在數據時代，數據類型呈現多樣性，有視頻、圖片等非結構化數據，有文本、日志等半結構化數據，也有位置信息、過車記錄等結構化數據。如何對如此龐大且類型多樣的數據進行分析處理，如何將非結構化數據轉換成為結構化數據，如何深入挖掘并有效利用這些大規(guī)模數據，已經超出了傳統(tǒng)數據處理軟件的能力范圍。
在所有垂直行業(yè)中安防行業(yè)是最難將原始數據向結構化數據轉換的領域：一方面，安防領域中的拍攝環(huán)境復雜多變，且數據存儲質量參差不齊;另一方面，信息價值呈冪律分布，最具價值、有效的信息可能只分布在一個極短的瞬間;并且安防行業(yè)數據體量也是超乎想象。
所以，對于安防行業(yè)而言，數據的魅力在于“有用”，價值含量、挖掘成本比數量更為重要。
數據堂視頻結構化數據處理技術
(目標自動預識別，精確標注和跟蹤，以及對人、車屬性更細致的標注。)
數據堂在非結構化數據處理、大數據云服務等方面擁有國際領先的自主核心技術，開發(fā)出基于“Human-in-the-loop人在回路”人機交互參與的人工智能數據加工平臺，即數據預識別技術。在實際的數據處理過程中，大量數據可以運用自動標注系統(tǒng)進行標注，再由人工進行補充測試篩查，顯著的提高了數據處理效率和數據質量。解決迫在眉睫的數據需求。
隨著智慧城市的快速發(fā)展建設，對智能安防技術的要求也在不斷提升。通過人工智能對身份、物體進行識別，智能安防技術可以實現及時發(fā)現犯罪嫌疑人、恐怖分子或危險物品等安全隱患。數據堂通過對城市范圍內車輛、道路、室內監(jiān)控、事件監(jiān)控、場景監(jiān)控、防暴恐等數據服務，可以幫助智能安防技術趨向成熟，發(fā)揮更大的價值。
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