随着视频监控系统应用的广泛深入发展，监控摄像头已经遍布大街小巷，安防监控对高清化、智能化、网络化、数字化的要求越来越高，视频数据的信息量不断增加，数据的存储、传输、分析全部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就具有十分重要的现实意义。
对于网络高清视频监控系统和智能交通系统来说，从全省视频监控、交通卡口监控或者运营商全部机房和基站的环境量监控可以看出，原来的系统数据查询越来越慢，写入的数据越来越多，需要配置的存储也越来越大，原先使用的关系型数据库性能压力也越来越大，IO陷入瓶颈。
数据的连续性存储、设备告警的不断产生、人脸识别产生的图片对比、卡口监控的抓拍数据及车辆图片、各种环境信号量(电池、温度、湿度、空调等)的实时数据上报，且客户对数据存储要求至少半年到1年，甚至有些客户为方便事后的统计和分析，要求数据存储2-3年，数据很容易就到达PB级。大数据更侧重帮助各类客户从日趋海量的数据中快速发掘高价值的信息，协助客户提升其决策的效率和精准度。
通过搭建大数据云服务平台，前端网络监控摄像机在某个特定地点，通过将场景中背景和前景目标分离、进而探测、提取、跟踪在场景内出现的目标并进行行为识别，遇到可疑视像，会及时记录。实现“事前及时记录”、“事中即时报警”以及“事后快速处理”，使所有监控场景的监控简单而高效。监控人员的工作强度和工作压力大为降低，而不需要每时每刻都关注所有场景的所有细节。后端则采用云存储系统，支持海量视频存储也能保障视频存储的安全性、稳定性。集中存储的管理方式也为后期监控设备的扩容提供了保障。
那么在对海量的高清视频图像进行智能分析时，对后端服务器的硬件配置、处理性能要求非常高，因此用户的使用成本会大大增加。而且长时间的分析查看，对于管理人员来说，是一件耗时又耗精力的事情。通过大数据云服务平台，可以将后端智能分析部分功能前移至摄像机前端。对视频进行浓缩摘要、检索处理。原本5分钟的监控视频，通过智能提取，进行浓缩分析，可以实现视频缩短至20秒。既节约了存储空间，也让管理者有了更好的用户体验，为企业节约了大量成本。
大数据云服务平台会利用智能视频分析技术进行前端采集、分析、识别、提供有效数据到后端，云平台以云的方式对视频数据进行存储、二次深度分析、预测判断结果，从而为视频监控提供了从前端、平台到后端的闭环应用。在后端利用视频数据挖掘，从图像特征中提取原语义信息，将它融合为高层的语义级别的描述语言，例如“有人闯入禁区”等实时汇报监视情况。
通过大数据云服务平台可以实现大数据技术和视频监控的结合，把孤立的视频内容通过大数据技术的加工，形成可视化结果呈现，这种转变可为视频监控业务创造更加智能高效的使用方式，从而可以解放大量的观看视频监控劳动的人力。
对于网络高清视频监控系统和智能交通系统来说，从全省视频监控、交通卡口监控或者运营商全部机房和基站的环境量监控可以看出，原来的系统数据查询越来越慢，写入的数据越来越多，需要配置的存储也越来越大，原先使用的关系型数据库性能压力也越来越大，IO陷入瓶颈。
数据的连续性存储、设备告警的不断产生、人脸识别产生的图片对比、卡口监控的抓拍数据及车辆图片、各种环境信号量(电池、温度、湿度、空调等)的实时数据上报，且客户对数据存储要求至少半年到1年，甚至有些客户为方便事后的统计和分析，要求数据存储2-3年，数据很容易就到达PB级。大数据更侧重帮助各类客户从日趋海量的数据中快速发掘高价值的信息，协助客户提升其决策的效率和精准度。
通过搭建大数据云服务平台，前端网络监控摄像机在某个特定地点，通过将场景中背景和前景目标分离、进而探测、提取、跟踪在场景内出现的目标并进行行为识别，遇到可疑视像，会及时记录。实现“事前及时记录”、“事中即时报警”以及“事后快速处理”，使所有监控场景的监控简单而高效。监控人员的工作强度和工作压力大为降低，而不需要每时每刻都关注所有场景的所有细节。后端则采用云存储系统，支持海量视频存储也能保障视频存储的安全性、稳定性。集中存储的管理方式也为后期监控设备的扩容提供了保障。
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大数据云服务平台会利用智能视频分析技术进行前端采集、分析、识别、提供有效数据到后端，云平台以云的方式对视频数据进行存储、二次深度分析、预测判断结果，从而为视频监控提供了从前端、平台到后端的闭环应用。在后端利用视频数据挖掘，从图像特征中提取原语义信息，将它融合为高层的语义级别的描述语言，例如“有人闯入禁区”等实时汇报监视情况。
通过大数据云服务平台可以实现大数据技术和视频监控的结合，把孤立的视频内容通过大数据技术的加工，形成可视化结果呈现，这种转变可为视频监控业务创造更加智能高效的使用方式，从而可以解放大量的观看视频监控劳动的人力。