对于“大数据”的定义，每个人见解都不一样，归根结底，大数据意味着大量数据的集合，将各式各样的数据进行统一的获取、存储、管理以及分析，以得到我们所需要的数据或者价值点。大数据的意义，不在于数据量的庞大，而在于如何从大量的数据中提取出有意义的数据，并对数据进行加工优化，实现其在专业领域的数据的价值。
在安防领域，随着前端点位部署的密度越来越高，通过视频获取的视频数据量在快速增长，安防大数据应用也逐渐成为后续发展趋势。在安防行业中，大数据的获取、存储随着点位部署增多、云存储、云计算的发展，已逐步建设完成，但对于数据的应用，如何从非结构化的视频数据中提取出有效的结构化数据，如何将大数据应用融入到我们解决方案中去，是我们目前研究的重要方向。
根据国务院发布的《关于促进大数据发展行动纲要》要求，系统部署大数据发展工作，是国家全面推进大数据发展和应用，建设数据强国的战略性、纲领性文件。通过推动大数据与云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术融合发展，探索大数据与传统产业协同发展的新业态、新模式，促进传统产业转型升级和新兴产业发展，培育新的经济增长点，zui终形成一批满足大数据重大应用需求的产品、系统和解决方案，并建立安全可信的大数据技术体系，使大数据产品和服务达到*水平，国内*显著提高。
行业应用需求分析
加油站是我们日常生活中*的一环，每天加油站的加油单数、人车进出数、现场视频录像的数据量都很庞大，前期，我们对于视频的应用只局限与对现场安全的管控，如果有突发事故，可查看现场状况，但事后视频会被覆盖，无法对数据进行进一步应用，并对加油站的运营、管理等产生影响。针对于此，我们从前端设备、后端软件出发，并结合目前加油站中遇到的经营过程中遇到的问题，探索大数据在加油站中的应用。
目前加油站业务应用过程中，主要业务需求分为以下三点：
基础安防-保障安全
作为社会的重要配套设施，加油站在城市中随处可见，而作为高危场所，加油站的纵火等恶性事件发生频率逐渐增多，因此需要对加油站重要作业区、收银区、便利店等实现全覆盖监控，对进出加油站的人/车进行全面管控。同时，对于油罐车进入及时进行跟踪。
智能应用-优化管理
通过智能化的手段，对车辆属性如车身颜色、车型、车辆品牌、车牌等结构化数据进行提取，分析加油站进站率、加油站实时负荷等数据，辅助加油站运营管理。
对加油站人员的人脸、人体属性、行为等结构化数据进行提取，分析企业员工作业是否规范，对油站现场工作人员进行统一管理。
数据挖掘-提升服务
通过对人/车结构化数据分析，对加油站客户加油频率、非油消费习惯等进行分析，为客户提供服务。
大数据应用建设
根据对加油站建设现状的分析，结合大数据应用的需求，zui终确认的大数据应用的研究方向为“车牌/人脸/消费大数据交互”，主要的建设需求包括：
3.1 前端采集设备
在大数据的应用过程中，*步就是数据的采集，在安防项目中，数据的采集设备主要依赖于视频监控，与加油站高清视频监控建设不同的是，现在的视频采集设备更多的往智能化的方向发展，部分设备在前端就可以实现数据的结构化采集。
在加油站中主要应用的前端采集设备包括：
全景监控摄像机
通过全景摄像机，对加油作业区进行全景监控，可将车辆从进入加油站到出去的全过程进行采集，方便事后查验，同时也可对车辆轨迹进行跟踪。
车牌识别摄像机
可直接将视频画面中车牌、车辆品牌、车身颜色、车型等数据提取出来，以结构化的数据进行存储。
热度统计摄像机
热度统计系统主要应用于加油站超市及便利店等非油品销售区域，可对超市中哪些位置人员分布zui为密集、受关注度zui高进行分析，从而可以在这些位置放置利润zui大的商品。
3.2 云端大数据分析
在大数据时代，对于海量数据信息，我们需要进行分类整理，并利用整理后的数据，分析业务中实际遇到的问题。在加油站业务应用中，将大数据分为三类，一类是车辆属性大数据；二类是人员特征大数据，包括热度分析、客流分析以及人脸大数据；三类是行为特征数据，包括异常行为大数据、规范作业大数据等。
3.3 业务应用
加油站大数据业务应用主要分成四部分，包括营销管理、运营分析、员工管理以及安全管理。
营销管理
营销管理主要通过对人、车、客流等数据进行分析，了解进站人员的消费习惯，实现油品及非油品的化营销。
运营分析
运营分析主要依赖于车辆大数据，辅助加油站的运营，并通过对加油站运行过程中的流程管理及优化，提高加油站运营效率。
员工管理
通过对员工行为大数据，协助加油站站长及省市销售公司对员工工作情况进行考核。
安全管理
大数据zui终还需要保障加油站的工作安全，除了事后查验，利用大数据智能分析，可以对加油站现场安全、现场标准化作业等进行事前预警，大大减少工作人员的工作量，并保证工作安全。
四、总结及展望
通过深度挖掘和应用加油站车辆数据、人员数据、消费数据，并依托大数据应用技术，实现数据间的交互，辅助加油站精细化营销以及创新经营，是下阶段加油站建设的主要方向，也是智慧加油站建设必须思考和面对的问题。通过对大数据在加油站业务应用的分析，希望能够为下阶段加油站的建设开拓出一条不一样的道路。
