摘要：在当今复杂的安全环境下，部队视频安防尤为重要，而传统视频安防技术面临数据处理能力不足、目标识别不准确等问题。计算机大数据技术的引入为部队视频安防带来变革契机，可高效处理海量视频数据，提升智能化水平。通过大数据赋能，不仅能够提高军事设施、人员和执勤的安全性，还能减少人力成本，为军事决策提供精准情报支持。本研究聚焦计算机大数据如何助力部队视频安防，涵盖数据采集、存储与分析流程，以及视频安防技术体系的构建。具体而言，需确保全面准确的数据采集，并采用分布式存储架构应对海量数据需求。同时，设计合理的视频监控系统架构，结合智能算法实现目标检测、行为分析与预测等功能。例如，在军事禁区内，可快速识别并跟踪未经授权的目标，分析其行为模式，预测潜在威胁，从而提前采取防范措施，全面提升安防效能。

关键词：数据驱动；风险防控；视频精准；数据融合

引言：

在当前军事安全环境下，部队视频安防面临诸多挑战。随着军事设施规模扩大，传统系统难以全面监控，且人力监控易因注意力下降导致漏洞。现代威胁形式多样，包括伪装技术干扰和网络攻击，后者针对视频安防系统的比例逐年上升。此外，复杂场景下误报率较高，如恶劣天气或野生动物活动易引发误判，浪费资源并降低响应效率。本研究旨在通过技术手段提升视频安防效能：一是提高准确性，将误报率从30%以上降至10%以下，采用先进图像识别算法区分威胁与非威胁目标；二是增强抗干扰能力，研发适应恶劣环境的设备与算法，并构建网络安全防护体系以应对网络攻击；三是实现智能化和自动化，利用大数据技术使系统自动学习新威胁模式，同时通过多传感器融合等手段确保监控区域全面覆盖，提升军事设施整体安全性[1]。

1、 大数据技术基础

1.1 数据采集与处理

数据采集是大数据技术的基础，尤其在部队视频安防领域，主要依赖于军事基地周边及关键区域的监控摄像头实时捕捉视频流，包含人员行动轨迹和车辆出入等信息。采集过程中需确保数据准确性和完整性，例如避免因设备故障或参数设置不当导致分辨率过低等问题。随后的数据处理包括清洗、转换与整合：清洗用于去除噪声（如恶劣天气造成的模糊影像），转换将不同格式的数据统一化，整合则结合视频监控、门禁系统及周界报警系统等多源数据以全面掌握安防状况。此外，时效性至关重要，快速采集与处理可提升对紧急事件的响应速度，研究表明延迟每减少1秒，危险应对效率可提高约10%[2]。

1.2 数据存储与管理

数据存储是大数据技术的关键环节，尤其在部队视频安防系统中，面对海量视频数据，传统存储方式难以满足需求。分布式存储系统成为优选方案，如Ceph系统可通过节点分散存储提升可靠性和查询效率。数据管理涵盖组织、索引与安全保护，需按规则分类存储并建立多维度索引以提高查询速度。同时，鉴于视频数据涉及军事机密，必须采用加密技术和严格权限管理，降低数据泄露风险。据统计，缺乏加密和权限管控的系统数据泄露风险高出约30%。

2、 视频安防技术体系

2.1 视频监控系统架构

视频监控系统架构是视频安防技术体系的核心组成部分，包括前端设备、传输网络、后端存储与管理及显示设备。前端设备如高清摄像头负责采集视频信息，部分具备红外夜视或360度旋转功能，实现全方位监控。传输网络以光纤为主，因其高速、大带宽和强抗干扰能力，可实时稳定传输视频数据至后端。后端通过磁盘阵列等设备进行大容量、高可靠性的视频存储，并支持分类管理以便查询分析。显示设备如大型拼接屏可直观呈现多路视频画面，助力监控人员全面掌握情况，广泛应用于军事基地、边境等关键区域的安防监控。

2.2 视频智能分析算法

视频智能分析算法是视频安防技术的核心，包含目标检测、行为识别和视频分类等关键部分。目标检测算法可精准识别视频中的特定对象，如人员或车辆，基于深度学习的YOLO算法具备高准确率和快速检测能力，例如在军事演习中用于识别未授权进入的人员或车辆。行为识别算法可分析人员动作，判断是否存在异常行为，如在军事设施中监控非正常徘徊或破坏设备的行为，其准确率可达80%以上。视频分类算法根据内容特征对视频进行分类管理，如区分军事训练、会议和作战视频，提升资料查询与利用效率。这些技术共同提高了视频监控的效率、准确性和管理水平。

3、 精准识别关键技术

3.1 目标检测与跟踪

目标检测与跟踪是视频安防中精准识别的关键技术。目标检测通过深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），实现对特定目标的定位。例如，Faster R-CNN结合区域建议网络（RPN）可快速生成候选区域并完成分类与回归，在军事安防中检测未授权车辆的准确率超90%。目标跟踪则在检测基础上持续追踪目标运动轨迹，KCF（Kernelized Correlation Filters）算法通过高维空间相关性计算实现高效稳定跟踪，简单场景下成功率可达95%，复杂场景亦保持70%-80%。然而，恶劣天气、干扰物或目标快速运动、遮挡等因素会降低检测与跟踪精度。为此，研究者探索多传感器融合等方法，如结合光学与雷达数据，以提升技术的鲁棒性与适应性[3]。

3.2 行为识别与预测

行为识别与预测是精准识别技术的重要组成部分。在军事安防中，行为识别用于分类和理解视频中的目标行为，如区分正常巡逻与异常闯入。基于深度学习的方法通过学习视频的时空特征实现识别，LSTM及其变体因擅长处理时序信息，在分析行为轨迹方面表现突出，例如可准确识别士兵跑步、蹲下等动作，准确率超85%。行为预测则进一步根据当前行为和历史轨迹预估未来行为，对军事决策和风险防范意义重大，如预测边境可疑人员的越境意图。马尔可夫决策过程（MDP）常用于建模行为状态转移，但行为预测面临不确定性挑战，需综合考虑目标意图、环境因素及外部干扰。为提升预测准确性，可结合地理信息系统（GIS）、气象数据等上下文信息，并利用强化学习优化模型，这将是未来研究的重要方向之一。

4、 结论

研究计算机大数据赋能部队视频安防取得多方面成果，包括数据采集、处理、存储及管理的优化，分布式存储系统确保了海量数据的安全与可访问性。视频监控系统架构从被动录制转向主动预警，智能分析算法使目标识别准确率提升30%以上，目标检测与跟踪技术在复杂环境下实现精准定位，行为识别有效降低安全风险。大数据赋能对部队意义重大，不仅提升边境安防能力，还助力日常管理规范化和突发事件快速响应，减少人员伤亡与财产损失。然而，当前仍存在局限性，如海量数据处理速度不足、恶劣天气下识别准确率下降等问题。未来，量子计算等新兴技术有望提高数据处理效率，强化学习和生成对抗网络将进一步优化复杂环境下的识别能力，视频安防系统将与指挥控制、情报系统深度融合，推动军事信息化体系建设，为部队现代化提供安全保障。

参考文献：

[1]郑长旭.新时期大数据赋能多元矛盾纠纷治理：实践驱动，问题挑战与机制优化[J].中国行政管理， 2023（3）：54-59

[2]夏雨琪.大数据技术赋能下审计流程及变化与实施路径探究[J].西部财会， 2022（11）：72-74.

[3]王先亮，牛群，王志文.大数据赋能"体育促进主动健康"的内涵解析，价值场景与实施路径[J].吉林体育学院学报， 2023， 39（3）：8-13.