其次，安防视频监控是一个系统工程，人工智能技术在视频监控的应用挑战，同样贯穿于前端、传输、存储、应用等等每个环节。例如，在海量视频数据中寻找目标，“天网”视频监控系统每天产生的大量图像视频，对于寻找目标人与车辆犹如大海捞针。

　　此外，传输受限制预警不实时。尤其是高清、超高清摄像机的大量应用，采集的数据量非常大，传输成本非常高，而且很难在较快时间汇集到数据总平台，造成全局预警与搜索的困难。此外，针对交通拥堵情况，当前的交通大数据主要还是以导航地图、共享出行软件等为主，视频智能分析数据应用还是比较少等等。

　　站在视频分析、智能视觉的角度来看，我们其实可以采用一些智能分析手段，以从大量纯视频中先自动化地采集出一些常用的“元数据”信息，并用数据TAG的方式重新对视频信息进行***、长期存储，以备“战时”急用，完成对罪分子行为痕迹的拼凑。这就是一种典型的大数据挖掘应用：大量无效数据中的有效数据挖掘、对以往数据的规律总结和对将来数据的量化和有效预期。

一、现状分析

　　通过几年来的“平安城市”项目的不断推进，城市视频监控获得了突飞猛进的增长。过去十年，整个安防行业的产值也在不断刷新纪录。在《安防行业十二五发展规划》中，这一产业到2015年的总产值将达到5000亿元，其中视频监控系统产值为1100亿元。这在大大加强城市社会安全保障能力的同时，安防监控摄像机公司，也带来了一系列以前未遇到的问题，其中以如何低成本高率的保障“平安城市”之类的大型视频监控系统的运营质量，充分发挥城市视频监控资源的作用凸显得为明显。

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