的解决方案，用好的服务留住客户。相信只要继续深耕行业，深入了解消费者诉求，不拘泥于传统报警行业思维，行业的发展前景依然美好。
⑶ 大数据在安防领域主要有哪些应用难点在哪
一、安防大数据主要应用领域
（一）大数据是视频智能分析基础
在大数据应用时代，视频因其信息含量最高、数据量最大，分析运算最复杂而成为大数据时代采集分析传输存储应用最具挑战的国际技术难题！智能视频分析研究永无止境，分析算法必须以监控视频为资源，研究实时或历史监控视频中的目标特征提取、增强与行为分析等关键技术，才能推动监控视频应用模式从事后被动处置向事前主动预防转变。
（二）帮助实现智慧城市智能化
我国智慧城市建设面临的重大挑战之一，是城市系统之间由于标准问题无法有效集成，形成信息孤岛。因此，在大数据融合技术领域，一方面要加强大数据标准建设，另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发，为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。大规模数据在智慧城市系统流动过程中，出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑，需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合，这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。大数据分析与挖掘技术为智慧城市治理提供了强大的决策支持能力。
（三）提高警务办事效率
互联网技术的飞速发展已经为构建一个大型全国性的专业报警运营服务平台提供了有力的技术支撑。通过这个报警平台，报警运营服务商手中会累积海量的用户数据，例如用户的身份信息、警情数据、消费记录、维修记录等，这些都是非常宝贵的资源。报警运营服务商可以在此基础上，应用大数据技术进行分析和挖掘，充分发挥大数据的商业价值。
公安如公安系统中的图侦技术，应用模式多样，思维活跃，围绕着“发现线索”的目的可衍生出多种的技战法，只有从这些具体的技战法中才能提炼出需求，真正告诉系统的设计者“我们要什么”。
那么，图侦里的大数据应用需要哪些？像商业大数据那样找规律的应用似乎还远了点，目前最实在的就是从海量视频数据里把有相同线索特征的图像给找出来，让干警发现出新的案件线索。至于“怎么找？”这就是由公安来提的应用模式了。因此，视频大数据的发展并不是简单的由技术厂商做主导，而是需要公安体制内既有刑侦实战经验，又有科技化功底的复合型人才，共同来参与视频大数据应用的发展。
（四）让智能家居“聪明”起来
智能家居会产生大数据，同时也是大数据的重要应用领域，不然它极有可能将停滞不前。家庭产生的大数据能让智能家居更“聪明”，但需要根据实际情况进行有效处理，而不是任何数据的“一锅端”，通过大数据与云计算技术的结合应用，智能家居系统能够第一时间对用户家庭中智能设备的数据、信息进行有效分析、记忆，并将得到的相应规律反过来应用于智能设备，提升智能家居的智能效果。
二、安防大数据应用难点
（一）数据整合问题
不同来源的大数据，分别存储于相互独立的系统中，将这些数据集中于统一的平台，是安防大数据实施的基础性工作，但行业、部门壁垒是最大障碍。即使只是公安内部的视频数据，各省、地市也互不相通，想采集集中也不是一件容易的事。即使集中后，如何找到这些不同类型数据之间的关系，从而挖掘出有价值的数据，也是难点。
（二）数据挖掘、分析算法的成熟度问题
对于安防数据中最重要的视频数据，对其进行智能视频分析和挖掘是很困难的事情。目前，除了车牌识别、人数统计等算法较为成熟外，对视频进行事件分析、人脸识别、摘要等技术都还没达到大规模的商用水平，这也极大地制约了安防大数据的实施。
（三）时效性问题
安防大数据的目的之一就是要解决现有安防系统内以事后查看、分析为主的数据(特别是视频数据)应用形式，还要增加以事前预警、实时处理，这对大数据处理技术的实时性要求很高。这种时效性就决定了视频安防大数据的高运算量、高传输带宽的要求。
（四）信息安全与用户隐私问题
安防行业，特别是公安行业对数据的安全性要求非常高，这也是造成数据的区域隔离的重要原因。同时，在利用安防大数据上，如何保护用户的隐私，也是一个非常重要的课题，目前主要采用数据脱敏的办法。当务之急就是将安防数据安全级别需要有明确的分级定义，不能一味强调安全而各自封闭，否则必将导致安防大数据分析成为无源之水。
（五）视频图像数据挖掘的难点
1.识别什么特征？一副图像或者一段视频可以有无数角度的标签属性去描述，什么才是我们需要的属性？这与我们需要得到的目的密切相关，这就需要公安图侦的人才来归纳终结。
2.识别算法开发难，由于是平面图像，因此特征的识别主要原理就是看图像区域中的轮廓、颜色、纹理与特征库进行比较。但是在同一个物体在不同监控角度的摄像头中显示出的轮廓都不相同，因此无法做到识别。
3.大规模数据处理难，即使做到了识别算法，但是如果要通过数据处理服务器的形式对大规模的视频进行结构化处理，这个建造成本巨大，其能源的耗费在中国这个夏季需要限电的情况里也不切实际。
（六）警务服务平台大数据难点：
1.如何将不同报警运营服务商之间的数据整合在一起？
2.我国多数报警运营网络尚未完成规模化建设，用户规模大、跨省市运营的网络很少，每家报警运营服务商的警情并发量不大，而且报警运营服务商之间普遍存在信息孤岛，很难通过大数据分析实现数据的增值。
3.大数据的挖掘是一个长期的过程，需要企业不断的尝试，挖掘出有意义的信息或规律，并将结果拿到市场上检验。
4.大数据自身也面临着挑战，数据的运用仍面临多种技术难关的束缚，大数据方面的人才比较缺乏，大数据的产品尚不成熟等问题都制约着大数据在报警运营服务领域的发展。
总结
针对这些问题和难点，个人就一个方面提出自己的见解，大数据的信息采集和监测。就目前来说，大数据跟互联网是一个互相关联的整体。那么，在数据挖掘方面，对论坛，贴吧，微博，微信的信息采集就变得十分必要了。数据挖掘以后，还要对数据进行筛选和处理。此时，信息的监测就发挥作用了。就目前来说，能把信息采集和信息监测结合起来，运用到实际中的企业不多，可以留意一下这家，两个字的，快乐的“乐”，思考的“思”，在这方面具备一定的积淀和实力。大数据是一个新的行业。因此要找具备一定技术的，才能应用于安防领域，并产生应有的效果。
⑷ 大数据线索预警是什么
通过大数据排查进行报警。大数据(bigdata)，或敏闹称巨量资料，指的是所涉及桥码罩的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在大数据下不需要人工进行排查，通过大数据模拦就可以进行排查车辆、人员进行报警。预警是指在灾害或灾难以及其他需要提防的危险发生之前，根据以往的总结的规律或观测得到的可能性前兆。