视频监控业务是一个典型的数据依赖型业务，依靠数据说话。可以说，大数据与视频监控业务有着天然的结合。典型的网络视频监控数据存储模型是一个由小溪汇聚河流、再汇聚到水库的蓄水方式。

　　小溪数量增多、水量增大是水库蓄水量的保证，然而传统方式下蓄水量增大将提高水库建造成本和蓄水安全的要求。而采用分布式蓄水模式，在河流中游建立多个中间蓄水池，不仅可以减少主水库蓄水压力和成本，化整为零也提高了就近用水效率。在大数据技术支撑下，网络视频监控数据存储模型可转向分布式的数据存储体系，提供高效、安全、廉价的存储方式。在视频监控业务中，错看漏看、来不及看等是常见的困扰点，大数据监控图像的回溯给许多安防监控管理人员带来了生理与心理的双重挑战。在大量人力投入的公安案件追溯中，都常常耳闻"看到吐"、"看到晕"等无奈和感叹。可想而知一般零售行业、金融行业等对于视频监控图像的回溯就更为困难。

　　在视频监控大数据趋势已经来临之际，依靠人眼去检索、查看所有视频图像数据已经不太现实，通过大数据技术实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，让看变得简单迫在眉睫。视频监控业务中，看只是信息采集的方式之一，用才是业务应用的根本，视频监控业务的效率问题已经成为阻碍产业发展的关键瓶颈。随着视频监控摄像机覆盖广度、密度增大，视频图像数据量呈指数级上升，而视频监控数据的使用效率却在下降。智能交通应用、消费者行为分析应用等综合视频监控和图像智能分析的业务出现，正努力突破视频监控效率值及商业价值低下的瓶颈。通过大数据技术，进一步挖掘海量视频监控数据背后的价值信息，快速反馈内涵知识辅助决策判断是将视频监控用好、用善的金钥匙。

　　大数据视频架构是革命性的技术，特别在实时智能分析和数据挖掘方面，让视频监控从人工抽检，进步到高效事前预警、事后分析，实现智能化的信息分析、预测，为视频监控领域业务带来深刻的变革。在平安城市领域，实时汇总并综合分析各种公共安全数据和资料，为执法人员快速准确应对提供科学依据：如实时调阅现场视频录像、犯罪嫌疑人记录、同一地区的相似案件资料；进行地理、时间和空间的比较分析，揭示其犯罪模式和行为模式；追踪嫌疑人与其车辆的位置等。指挥人员也可以参照各种数据对不同来源的资料进行综合分析，制作指挥图。在智能交通行业，可以轻松监控摄像覆盖范围内的所有车辆的行驶状态、运行轨迹，快速分析出其是否违章，通过对海量交通数据的比对、分析和研判，实现指定车辆行驶路径、道路拥堵研判等功能；公有云服务领域，实现基于大数据的视频监控云服务，让摄像机仅通过互连网就能连接云端的视频监控托管服务，通过快速、智能的分析部署在云端的大数据，为小型企业、零售商店、餐馆酒店等提供实时监控视频和潜在风险管理，甚至能提供收费的基于视频内容的分析报告，如日常的客户数、平均队列长度等，创造新的商业模式。

　　--摘自《中国安防》杂志2021年3月刊