近幾年，安防相關設備的大量應用積累了海量、多維度的數據，數據量達到PB級，在數字成為新時代經濟發展的重要資源的背景下，安防行業如何利用起這些豐富的“資產”?多維數據融合或許是一個不錯的答案。

　　融合多維數據成為安防技術發展的有益嘗試

　　多維數據融合，顧名思義，就是對多維度、多場景數據的交叉融合分析，不僅包括不同設備對同一物體的識別，也包括不同場景下的數據融合。

　　以人臉識別為例，目前人臉識別技術擁有很高的精確度，但在龐大的應用基數下，也會出現很高的誤報數，對實際應用產生阻礙。這時就需要將視頻數據、車輛數據、定位數據等不同維度的數據融合起來，進一步提升識別效果、降低誤報率。這是單純改進算法、提升芯片技術等方法所無法做到的。

　　多維數據融合不僅是提升安防行業核心競爭力的“武器”，也是行業發展的有益探索。

　　多維數據融合技術是怎樣應用的?

　　在安防行業的許多細分應用場景中，業務模式都將會隨著多維數據融合的應用而發生變革，產生很大飛躍。

　　以交通領域為例， ETC用戶數超過1900萬的廣東與阿里云合作建立了多維數據融合的車輛追蹤平臺，該平臺整合了ETC門架路測設備單元信息、高速公路出入口數據、車牌識別信息以及 攝像頭抓拍等數據，與交管部門的車輛信息、車輛通行數據等相融合，能夠讓管理部門對進入路網的車輛建立檔案，進行身份推斷和軌跡還原，有效追蹤車輛。

　　在 智慧城市應用中，也可以監測城市交通、電力、運輸等實時狀態，構建城市數字畫像，為城市運行管理提供精細管理、科學決策支持。

　　而在新零售領域，借助多維度數據融合，安防設備不僅能夠起到安全防范、刷臉支付等作用，還可以結合消費者決策路徑中每一個環節所產生的數據，對目標消費者進行內容投放。

　　信息流通和共享是關鍵

　　多維大數據時代，關鍵在于信息流通和共享。目前安防行業中擁有海量非結構化數據和多種物聯感知數據，只有建立能夠快速數據存取系統和擁有開放的結構化處理的系統，才能支持后續多維數據碰撞，保證充分挖掘其價值。

　　目前來看，安防企業已經不斷發力多維數據融合應用，其中，交通及公安領域已成為激烈的角逐地，安防企業正不遺余力地“清洗”數據，以獲得更加“干凈”的多維數據信息，從而加快多維數據的融合和碰撞，更好地滿足公安及交通業務的要求。

　　結語：“數化萬物，智在融合”。原本互不相關的不同維度的數據，在多維數據融合技術的催化下提升了整個行業的管理水平和服務能力，同時也能充分挖掘安防大數據的應用特點，為企業擴張新的行業應用創造機會。相信在不久的將來，智慧安防行業會產生更大的經濟價值。