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智慧城市中的大数据我们需要了解哪一些

时间:2019-09-05 10:31  编辑:眼爆科技

现代社会中城市长期以来一直依靠视频监控来加强公共安全和遏制犯罪,而如今的智慧城市正在将这些解决方案应用于包括交通管理、照明、停车执法等更多的用途。

这在很大程度上是因为摄像头本身已成为智能计算设备,提供视频分析和与不同系统和设备集成的能力。智能交通就是智慧城市应用中将监控和其他数据组合使用的潜在应用之一。通过部署带有目标监测和识别分析功能的监控摄像头,交警可以自动检测停滞的汽车、错误行驶和其他可能影响安全和行驶时间的事件。利用这种洞察力,城市管理部门可以利用交通管理或数字显示系统提醒驾驶员注意潜在的事件,并引导他们绕路避开这些地点。

智慧城市中的大数据我们需要了解哪一些

智慧城市更大的目标是提升效率、提高可持续性、推动经济发展,提高在城市生活和工作的人们的整体生活质量。为此,市政当局可以使用在较长时间内收集的交通数据来识别和缓解日常的出行瓶颈,减少拥堵时间和降低出对生活质量的负面影响。

这只是市政当局如何实施智慧城市平台和技术以实现这些目标的一个例子。而这些系统的核心是用于存储所有这些数据的解决方案。以下是评估这些作为智慧城市应用基础的存储解决方案时需要考虑的一些关键因素。

将一切整合在一起

根据IHS Markit的数据,到2019年,全球仅监控摄像头每天产生的数据量就会达到2500PB。加上交通管理、接入控制、公共交通等所产生的数据,智慧城市正在面临着庞大的数据量,所有这些数据都必须被收集、汇总和存储,以便进行深入分析,从而使得城市管理者可以采取措施改善安全性、效率和居民日常生活品质。虽然所有这些数据本身都是有价值的,但真正的价值在于能够整合和分析来自不同来源的数据,获得更深入的见解,以及提供城市运营的整体状况。

研究公司IDC预测,到2025年,全球累计的数据量将从2018年的33 ZB(33万亿千兆字节)增长到175 ZB。如上面的IHS Markit数据所示,这些数据很大部分将来自用于安全和商业智能目的IP监控摄像机。因此,在很多情况下,视频监控系统提供了将所有这些信息集成在一起的理想解决方案。由于人工智能 (AI) 强化了这项功能,如今的监控解决方案能够提供智慧城市所需的可行性见解和情报。

智慧城市应用的核心是监控存储解决方案,这些解决方案能够将所有这些数据整合到边缘,以便进行即时分析和提供实时情报,并在后端环境中进行长期分析、总体趋势和深度学习分析,使系统随着时间的推移更加智能。这些强大的存储解决方案旨在满足智慧城市应用的严苛要求,并提供许多其他有益于市政当局的功能。

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