大數據的意義，不在于數據量的龐大，而在于如何從大量的數據中提取出有意義的數據，并對數據進行加工優化，實現其在專業領域的數據的價值。

　　在安防領域，隨著前端點位部署的密度越來越高，通過視頻獲取的視頻數據量在快速增長，安防大數據應用也逐漸成為后續發展趨勢。在安防行業中，大數據的獲取、存儲隨著點位部署增多、云存儲、云計算的發展，已逐步建設完成，但對于數據的應用，如何從非結構化的視頻數據中提取出有效的結構化數據，如何將大數據應用融入到我們解決方案中去，是我們目前研究的重要方向。

　　根據國務院發布的《關于促進大數據發展行動綱要》要求，系統部署大數據發展工作，是國家全面推進大數據發展和應用，建設數據強國的戰略性、綱領性文件。通過推動大數據與云計算、物聯網、移動互聯網等新一代信息技術融合發展，探索大數據與傳統產業協同發展的新業態、新模式，促進傳統產業轉型升級和新興產業發展，培育新的經濟增長點，最終形成一批滿足大數據重大應用需求的產品、系統和解決方案，并建立安全可信的大數據技術體系，使大數據產品和服務達到國際先進水平，國內市場占有率顯著提高。

　　二、行業應用需求分析

　　加油站是我們日常生活中必不可少的一環，每天加油站的加油單數、人車進出數、現場視頻錄像的數據量都很龐大，前期，我們對于視頻的應用只局限與對現場安全的管控，如果有突發事故，可查看現場狀況，但事后視頻會被覆蓋，無法對數據進行進一步應用，并對加油站的運營、管理等產生影響。針對于此，我們從前端設備、后端軟件出發，并結合目前加油站中遇到的經營過程中遇到的問題，探索大數據在加油站中的應用。

　　目前加油站業務應用過程中，主要業務需求分為以下三點：

　　基礎安防-保障安全

　　作為社會的重要配套設施，加油站在城市中隨處可見，而作為高危場所，加油站的縱火等惡性事件發生頻率逐漸增多，因此需要對加油站重要作業區、收銀區、便利店等實現全覆蓋監控，對進出加油站的人/車進行全面管控。同時，對于油罐車進入及時進行跟蹤。

　　智能應用-優化管理

　　通過智能化的手段，對車輛屬性如車身顏色、車型、車輛品牌、車牌等結構化數據進行提取，分析加油站進站率、加油站實時負荷等數據，輔助加油站運營管理。

　　對加油站人員的人臉、人體屬性、行為等結構化數據進行提取，分析企業員工作業是否規范，對油站現場工作人員進行統一管理。

　　數據挖掘-提升服務

　　通過對人/車結構化數據分析，對加油站客戶加油頻率、非油消費習慣等進行分析，為客戶提供優質服務。

　　三、大數據應用建設

　　根據對加油站建設現狀的分析，結合大數據應用的需求，最終確認的大數據應用的研究方向為“車牌/人臉/消費大數據交互”，主要的建設需求包括：

　　大數據在加油站站端運營分析中的應用

　　3.1前端采集設備

　　在大數據的應用過程中，第一步就是數據的采集，在安防項目中，數據的采集設備主要依賴于視頻監控，與加油站高清視頻監控建設不同的是，現在的視頻采集設備更多的往智能化的方向發展，部分設備在前端就可以實現數據的結構化采集。

　　在加油站中主要應用的前端采集設備包括：

　　全景監控攝像機

　　通過全景攝像機，對加油作業區進行全景監控，可將車輛從進入加油站到出去的全過程進行采集，方便事后查驗，同時也可對車輛軌跡進行跟蹤。

　　大數據在加油站站端運營分析中的應用

　　車牌識別攝像機

　　可直接將視頻畫面中車牌、車輛品牌、車身顏色、車型等數據提取出來，以結構化的數據進行存儲。

　　熱度統計攝像機

　　熱度統計系統主要應用于加油站超市及便利店等非油品銷售區域，可對超市中哪些位置人員分布最為密集、受關注度最高進行分析，從而可以在這些位置放置利潤最大的商品。

　　大數據在加油站站端運營分析中的應用

　　3.2云端大數據分析

　　大數據在加油站站端運營分析中的應用

　　在大數據時代，對于海量數據信息，我們需要進行分類整理，并利用整理后的數據，分析業務中實際遇到的問題。在加油站業務應用中，將大數據分為三類，一類是車輛屬性大數據;二類是人員特征大數據，包括熱度分析、客流分析以及人臉大數據;三類是行為特征數據，包括異常行為大數據、規范作業大數據等。

　　3.3業務應用

　　加油站大數據業務應用主要分成四部分，包括營銷管理、運營分析、員工管理以及安全管理。

　　營銷管理

　　營銷管理主要通過對人、車、客流等數據進行分析，了解進站人員的消費習慣，實現油品及非油品的精準化營銷。

　　運營分析

　　運營分析主要依賴于車輛大數據，輔助加油站的運營，并通過對加油站運行過程中的流程管理及優化，提高加油站運營效率。

　　員工管理

　　通過對員工行為大數據，協助加油站站長及省市銷售公司對員工工作情況進行考核。

　　安全管理

　　大數據最終還需要保障加油站的工作安全，除了事后查驗，利用大數據智能分析，可以對加油站現場安全、現場標準化作業等進行事前預警，大大減少工作人員的工作量，并保證工作安全。

　　四、總結及展望

　　通過深度挖掘和應用加油站車輛數據、人員數據、消費數據，并依托大數據應用技術，實現數據間的交互，輔助加油站精細化營銷以及創新經營，是下階段加油站建設的主要方向，也是智慧加油站建設必須思考和面對的問題。通過對大數據在加油站業務應用的分析，希望能夠為下階段加油站的建設開拓出一條不一樣的道路。