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加油站运营中使用大数据
更新时间:2018-01-04 发布:www.1024sj.com

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,最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国际先进水平,国内市场占有率显著提高。


   二、行业应用需求分析


   加油站是我们日常生活中必不可少的一环,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,为客户提供优质服务。


   三、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,最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:


大数据在加油站站端运营分析中的应用


   3.1 前端采集设备


   在大数据的应用过程中,第一步就是数据的采集,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。


大数据在加油站站端运营分析中的应用


   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最为密集、受关注度最高进行分析,从而可以在这些位置放置利润最大的商品。


大数据在加油站站端运营分析中的应用


   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精准化营销。


   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


   大数据最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。

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