视频监控形成的视频数据多数是以文件的格式存储在远端的计算机中，通过专用的播放器进行查看，但对于视频文件的使用和流转，本身视频监控系统无法控制，容易造成敏感信息的扩散泄密。因此，数据在传输、存储过程中，如何确保信息或数据不被未***的篡改或在篡改后能够被迅速发现。在前端视频流通过IP传输网络传输到视频存储系统，以及视频存储网络的各个环节都应考虑必要的防护措施。视频监控的大数据平台采用分布式计算，同时结合内存加速、负载均衡、本地处理，以提供高1效的数据分析和挖掘能力。

　　智能交通行业需要学习借鉴当前势不可挡的互联网思维，更多地从服务对象和用户体验角度考虑行业管理和服务系统建设。换一句话说，用户需求和体验正是智慧交通发展的原动力。　　当前安防建设正经历数字化、智能化向智慧化发展的过程，风险防范也从以往被动的事后处理变成主动预防。1新推出的智能型红外对射技术通过采用光波束编码、遮光罩保护等手段有效改善了误报率指标;高清、全景摄像机可以让警1察看得更清楚、更全1面;利用RFID以及Zigbee中无线通信技术和***算法，可以低成本的实现室内人员1***;基于GIS平台开发的3D地图技术，可以将各种可见的和不可见的设施的位置精准的呈现出来。主要应用于机械、化工、物料装卸运输等过程的控制以及机械手和生产自动线。

　　之前的智能家居产品都是以系统的形式存在，因为布线复杂，使用麻烦，维护困难等原因导致使用范围并不大。不成熟的新产品也没有给用户带来良好的体验。如果安装/使用偏向“傻瓜”化，用户更乐于接受;在未来大数据的年代里，产品数据化将得到很大的优势，用户在使用智能家居的时候会产生海量的数据，智能家居的数据可以随时感知环境，随时与用户交互，对于挖掘用户需求非常有价值;平台出现后，如何将大量的智能设备融合在一起相互作用就会成为一个重要的问题。在数据存储方面，大数据平台需要考虑以下3个方面：一是哪些数据需要保存到大数据平台上。

　　随着视频监控数据量的快速增长，以及摄像头高清化、超高清化的趋势加强，视频监控数据规模将以更快的指数级别增长。以一个部署了1万个摄像头的中等城市为例，假定每个摄像头每秒压缩视频数据量为1Mb(比特)，则一天生108TB的视频录像，一个月生约3PB的视频录像。　　现在，新的问题出来了，摄像头7×24小时地录制视频，让每个城市都产生了大量的视频监控文件。但是，当公1安部门或交1通部门希望快速搜索某时间或某些特征的视频段时，这个看似简单的想法，操作起来却犹如大海捞针。……本文将从公1安视频监控系统的数据安全特性出发，为大家提供一些建议性思考和启发。