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基于大数据的智能安防监控系统设计与实现随着科技的快速发展和智能化的趋势，安防监控系统也在不断升级与创新。
基于大数据的智能安防监控系统设计与实现，已成为当前安防领域的热门话题。
本文将探讨该系统的设计与实现，并分析其在实际应用中的优势和挑战。
首先，基于大数据的智能安防监控系统的设计主要包括以下几个关键步骤：数据采集、数据处理与分析、智能决策与响应。
在数据采集方面，传感器技术的发展使得监控系统能够实时获取多种类型的数据，如视频、声音、温度、光线等。
这些数据通过网络传输到服务器进行存储和处理。
数据处理与分析是系统的核心环节。
大数据技术能够处理和分析海量的监控数据，从中提取有用的信息和模式。
例如，利用机器学习的算法，系统可以自动识别出异常行为、目标物体、人脸等，并进行分类和分析。
智能决策与响应是系统的最终目的。
通过对监控数据的实时分析，系统可以做出智能判断，并采取相应的措施，如自动报警、自动调整监控角度等，从而提高安全性和效率。
基于大数据的智能安防监控系统的实现需要解决一些关键技术和算法的问题。
首先是数据存储和处理的能力。
由于监控数据的数量庞大，传统的数据库系统无法满足需求。
因此，采用分布式存储和并行处理的技术非常重要，以确保数据的高效率和稳定性。
其次是数据分析与挖掘的算法。
如何从海量的监控数据中挖掘出有用的信息和模式是一个具有挑战性的问题。
传统的统计方法和机器学习算法可以用来处理部分情况，但对于复杂的场景和需求还不够精确和准确。
因此，需要进一步研究和改进数据挖掘算法，以提高系统的智能化水平。
此外，系统的可扩展性和稳定性也是系统设计和实现中需要考虑的因素。
随着监控需求的不断增长，系统需要能够快速适应变化，并确保在高负载和故障情况下仍能正常运行。
基于大数据的智能安防监控系统在实际应用中具有许多优势。
首先，它能够实时获取和处理大量的监控数据，提供更准确和全面的安全保障。
其次，系统的智能化水平高，能够自动识别和判断异常行为，提高应急响应的效率。
图4检查到此只能说明发动机电脑有问题，决定分解J623，作进一步研究。
结果发现J710的2号脚控制线对应的发动机模块端子，与主板焊接存在脱焊现象，不仔细看不易觉察。
如下图5所示。
解决办法：更换新的电脑板后，试车故障排除。
维修反思：这类故障是典型的启动系统故障，需要一定的电路原理控制知识，但是由于第一次维修时考虑到车子还是个准新车，当更换过继电器后恰好能够启动，就没有进一步考虑故障可能原因，造成客户二次维修，而且抱怨很大，是修理工和维修单位应该思考的问题，对于此类故障应该引以为戒，修理时要更加认真仔细。
避免客户不必要的投诉。
图50引言随着经济的不断发展以及信息技术的不断进步，人们生产生活中的数据信息量急剧的增加，数据存储量要求以及数据分析速度的要求不断地提升，致使大数据得到快速的研发和使用。
随着视频监控系统应用的广泛深入，视频数据的信息量不断地增加，数据存储、传输、分析全都依赖于大数据系统。
因此大数据系统是推动视频监控体系发展的关键，也是视频监控功能实现的关键技术，加强大数据在视频监控体系中的应用研究具有十分重要的现实意义。
1大数据及视频监控数据概述1.1大数据目前，我国大数据并没有形成比较统一的理论认知，可以简单地认为大数据就是传统的数据系统处理技术无法处理和分析的复杂数据体系。
大数据在信息采集、信息管理、存储、分析等方面具有重要的作用，可在庞大的数据信息系统中快速地提取有用的数据内涵，具有较大的实用价值。
1.2视频监控数据分析随着科学技术的不断发展，我国的视频监控系统也逐步实现了智能化、高清化，并且视频监控系统的安装数量不断地增加，致使视频监控系统中的数据信息越来越大。
从视频监控体系的理论来讲，这些数据信息在现实管理工作以及安保工作中具有非常大的应用价值。
但是，在实际工作中这些大量的监控数据，如果只是依靠人工处理的话，在其中提取有用的信息是非常困难的。
因此在现实的生活过程中，视频监控系统的数据信息基本上是处于闲置状态的，其使用的效率非常的低。
浅谈视频监控系统的现状及发展趋势视频监控系统是一种通过安装摄像头和监控设备，实时监视和记录特定区域活动的技术。
随着科技的不断发展，视频监控系统的应用范围也在不断扩大，其在安防、交通、工业、医疗等领域的应用已经成为一种不可或缺的技术手段。
本文将就视频监控系统的现状及发展趋势进行深入探讨。
一、视频监控系统的现状1. 技术发展与智能化应用当前，视频监控系统的技术已经不再局限于简单的录像和回放功能，而是随着人工智能、大数据和云计算等技术的不断发展，具备了更加智能化的应用能力。
智能分析算法能够实现人脸识别、车牌识别、行为分析等功能，极大地提高了系统的实用价值。
2. 高清化与网络化视频监控系统在画面质量和传输方式上都取得了巨大的进步。
高清摄像头的普及使得监控画面更加清晰细腻，同时网络化的应用也使得监控系统可以实现远程监控和管理，极大地提高了应用的便捷性和灵活性。
3. 整体解决方案与传统的摄像头安装相比，现代的视频监控系统已经向“整体解决方案”发展。
从摄像头、监控设备到存储、管理软件，形成了一个完整的系统，能够对不同场景进行个性化配置和定制，并且不断提供更大的功能和服务。
1. 智能化应用将更加深入随着人工智能技术的不断发展，视频监控系统的智能化应用将更加深入。
在人脸识别、智能分析、目标跟踪等领域，相信将会有更多的技术创新和应用场景的涌现，使得监控系统更加智能化、便捷化。
2. 多元化应用场景将增多随着科技的发展，视频监控系统的应用场景将会更加多元化。
不仅在安防领域得到广泛应用，还将在交通管理、工业生产、医疗卫生等领域得到广泛应用。
预计未来视频监控系统的应用范围将会更加广泛。
3. 高清化、网络化的趋势将继续高清化和网络化是视频监控系统的重要发展趋势。
随着网络带宽的不断提升，高清摄像头和网络化的应用将会更加普及，视频监控系统的画面质量和传输效率将得到更大的提高。
4. 安全与隐私将更加重视随着视频监控系统的普及，安全和隐私问题也将更加受到关注。
AI在安全监控中的作用智能技术的飞速发展和应用使得人工智能（AI）在各个领域都扮演了重要的角色。
其中，AI在安全监控领域的应用尤为引人注目。
本文将探讨AI在安全监控中的作用，并且分析其优势和挑战。
一、AI技术在安全监控中的应用1. 视频监控智能分析AI技术的一个重要应用是通过智能算法对监控摄像头拍摄到的视频进行分析。
AI可以实时识别人物、车辆等关键目标，对异常事件进行自动检测和报警。
通过AI的应用，安全监控系统能够大大提高安全性和监控效率。
2. 人脸识别技术人脸识别技术是AI在安全监控中的又一重要应用。
通过AI算法，监控系统可以准确地识别和比对人脸信息，并且与数据库中的信息进行匹配，实时发现可疑人员。
这一技术在建筑物、机场、车站等场所的安全管理中发挥了积极作用。
3. 图像分析技术除了视频监控智能分析和人脸识别技术，AI还可以应用于图像分析中。
通过AI算法，安全监控系统能够自动识别图像中的隐患和异常情况，如火灾、闯入等。
这样的应用可以帮助减少安全事故的发生，提高安全防控效果。
二、AI在安全监控中的优势1. 自动化监控AI技术可以使监控系统实现自动化。
智能算法可以对大量的监控数据进行分析，实时检测异常情况，并及时报警。
这种自动化监控的方式可以大大提高监控效率，减轻监控人员的负担。
2. 高准确度AI在安全监控中具有较高的准确度。
通过深度学习和大数据分析，AI算法可以不断提升识别的准确率和鲁棒性。
这意味着安全监控系统可以更加准确地判断异常情况，并减少误报和漏报的可能性。
3. 实时性AI在安全监控中的另一个优势是实时性。
AI算法能够迅速分析监控数据，并在第一时间发现异常情况。
这让安全监控系统能够更快地作出反应，采取必要的措施，提高安全性。
三、AI在安全监控中面临的挑战1. 隐私问题AI在安全监控中使用大量的个人数据，这引发了对隐私的担忧。
保障人们的隐私权益是一项重要的任务。
在应用AI技术时，需要严格遵守相关监管和法律，确保合法、合规的使用。
浅谈视频监控系统的现状及发展趋势随着社会的不断发展和科技的不断进步，视频监控系统已经成为了人们日常生活中必不可少的一部分。
在各种公共场合，如商场、银行、街道、机场、地铁等地，视频监控系统都有广泛的应用。
同时，也有越来越多的家庭开始安装视频监控系统来保护家庭的安全。
本文将从视频监控系统的现状和发展趋势两个方面进行探讨。
目前，视频监控系统已经得到了广泛的应用，其中以在城市公共交通、水肥电等重要设施周边的安装占据了重要比重。
这些场所的安装是为了保障人民生命财产安全，预防和打击犯罪活动。
同时，在医院、学校、政府等公共场所的监控也越来越普及。
不仅如此，随着技术的不断发展，视频监控系统不再只是简单的拍摄监控画面，而是逐渐向智能化转型。
通过智能算法的运用，视频监控系统可以进行人脸识别、车牌识别、视频分析等功能，这些功能大大提高了监控的效率和准确性，并在城市安防、交通管理领域发挥了不可忽视的作用。
随着人口老龄化、城市规模的不断扩大，视频监控系统在未来的应用前景也将变得更为广泛，主要有以下几方面的趋势：1、智能化升级未来，视频监控系统将会向智能化方面发展，通过人工智能的算法处理和识别，提高监控的效率和准确性，并更好地服务社会公共安全。
2、高清摄像随着现代摄像技术的不断发展，高清摄像将成为未来视频监控系统的重头戏。
高清画面不仅可以提高监控的效果，更有助于解决警方调查时的缺口信息。
3、云存储随着大数据时代的到来，云存储将成为视频监控系统未来的方向。
通过云存储技术，监控数据可以实现远程存储、备份和访问，提高数据的安全性和用户的体验。
4、多元化应用随着智能家居技术的普及，视频监控系统也可以逐渐向家庭领域发展，通过与智能家居系统的整合，实现智能家居的安全保障。
综合来看，视频监控系统已经在社会公共安全、交通管理、医疗卫生、学校教育等领域取得了广泛的应用。
未来，视频监控系统将会通过智能化升级、高清摄像、云存储等技术的应用，发挥更加重要的作用，并更好地服务于公共安全和人民生活。
云存储技术在视频监控中的应用随着科技的不断发展和进步，视频监控技术在各个领域得到了广泛应用。
而云存储技术的出现和成熟，则为视频监控行业带来了更为便利和可靠的解决方案。
本文将探讨云存储技术在视频监控中的应用。
一、云存储技术简介云存储技术是基于云计算的新型存储方式，通过将数据上传到远程服务器进行存储和管理。
相比传统的本地存储方式，云存储具有容量大、扩展性好、高可用性和灵活性等优势。
同时，云存储还能够提供数据备份和恢复、远程访问等功能，使得用户能够随时随地访问和管理自己的数据。
二、云存储技术在视频监控中的优势1. 大容量存储：云存储能够提供大容量的存储空间，可以满足视频监控需要长期存储大量的高清视频数据的需求。
通过云存储，用户不再需要花费大量的资金购买和维护本地存储设备，大大降低了成本和风险。
2. 高可靠性：云存储技术采用分布式存储和冗余备份的方式，能够保证数据的可靠性和安全性。
即使出现硬件故障或者数据损坏，也能够通过冗余备份的数据进行及时恢复，保证了视频数据的持久保存。
3. 弹性扩展：云存储技术可以根据实际需求进行弹性扩展和收缩。
随着视频数据的增加，用户可以根据需要随时增加存储空间，而无需购买额外的硬件设备。
同时，当视频监控需求减少时，也能够及时释放存储空间，提高资源的利用率。
4. 远程访问和管理：通过云存储，用户可以随时随地通过网络访问和管理视频数据。
无论身处何地，只要有网络连接，用户就可以通过任意设备查看和管理视频监控系统。
这种便利的特性在跨地域的视频监控中尤为重要。
三、云存储技术在视频监控中的应用案例1. 大型商场监控系统：大型商场通常需要部署大量的监控摄像头，并长期保存监控录像。
利用云存储技术，商场可以将监控数据上传到云端进行存储，以便随时查看和回放。
同时，云存储还可以提供智能分析功能，帮助商场更好地了解消费者行为和购物习惯。
2. 城市交通监控系统：城市交通监控系统需要实时监控交通情况，并保存大量的交通录像数据以供后期分析和调查使用。
大数据分析技术在视频监控中的应用随着科技的不断发展和进步，大数据分析技术在各个领域都得到了广泛应用，其中之一就是视频监控领域。
视频监控作为一种重要的安全防范手段，广泛应用于公共场所、企事业单位、交通领域等地方。
传统的视频监控系统往往只能提供视频的实时监控，对于大规模的视频数据无法进行有效的分析和利用。
而大数据分析技术的应用，则可以使得视频监控系统具备更加智能化、高效化的特点，为安全防范工作提供更多的有效手段和决策支持。
首先，大数据分析技术可以在视频监控中应用于目标检测和识别。
通过利用深度学习算法和大规模的训练数据，可以实现对目标物体的准确检测和识别。
例如，在监控视频中，可以通过大数据分析技术识别出异常行为，如闯入、滞留等，及时报警，提高监控系统的响应能力。
其次，大数据分析技术可以在视频监控中进行行为分析。
通过对大量的视频数据进行分析和比对，可以提取出目标物体的行为特征和模式，如人员聚集、躲避行为等。
这些行为特征和模式可以作为预警指标，通过与已知的异常行为进行对比，及时发现并报警异常事件。
另外，大数据分析技术还可以与其他技术相结合，实现更加综合的视频监控。
例如，结合人脸识别技术，可以实现对行人的身份识别和追踪；结合车牌识别技术，可以实现对车辆的识别和监控。
通过将大数据分析技术与其他技术相结合，可以提供更加全面和准确的视频监控服务。
此外，大数据分析技术还能对视频数据进行存储和管理的优化。
传统的视频监控系统往往无法处理大量的视频数据，导致存储和管理困难。
而大数据分析技术可以通过数据压缩和存储优化算法，实现对视频数据的高效存储和管理。
同时，通过建立视频数据库和索引技术，可以快速检索和查找所需的视频片段，提高工作效率。
需要指出的是，大数据分析技术在视频监控中的应用还面临一些挑战和问题。
首先，大数据分析技术需要庞大的计算资源和存储空间，因此对于基础设施的要求较高。
其次，大数据分析技术需要大量的训练数据和标注数据，但目前缺乏对于视频监控领域的大规模数据集和标准化的评价指标。
大数据分析在安全监控中的应用第一章：引言在现代社会中，安全是人们最为关注的问题之一。
无论是个人还是企业，都需要关心自身的安全状况。
近年来，随着技术的不断进步，大数据分析在安全监控中的应用越来越广泛，其可靠性和有效性得到了广泛的认可。
本文将分析大数据分析在安全监控中的应用情况，并探讨了它的优势和未来的发展趋势。
第二章：大数据分析在安全监控中的应用2.1 静态监控在基础设施建设方面，大数据分析在静态监控中的应用非常广泛。
例如，城市中的摄像头、网格化巡逻系统、基站定位技术等等，这些系统通过大数据分析技术实现了实时分析、可视化及预警等功能。
这些功能在城市、公路、机场、靶场等场所都非常实用。
2.2 动态监控动态监控指的是对一些动态场景如：车辆流量、列车车速、人员走动、温度湿度等数据进行分析，以实现对场景的实时监控。
在这方面，大数据分析技术不仅提供了实时监控功能，还提供了对数据进行可视化处理，并在数据源方面实现了自动获取和识别功能。
2.3 安全防范大数据分析技术可以用来分析数据，识别可疑的行为和异常情况，然后提供最优策略和决策。
例如，在视频监控方面，在每张照片上添加高级的二次识别系统，通过与图像库中的信息比较，可以进一步提高识别精度，减少误识率。
在互联网安全攻击方面，可以通过大数据分析多方面信息来及时掌握并应对攻击，大幅降低被攻击的风险。
第三章：大数据分析在安全监控中的优势3.1 数据丰富在安全监控中，获取的数据极为丰富，这些数据不仅包括结构化和非结构化的数据，同时也会涉及到视频、图片、语音、轨迹、时间等多方面的数据。
3.2 实时性在安全监控方面，实时性非常重要。
在安全监控系统运行时，通过大数据分析技术能够及时获取数据并进行迅速处理，提高了响应速度和准确度。
3.3 可自适应性当监控场景一旦发生变化，大数据分析技术可以及时对数据进行更新，以使监控系统保持高效。
第四章：大数据分析在安全监控中的未来发展4.1 继续加强智能化随着智能家居等领域的不断发展，人们对智能化的需求增长迅速。
前沿理论与策略区域治理大数据是一种新型的信息处理技术，在信息数据采集、管理、存储以及分析等方面发挥着重要的作用。
而视频监控系统中具有大量的信息和数据，需要进行存储和分析处理，借助大数据技术能够很好地对数据和信息进行分析和存储，为促进视频监控系统的发展提供了重要保障。
一、大数据在视频监控中的应用优势第一，视频监控系统管理的监控点数量多，数据量巨大，而大数据的数据存储量增长速度很快，且存储量十分庞大。
在视频监控中应用大数据能够方便进行数据、信息的存储；第二，视频监控的数据种类比较多，实际的监控系统中，具有很多类型的数据编码格式。
并且物联网技术种类的不断增加，导致视频监控系统的数据呈现多样化，利用大数据能够对多样化的数据进行有效分析和处理；三是，视频监控的数据信息并不是一成不变的，随着时间的增长，其中的信息量也会不断增长。
大数据的有效应用，不仅能有效提升数据信息的处理速度，同时还满足了视频监控对于数据实效性的要求；四是，视频监控的数据价值密度低，因此需要提高数据处理的效率，收集有用的信息，借助大数据就能够提高数据的处理速度，满足视频监控的需求。
二、大数据在视频监控中的应用1视频监控数据挖掘技术当前，视频监控数据挖掘技术的发展已经比较成熟，并得到有效应用，如视频入侵检测技术、车牌识别技术等。
其实际就是在大量的数据中对有效数据进行挖掘，以及总结以往数据规律和量化将来的数据。
视频监控数据量庞大，但用户需要的信息可能只有一小部分，因此需要使用大数据挖掘技术，将视频监控的数据从静态的事后取证转变为动态的实时预防与告警。
视频数据挖掘的主要目的是在高层语义信息和底层视频数据之间建立一种映射关系，由于该映射关系复杂，一般都会采用多层次信息提取和映射技术挖掘数据。
在对视频数据进行挖掘的过程中，首先应从底层视频数据中提取图像特征信息，包括图像色块、图像纹理、图像边缘、灰度直方图、运动矢量等信息，作为提取原语义信息的基础；其次，利用目标跟踪、目标检测、特征对比等手段在图像中提取原语义信息，包括运动目标轨迹、运动目标、人脸图片等；最后，把原语义信息融合成高层语义级描述信息。
大数据在视频监控存储的应用与挑战作为云时代海量数据的来源之一，安防视频监控行业随着智慧城市和智能交通的快速发展、移动互联设备的快速激增，产生了海量的非结构化视音频数据，带动了大数据的存储、管理、分析等应用。
面向云时代，业界同仁一拥而上、热血沸腾，无论是IT供应商、存储厂商、还是解决方案提供商都不甘落后，雨后春笋般的纷纷提出基于计算、存储、网络等多层次虚拟化的数据中心解决方案，投入大量资源，推出云存储、云计算等系统产品。
面对大数据，视频监控行业面临哪些难题？我们如何应用云计算、大数据相关技术来获取数据背后隐含的信息？未来的挑战和前景如何？我将从以上几方面发表个人观点，意在抛砖引玉、引发业界同仁在产业发展的进一步思考和讨论。
一、视频监控存储及智能分析系统中的难题根据IDC预测，全球在2010年已正式进入ZB时代，全球数据量大约每两年翻一番，意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。
爆炸式增长的数据，正推动人类进入大数据的时代。
大数据包括社交媒体、移动设备、科学计算和城市中部署的各类传感器信息，其中视频是构成数据体量最大的组成部分。
据IMS Research统计，2011年全球摄像头的出货量达到2646万台，预计到2015年摄像头出货量达5454万台。
一天产生的视频监控数据超过1500PB，而累计历史数据将更为庞大，在视频监控大联网、高清化推动下，视频监控业务将面临海量非结构化数据存储、数据共享、数据安全及数据利用四大难题。
（一）海量非结构化数据存储安防行业的大数据目前主要来源于智慧城市和智能交通等大型安防项目。
例如，2011年全球两天的数据就高达1.8ZB，相当于文明起始到21世纪初全部的数据总和；2013年中国某一线城市一个季度产生的数据总量也在200PB。
当前，智慧城市建设已成为地方政府推进城镇化发展的重要途径，而随着智慧城市的发展，对高清摄像机和智能化监控设备的需求会持续增长，智能交通行业将成为十二五政府投资的重点领域，这将使未来几年视频监控行业仍保持高景气度。
此外随着智能家居、民用安防的普及，更多的用户会通过移动设备监看视频，于此同时会有更多的移动互联数据产生。
2012年全国就拥有3.88亿移动互联网用户，预计2015年互联设备将达到150亿，2020年互联设备将达到2000亿。
数据10倍速的增长，在带来巨大机遇的同时，也带来了很大的挑战。
按照IT产业的法则：在满足客户需求的前提之下，往往技术成本越低，其生命力往往越强。
由于数据量的急速扩大，以及随之而来的大规模计算的需求越来越多，一味采用高配硬件，使得硬件投资成为客户不可承受之重。
如何在满足需求的前提下，删除重复数据、降低硬件成本投资将成为海量非结构化数据存储的一个难题。
（二）数据共享大数据需要通过快速的采集、发现和分析，从大量化、多类别的数据中提取价值。
安防大数据时代最显著的特征就是海量和非结构化数据共享，用以提高数据处理能力。
比如天网工程和智能交通就是最具代表性的案例，天网工程一般分为省市县乡镇等多级架构，智能交通图像也分布在前端卡口、区节点、市省国家级中心中，海量数据存储在不同节点、不同设备中，这给传统的数据管理和使用机制带来了极大的挑战。
与科学计算、互联网相比，视频监控的大数据处理难度尤大，首先，视频录像是更原始的非文本非结构化的数据，必须经过复杂繁重的分析处理才能提取出文本结构化的数据进行下一步处理；其次视频录像相对其它形式数据的容量要大几个数量级，对传输、存储和计算的带宽要求大。
因此我们说数据高效共享是第二大难题。
（三）数据安全平安城市、智慧城市的建设促使安防云存储技术的应用，智慧城市一大要求就是将视频存储数据相互之间进行联动、共享，例如在犯罪追踪时，公安、交通、民用行业等多范围的存储数据能够共享，而这种共享具备了云存储的特性；传统的存储技术无法满足社会发展需求，云存储的在安防领域的应用成为必然。
安防视频监控数据具有私密性高、保密性强的特点，不仅是事后追查的依据、而且更是后续数据分析挖掘的基础。
因此我们说数据安全一方面是指不受到外界数据的入侵和非法获取、另一方面是指庞大系统的鲁棒性、体系容错机制，确保硬件软件发生故障时，数据仍然可以恢复、得以保存。
面对海量数据的存储、共享，硬件和软件设备承载了极大的风险，因此我们如何构建大型、海量视频监控存储系统、数据分析系统以及容错冗余机制是第三大难题。
（四）数据利用摄像头7X24小时工作，如实记录镜头覆盖范围的发生的一切，仅仅记录信息是不够的，因为对于客户来讲可能大部分信息是无效。
数据的有效性分为两个方面，一方面有效信息可能只分布在一个较短的时间段内，按照数学统计的说法，信息是呈现幂律分布的，也称为信息的密度，往往越高密度的信息对客户价值越大；另一方面是指深层次挖掘庞大的海量数据，关联得出有效信息。
视频监控业务网络化、大联网后，网络内的设备越来越多，利用闲置的计算资源，实现资源的最大化利用，关乎运算的效率。
在视频监控领域，往往视频分析的效率决定价值，更低的延迟、更准确的分析往往是平安城市这类客户的普遍需求。
随着数据量的增加，哪怕对TB级别的数据进行对视频内容的数据分析和检索，采用串行计算的模式都可能需要花费数小时的计算，已远远不能胜任时效性的需求。
视频的分析和检索，不能依赖于传统的手段，巨量数据的效率优化，并行计算也许是解决问题的办法。
二、云计算及大数据给视频监控带来的变化大数据概念最早出现在20世纪60年代初，随着互联网的快速建设和信息技术的迅猛发展，到20世纪90年代中后期，数据中心的建设规模和服务器数量每年都以惊人的速度增长。
随着信息中心、服务中心、数据中心等各类业务应用及数据量的不断增长，数据仓库、数据挖掘、联机分析等技术发展，数据存储容量的需求也成正比的增长。
天地伟业认为云计算、云存储和大数据将对视频监控行业带来存储架构、虚拟化、安全和高效处理四个方面的变化。
（一）大数据呈现出的典型特征是4个V：规模（volume）、速度（velocity）、类型多（variety）、价值密度低（veracity）。
大数据的特征对存储容量的总体拥有量需求激增，海量存储模式也从传统的集中存储式架构发展到分布式存储架构，这种分布式架构，在多副本、网络RAID技术、快照技术驱动下，实现海量存储的高可靠、大并发能力，推进了存储从设备供应模式到服务模式的升级和转变。
（二）虚拟化技术在存储服务能力建设上将继续不断发展，升级模式从SCALE-UP向SCALE-OUT模式发展，为无处不在的存储资源的调度与管理、存储资源的在线扩容升级、数据持续保护、存储服务不间断等实现有力的支撑。
虚拟化，一方面大大简化应用环节，节省客户建设成本，同时提供更强的存储和共享功能；另一方面解决了存储空间的浪费，可以自动重新分配数据，提高了存储空间的利用率，同时具备负载均衡、故障冗余功能。
（三）安全方面实时计算和存储，对存储设备性能、存储网络性能、存储资源配置简化性要求越来越高。
在复杂的存储服务中，基于虚拟化所构建的混合存储系统，系统的自动分层存储能力尤为重要。
伴随闪存的成本不断降低的市场，市场上也有基于全闪存阵列产品的出现，基于虚拟化下的存储资源自动化分层，实现数据分层存储，并迁移的策略，对大数据实时性、安全性更加不可或缺。
（四）面对结构化数据、非结构化数据、半结构化等元数据的处理机制，云存储管理可以实现自动化和智能化，所有的存储资源被整合到一起，客户看到的是单一存储空间，提高了存储效率；云存储能够实现规模效应和弹性扩展，降低运营成本，避免资源浪费。
受限于安防视频监控自身业务的特点，监控云存储和现有互联网云计算模型会有区别，如安防用户倾向于视频信息存储在本地、政府视频监控应用比较敏感、视频信息的隐私问题、视频监控对网络带宽消耗较大等问题。
海量数据存储的检索、目录服务、去重化都将在以大数据牵动的存储应用中，给存储产业带来新的发展机遇。
三、应用及推广过程中的挑战云计算和大数据在应用和推广过程中仍然会面临一系列技术难关的攻克和体系的建立。
比如视频监控行业中最为关注的：（一）视频浓缩检索技术，主要是利用图像处理（包括视频浓缩、摘要、复原等）、模式识别、海量数据分类存储以及搜索等技术，对海量的存储录像等原始信息进行分析和挖掘，对于目标特征、目标行为、目标间关联关系这三大类信息内容，形成各种分类的特征信息库、元数据和索引等，并提供统一接口供外部应用进行搜索，以期通过有限的线索，达到案件快速关联和定位。
（二）视频图像信息库建设，目前应用比较广泛的是卡口和电警的应用。
由于车牌识别技术的日趋成熟，通过车牌、车牌颜色、车身、车身颜色、车辆类型等特征识别，把车辆图片、车辆信息、车主信息、盗抢车辆库等结合起来，可以有效的进行车辆的查找、布控和案件线索搜索。
（三）海量数据的处理、分析、检索和视频智能分析技术，把海量的视频数据进行浓缩、提取特征摘要、减少了存储空间。
如1小时的视频录像，通过特征值方式的视频浓缩，可以把录像压缩到10分钟左右。
同时，视频图像信息库有别于传统的关系数据库模型，针对结构化，半结构化和非结构化数据，通过数据的多个副本分布式保存方式，可以有效节约存储空间，关键数据的二次备份，使系统架构更加稳定和可扩展，并且提供安全的负载均衡和容错机制。
四、前景展望云计算和大数据应用未来势必对安防行业有深刻的改变和影响。
尤其在智慧城市行业和交通行业。
交通方面海量数据处理需求，智能交通管理系统可以在海量数据、恶劣网络环境和复杂业务处理情况下，实现大量图片、车辆数据、视频数据的时时网络传输和快速持久化存储，同时对任意站点的图像进行显示，对任意站点的视频进行流畅播放、实时进行比对报警，快速进行多条件检索，并且将各类多媒体数据和车辆数据合二为一。
系统实现对目前的城市道路交通中异常行为的智能识别和自动报警等，从而减轻了交管监控人员的工作负担，提高了监测的准确度，使得交通管理工作更高效。
实时交通状况分析可通过视频实时分析道路交通流量，然后综合分析统计出全城市的交通状况；套牌车可通过视频进行车牌识别，按照一定的规则（如最近时间内一定距离以外）在全城市中检索相同车牌的汽车。
智慧城市方面公安部门可以利用相关技术进行犯罪嫌疑人追查，可通过输入嫌疑人照片进行人脸特征识别并在所有视频中寻找该人脸；犯罪嫌疑车辆追查可输入嫌疑车的照片或颜色车型等相关特征在所有视频中寻找；人车物的轨迹分析即在所有视频中按照特征查找指定的人车物并绘制其时空轨迹；车辆的首次入城分析等等。
五、结语高清化、网络化和智能化的安防行业在新的纪元中，虽然会面临这样那样的问题，但是我相信随着云计算和大数据应用技术的成熟和完善，行业势必会更快速的发展。
