在数据时代，数据类型呈现多样性，有视频、图片等非结构化数据，有文本、日志等半结构化数据，也有位置信息、过车记录等结构化数据。如何对如此庞大且类型多样的数据进行分析处理，如何将非结构化数据转换成为结构化数据，如何深入挖掘并有效利用这些大规模数据，已经超出了传统数据处理软件的能力范围。

　　在所有垂直行业中安防行业是最难将原始数据向结构化数据转换的领域：一方面，安防领域中的拍摄环境复杂多变，且数据存储质量参差不齐;另一方面，信息价值呈幂律分布，最具价值、有效的信息可能只分布在一个极短的瞬间;并且安防行业数据体量也是超乎想象。

　　所以，对于安防行业而言，数据的魅力在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。

数据堂视频结构化数据处理技术

(目标自动预识别，精确标注和跟踪，以及对人、车属性更细致的标注。)

　　数据堂在非结构化数据处理、大数据云服务等方面拥有国际领先的自主核心技术，开发出基于“Human-in-the-loop人在回路”人机交互参与的人工智能数据加工平台，即数据预识别技术。在实际的数据处理过程中，大量数据可以运用自动标注系统进行标注，再由人工进行补充测试筛查，显著的提高了数据处理效率和数据质量。解决迫在眉睫的数据需求。

　　随着智慧城市的快速发展建设，对智能安防技术的要求也在不断提升。通过人工智能对身份、物体进行识别，智能安防技术可以实现及时发现犯罪嫌疑人、恐怖分子或危险物品等安全隐患。数据堂通过对城市范围内车辆、道路、室内监控、事件监控、场景监控、防暴恐等数据服务，可以帮助智能安防技术趋向成熟，发挥更大的价值。