视频监控大数据的关键技术和应用.pdf
智能视频监控技术及其主要应用
智能视频监控技术及其主要应用随着科技的迅猛发展，智能视频监控技术已经被广泛应用于各个领域，如城市安全监控、交通管理、工业生产和家庭安防等。
智能视频监控技术是指利用先进的摄像头、图像处理算法和人工智能技术，对监控区域进行实时、准确的监测和分析，以达到安全防范和管理的目的。
本文将重点介绍智能视频监控技术的原理和主要应用。
一、智能视频监控技术的原理1. 摄像头和传感器：摄像头是智能视频监控技术的基础设备，通过摄取监控区域的图像和视频来实时监测。
传感器可以检测温度、湿度、烟雾等环境参数，对环境变化进行实时监测和预警。
2. 图像处理算法：图像处理算法可以对摄取到的图像和视频进行处理和分析，从而提取出有用的信息。
常用的图像处理算法包括目标检测、目标跟踪、行为分析等。
3. 人工智能技术：人工智能技术在智能视频监控中起着至关重要的作用，可以实现目标识别、智能分析和决策。
包括深度学习、神经网络、机器学习等技术，可以对大量的数据进行分析和学习，从而实现自动化和智能化的监控和管理。
1. 城市安全监控：在城市安全监控中，智能视频监控技术可以对公共场所、交通要道、重要建筑等进行24小时不间断的监测，及时发现和应对各类安全隐患和突发事件。
可以通过智能视频监控技术对交通违章、交通事故、人员聚集等情况进行监测和预警，提升城市的安全防范能力。
2. 交通管理：交通管理是智能视频监控技术的重要应用领域之一。
通过智能视频监控技术可以实现对交通流量、车辆违章、交通拥堵等情况的实时监测和分析，提高交通管理的效率和准确性。
智能视频监控技术还可以对公共交通设施、停车场等进行实时监控和管理，提升城市交通管理水平。
3. 工业生产：在工业生产领域，智能视频监控技术可以对生产车间、设备运行、人员作业等进行实时监测和管理，实现生产过程的智能化和自动化。
通过智能视频监控技术可以及时发现生产中的安全隐患和质量问题，提高生产效率和产品质量，降低生产成本。
4. 家庭安防：在家庭安防领域，智能视频监控技术可以通过智能摄像头、智能门锁、智能传感器等设备对家庭安全进行全方位的监控和保护。
大数据在视频监控中的应用
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。
人工智能技术在视频监控领域中的应用
人工智能技术在视频监控领域中的应用一、引言随着数字技术的快速发展，人工智能技术越来越受到广泛关注。
大数据、深度学习等一系列技术的迅猛发展，使得智能化已经成为不可逆转的趋势。
在安防领域，人工智能技术也正在得到广泛的应用，尤其是视频监控领域。
本文将重点介绍人工智能技术在视频监控领域中的应用，分为以下几个方面。
二、人脸识别技术在视频监控领域中，人脸识别技术是其中的一个关键技术。
传统的视频监控只能提供图片和视频录像，无法进行人员的精准监控。
而通过人脸识别技术，可以识别出来人员的身份信息，从而实现人员的监管和管理，为日常巡逻和追踪嫌疑人提供了有效帮助。
三、行为识别技术在视频监控领域中，行为识别技术可以帮助用户在监控范围内发现目标人员，并且可以对目标人员的行为进行分类和识别。
例如，可以识别行人是否违规穿行、是否是潜在的犯罪人员等；可以识别车辆是否违规行驶、是否携带危险品等。
通过行为识别技术，可以帮助用户快速发现潜在的危险情况，并采取相应的措施。
四、图像分析技术在视频监控领域中，图像分析技术可以帮助用户快速分析大量的视频数据，并从中获取有价值的信息。
例如，可以分析停车场的车辆数量和类型、可以分析商场的客流量和行走路线等。
通过图像分析技术，用户可以及时了解到监控范围内的情况，同时也可以帮助用户做出更加有效的决策。
五、智能报警技术在视频监控领域中，智能报警技术是其中的一个关键技术。
通过智能算法，监控系统可以自动检测出潜在的异常情况，并发出及时准确的警报。
例如，可以监测到人员持枪、持刀等可疑行为，及时报警，警方可以迅速响应；可以监测到火灾、水浸等危险情况，及时报警，可以避免不必要的损失和伤亡。
六、结语人工智能技术在视频监控领域的应用，已经走向了智能化、数字化、网络化。
随着技术的不断发展和完善，人工智能技术在视频监控领域中的应用，将会越来越广泛，为人们提供更加安全、便捷的生活。
智能视频监控技术及其主要应用
智能视频监控技术及其主要应用随着科技的迅猛发展，智能视频监控技术已经成为了当今社会中不可或缺的一部分。
智能视频监控技术是利用先进的摄像头设备和计算机技术，能够对监控区域进行全面、准确地监测和录像，并且通过识别、分析、存储和传输等功能，实现对监控区域的智能化管控。
在各种行业中，智能视频监控技术被广泛应用，它不仅提高了安全性和管理效率，也为各种场合提供了重要的实时信息和数据支持。
在本文中，我们将深入探讨智能视频监控技术的相关内容，包括其基本原理、主要应用领域和未来发展趋势。
一、智能视频监控技术的基本原理智能视频监控技术是指通过计算机视觉技术和智能算法对监控区域中的目标进行识别、分析和跟踪，以便实现自动化监控、预警和管理。
其基本原理包括图像采集、图像处理、目标识别和行为分析等环节。
首先是图像采集。
智能视频监控系统通过高清摄像头设备对监控区域进行全方位的图像采集，保证视野的完整覆盖和图像的清晰度。
然后是图像处理。
采集到的图像数据经过预处理和增强，消除噪声和模糊，提高图像的清晰度和对比度，以便后续的目标识别和行为分析处理。
接下来是目标识别。
利用计算机视觉技术和智能算法，智能视频监控系统能够对图像中的目标进行准确识别和分类，包括人、车、物体等。
最后是行为分析。
通过对目标的运动轨迹和特征动作进行持续监测和分析，智能视频监控系统能够实现对异常行为、越界闯入等情况的及时识别和报警。
智能视频监控技术在各种行业和领域中都有着广泛的应用，主要包括了城市安防、交通监控、工业生产、商业零售、智能建筑、智慧校园等多个方面。
在城市安防领域，智能视频监控技术能够实现对城市各个重要区域的全天候监控和实时警报，保障城市居民的人身和财产安全。
在交通监控领域，智能视频监控技术能够对道路交通和交通工具进行实时监测和管控，提高交通管理的效率和安全性。
在工业生产领域，智能视频监控技术能够实现对生产线和生产现场的实时监控和远程管理，提高了生产效率和质量控制水平。
视频监控及其关键技术
视频监控及其关键技术14安防徐乐 144402103监控系统是由摄像、传输、控制、显示、记录登记5大部分组成.摄像机通过同轴视频电缆将视频图像传输到控制主机，控制主机再将视频信号分配到各监视器及录像设备，同时可将需要传输的语音信号同步录入到录像机内。
通过控制主机，操作人员可发出指令,对云台的上、下、左、右的动作进行控制及对镜头进行调焦变倍的操作，并可通过控制主机实现在多路摄像机及云台之间的切换。
利用特殊的录像处理模式，可对图像进行录入、回放、处理等操作，使录像效果达到最佳。
监控是各行业重点部门或重要场所进行实时监控的物理基础，管理部门可通过它获得有效数据、图像或声音信息，对突发性异常事件的过程进行及时的监视和记忆,用以提供高效、及时地指挥和高度、布置警力、处理案件等.随着当前计算机应用的迅速发展和推广，全世界掀起了一股强大的数字化浪潮，各种设备数字化已成为安全防护的首要目标。
数码监控报警的性能特点是：监控画面实时显示，录像图象质量单路调节功能，每路录像速度可分别设置，快速检索，多种录像方式设定功能，自动备份,云台/镜头控制功能,网络传输等。
加装时间发生器，将时间显示叠加到图像中。
在线路较长时加装音视频放大器以确保音视频监控质量。
适用范围——银行、证券营业场所、企事业单位、机关、商业场所内外部环境、楼宇通道、停车场、高档社区家庭内外部环境、图书馆、医院、公园。
视频监控系统原理图组成设备视频监控系统产品包含光端机，光缆终端盒，云台，云台解码器,视频矩阵,硬盘录像机，监控摄像机［1］，镜头,支架。
视频监控系统组成部分包括监控前端、管理中心、监控中心、PC客户端及无线网桥.各组成部分的说明如下:(1）监控前端：用于采集被监控点的监控信息，并可以配备报警设备。
①普通摄像头+视频服务器。
普通摄像头可以是模拟摄像头,也可以是数字摄像头。
原始视频信号传到视频服务器,经视频服务器编码后,以TCP/IP协议通过网络传至其他设备。
第六章 网络视频监控关键技术
6.3固定码率和可变码率编码解 码
视频编码可以分为可变码率和固定码率两种。 相对于VBR和ABR来讲，它压缩出来的文件体 积很大，而且音质相对于VBR和ABR不会有明 显的提高。 一般在我们输出视频文件的时候都会碰到一个选 即 CBR与VBR，CBR的英文全称是Constant Bit Rate翻译过来是固定 码率就是说每一秒种的画 面如果看做是一个静止的图片文件的话（实际上 是每一帧的画面大小加起来）它大小是固定的， VBR的英文全称是Variable Bit Rate意思是可变 码率主就是每一秒画面的大小是不固定。
结构专门针对音频及视频应用设计，在多媒体音视 频处理方面具有速度快、成本低、功耗低、易于 产品设计、方便使用等特点，但由于很多功能以 及算法都固化在芯片上，不够灵活，硬件设备厂 家在做产品开发时容易受制于芯片厂商。 专用集成电路ASIC是面向专门用途，为某一 用户特定生产的集成电路，如电视视频处理芯片、 电话中语音处理芯片等。 采用ASIC芯片技术的压缩板卡包括Wischip、 INTIME IME6400和Vweb等。
6.8 图像传感器技术
（1）CCD.。 （2）3CCD。 （3）CMOS。 CMOS和CCD同为在数码相机中可记录光线 变化的半导体。CMOS的制造技术和一般计算机 芯片没什么差别，CMOS的缺点就是太容易出现 杂点，这主要是因为早期的设计使CMOS在处理 快速变化的影像时，由于电流变化过于频繁而会 产生过热现象。 CCD与CMOS的主要性能差别如表6-2所示。
红外摄像机主要用于需要日夜监视、特别强调 夜间监视的目标，而目标周围环境又没有太强 光线的场景。 选择红外摄像机时应该考虑红外灯电源的开关 控制问题，可视技术方面主要由以下三大类： 第一类是：卤素灯。
大数据分析技术在视频监控中的应用
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。
大数据在视频监控中的应用
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。
大数据在安防行业的应用
大数据在安防行业的应用随着科技的不断发展，大数据技术在安防行业中的应用越来越广泛。
大数据技术可以通过采集和分析各种数据，识别潜在的安全风险，提供更加精准和高效的安全管理手段。
本文将从视频监控、人脸识别和预测分析三个方面介绍大数据技术在安防行业中的应用。
一、视频监控
大数据技术可以通过采集和分析视频监控数据，识别潜在的安全风险，提高监控效率。
例如，通过分析视频监控数据，可以识别异常行为和事件，如人员聚集、车辆停驻、物品遗留等，及时采取措施，避免安全事故的发生；通过分析视频监控数据，可以优化监控方案和布局，提高监控画面的覆盖面积和清晰度，提高监控效率和效果。
二、人脸识别
大数据技术可以通过采集和分析人脸识别数据，识别潜在的安全风险，提高人脸识别的准确性和效率。
例如，通过分析人脸识别数据，可以识别不同人脸的特征，建立人脸识别数据库，实现对可疑人员的及时识别和预警；通过分析人脸识别数据，可以优化人脸识别算法和模型，提高人脸识别的准确性和效率，降低误识率和漏识率。
三、预测分析
大数据技术可以通过采集和分析各种数据，预测潜在的安全风险，提高安全预警的准确性和效率。
例如，通过分析历史数据和趋势数据，可以预测潜在的犯罪和恐怖袭击事件，提前采取措施，避免事故的发生；通过分析大数据，可以建立预警模型和预测模型，实现对安全事件的及时预警和预测。
综上所述，大数据技术在安防行业中的应用，可以为安防行业的安全管理提供更加精准和高效的手段。
通过大数据技术，可以实现对各种数据的整合和挖掘，为安防行业的发展和安全服务提供科学依据，为城市安全的发展和人民生活提供更好的保障。
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用大数据技术挖掘视频监控数据的价值
用大数据技术挖掘视频监控数据的价值引言概述：随着科技的不断发展，视频监控系统已经成为了现代社会中不可或者缺的一部份。
大量的视频监控数据被记录下来，然而，这些数据往往被浪费掉了。
然而，通过运用大数据技术，我们可以挖掘出这些视频监控数据的巨大价值。
本文将探讨如何利用大数据技术来挖掘视频监控数据的价值。
一、数据存储和管理1.1 视频数据的存储方式视频监控数据通常是以视频文件的形式存储在服务器或者云端。
这些视频文件的存储方式可以采用本地存储或者云存储。
本地存储可以提供更高的数据传输速度和更好的数据安全性，但是存储容量有限。
云存储可以提供更大的存储空间和更灵便的数据访问，但是可能会受到网络带宽的限制。
1.2 数据的索引和标记为了更好地管理和利用视频监控数据，需要对数据进行索引和标记。
索引可以根据时间、地点、事件等关键信息对视频数据进行分类和归档，方便后续的数据检索和分析。
标记可以对视频中的关键事件或者行为进行标记，以便后续的数据分析和挖掘。
1.3 数据的备份和冗余视频监控数据是非常重要的，一旦丢失将无法恢复。
因此，对视频监控数据进行定期的备份是非常必要的。
备份可以采用本地备份和远程备份相结合的方式，以确保数据的安全性和可靠性。
此外，为了应对硬件故障和数据丢失的风险，还可以采用冗余存储的方式，将数据存储在多个存储设备上。
二、数据清洗和预处理2.1 数据清洗视频监控数据通常包含大量的噪声和冗余信息，需要进行数据清洗以提高数据的质量。
数据清洗可以通过去除噪声、修复缺失数据、去除冗余信息等方式进行。
清洗后的数据更加干净和准确，可以提高后续数据分析和挖掘的效果。
2.2 数据预处理视频监控数据的预处理是为了将原始数据转化为可用于分析和挖掘的数据形式。
预处理包括数据格式转换、数据采样、数据压缩等步骤。
预处理后的数据更加规范和可操作，可以提高后续数据分析和挖掘的效率。
2.3 数据特征提取视频监控数据中包含丰富的信息，但是并非所有的信息都对后续分析和挖掘实用。
智能视频监控技术及其主要应用
智能视频监控技术及其主要应用随着科技的不断发展，智能视频监控技术在安防领域扮演着非常重要的角色。
智能视频监控技术利用高清摄像头、智能分析算法等技术手段，可以对监控范围内的人、车、物进行实时监控和智能分析，为各行各业提供更加智能、便捷、安全的保护方式。
本文将对智能视频监控技术及其主要应用展开探讨。
一、智能视频监控技术的优势1. 高清画面：智能视频监控技术借助高清摄像头，能够实时捕捉监控范围内的画面，保证图像的清晰度和真实性。
2. 实时监控：智能视频监控系统能够实现24小时不间断的监控，可以随时随地对监控范围内的情况进行实时观察和处理。
3. 智能分析：智能视频监控技术可以通过智能分析算法对监控画面中的人、车、物进行智能识别和分析，可以自动发现异常情况并进行报警提示，大大提高了监控效率。
4. 远程操作：智能视频监控系统支持远程操作，可以通过手机、电脑等设备对监控系统进行远程管理和控制，提高了监控的便捷性和灵活性。
5. 大数据应用：智能视频监控系统通过对监控数据的大数据分析，可以为用户提供更加全面和深入的监控报告和分析结果，帮助用户更好地了解监控范围内的情况。
1. 家庭安防：智能视频监控技术在家庭安防领域具有非常重要的应用价值。
家庭用户可以通过安装智能视频监控系统，对家中的安全情况进行实时监控和管理，可以随时随地了解家中的情况，做到有效的防范和保护。
2. 商业安防：在商业场所，智能视频监控技术可以用于对商铺、办公楼、餐厅等场所的安全进行监控和管理，可以有效防范盗窃、损坏等情况的发生，提高了商业经营者对资产的保护程度。
3. 交通安全：智能视频监控技术在交通领域具有广泛的应用。
可以通过智能视频监控系统对交通违章、事故等情况进行监控和记录，可以提高交通管理的科学性和精确度，有助于提高交通安全水平。
4. 社会治安：智能视频监控技术在社会治安领域也具有非常重要的应用价值。
可以借助智能视频监控系统对公共场所、重要场所、人群聚集区域等进行实时监控，可以为警方提供相关信息和线索，有助于维护社会治安秩序。
智能监控系统的关键技术与发展趋势
智能监控系统的关键技术与发展趋势智能监控系统是一种基于先进技术的安防系统，通过视频监控、智能分析、数据处理等手段，实现对特定区域或对象的实时监控和预警。
随着科技的不断发展，智能监控系统在各个领域得到了广泛的应用，如城市安防、交通监控、工业生产等。
本文将重点探讨智能监控系统的关键技术和未来发展趋势。
一、关键技术1. 视频监控技术视频监控技术是智能监控系统的核心技术之一。
随着摄像头技术的不断进步，高清晰度、远距离监控、夜视等功能已经成为现实。
同时，视频编解码技术的提升也使得视频数据的传输更加高效稳定。
此外，视频图像处理算法的应用，如运动检测、目标跟踪、人脸识别等，为智能监控系统提供了更多的功能和应用场景。
2. 大数据分析技术智能监控系统每天都会产生海量的数据，如视频数据、传感器数据等。
如何高效地处理和分析这些数据成为智能监控系统发展的关键。
大数据分析技术的应用可以帮助系统从海量数据中提取有用信息，实现对异常行为的检测和预警，提高监控系统的智能化水平。
3. 人工智能技术人工智能技术在智能监控系统中的应用越来越广泛。
深度学习、神经网络等技术的发展，使得监控系统能够更好地理解和分析视频数据，实现更精准的目标识别和行为分析。
同时，人工智能技术还可以实现监控系统的自主学习和优化，提高系统的智能化水平和自适应能力。
4. 云计算和物联网技术云计算和物联网技术的发展为智能监控系统的远程管理和数据存储提供了更多可能。
通过云平台，监控系统可以实现远程监控、数据备份和共享，提高系统的可靠性和稳定性。
同时，物联网技术的应用可以实现监控设备之间的互联互通，实现信息的实时传输和共享，为智能监控系统的发展提供更多可能性。
二、发展趋势1. 智能化和自动化未来智能监控系统的发展趋势是智能化和自动化。
随着人工智能技术的不断发展，监控系统将更加智能化，能够实现更精准的目标识别、行为分析和预警。
同时，系统将更加自动化，实现对异常事件的自动处理和应急响应，减轻人工干预的压力，提高系统的效率和可靠性。
基于大数据分析的智能化视频监控系统研究与实践
基于大数据分析的智能化视频监控系统研究与实践智能化视频监控系统是一种基于大数据分析技术的智能安防系统，它利用传感器、视频摄像头和网络通信等技术，实现对不同场景下的视频数据进行采集、处理和分析，从而提供实时监控、行为识别、异常报警等功能。
本文将介绍智能化视频监控系统的基本原理、关键技术以及其在实际应用中的研究与实践。
一、智能化视频监控系统的基本原理智能化视频监控系统的基本原理可以概括为如下几个步骤：视频数据采集、数据预处理、特征提取、行为识别和异常报警。
1. 视频数据采集：利用摄像头、监控设备等硬件设备对指定场景进行视频数据采集。
传感器和摄像头通常可以捕获多种类型的信息，包括图像、颜色、光照强度等。
2. 数据预处理：对采集到的原始视频数据进行预处理，包括图像去噪、平滑处理、调整亮度对比度等。
预处理有助于提高后续步骤的处理效果，并减少误识别的概率。
3. 特征提取：从预处理后的视频数据中提取特征。
特征可以包括图像的纹理、颜色、形状等信息，也可以包括动作的速度、方向等信息。
特征提取是智能化视频监控系统中的关键步骤，提取到的特征将作为后续步骤的输入。
4. 行为识别：基于特征提取的结果，利用机器学习、深度学习等算法对视频数据进行分析和识别，实现对特定行为的自动识别。
行为识别可以包括人员的进出、目标跟踪、异常行为的检测等。
5. 异常报警：当系统检测到异常行为时，将触发报警机制，并向相关人员发送报警信息。
异常行为可以是未经授权的进入、物体遗留、物体丢失等。
二、智能化视频监控系统的关键技术智能化视频监控系统涉及到多个技术领域，以下是其中几个关键技术：1. 图像处理和计算机视觉：包括图像去噪、边缘检测、目标检测、目标跟踪等技术。
这些技术主要用于对视频数据进行预处理和特征提取。
2. 机器学习和深度学习：包括支持向量机、随机森林、卷积神经网络等算法。
这些算法主要应用于行为识别，通过训练模型来实现对特定行为的自动识别。
3. 大数据分析：包括数据存储、数据处理和数据分析等技术。
智能视频监控技术及其主要应用
智能视频监控技术及其主要应用1. 引言1.1 智能视频监控技术的发展意义其发展意义主要表现在以下几个方面：智能视频监控技术能够提高监控的精准度和效率。
通过图像识别、人脸识别等功能，可以快速准确地识别出异常情况，及时进行警报和处理，避免事故的发生。
这对于保障公共安全、保护个人财产具有重要作用。
智能视频监控技术可以节约人力物力成本。
相比传统的人工监控方式，智能视频监控技术可以实现24小时全天候监控，大大减少了人力资源的浪费，同时也提高了监控的效率和准确性。
智能视频监控技术还可以促进信息的共享和交流。
通过云端技术，监控中心可以实现多地监控数据的实时共享，提高了各部门之间的协作和应对事件的能力。
智能视频监控技术的发展意义不仅在于提高了安全监控的水平，还在于促进了社会的发展和进步。
随着技术的不断创新和应用，智能视频监控技术将会在各个领域发挥越来越重要的作用，为人们的生活带来更多便利和安全保障。
2. 正文2.1 智能视频监控技术的工作原理智能视频监控技术的工作原理主要是通过摄像头捕捉视频图像，然后利用图像处理和分析算法对视频进行实时监控和识别。
摄像头将实时拍摄到的视频信号传输到计算机或监控设备中，然后经过数字化处理，将视频信号转换为数字图像。
接着，图像处理算法对图像进行分析和检测，提取出关键信息，比如目标物体的位置、移动轨迹、行为特征等。
然后，利用机器学习和人工智能技术，将提取出的信息与预先建立的数据库进行比对和识别，从而实现对目标物体的跟踪和监控。
智能视频监控技术的工作原理可以简单总结为：采集视频图像、处理图像信息、分析识别目标、输出监控结果。
通过不断优化和改进算法，智能视频监控技术能够实现更加精准和高效的监控任务，应用范围也越来越广泛。
随着物联网、大数据、云计算等技术的不断发展，智能视频监控技术将会在各个领域发挥更加重要的作用，提升安全防范水平、提高生产效率、改善城市管理等方面发挥积极作用。
2.2 智能视频监控技术的主要技术特点1. 视频分析能力：智能视频监控技术具有强大的视频分析能力，可以自动识别出视频中的人、车辆、物体等，并根据预先设定的规则进行报警或提醒。
视频监控大数据的挖掘分析与应用
视频监控大数据的挖掘分析与应用随着科技的不断发展，视频监控技术已经成为现代社会的重要组成部分，各种公共场所、企事业单位、个人住宅等场所都安装了视频监控设备。
而这些设备所汇集的大量数据，如果能得到合理的利用，对于社会治安、交通管理、城市规划等都有着极大的推动作用。
因此，视频监控大数据的挖掘分析与应用也成为了当前研究的热点之一。
一、视频监控大数据的挖掘分析技术视频监控大数据挖掘分析技术可分为两类，一类是基于行为的分析技术，即将视频图像中的行为进行分析，从而探索事件的发生过程；另一类是基于图像的技术，即对视频监控画面中的图像信息进行处理和分析，从而得到有价值的信息。
1. 基于行为的分析技术基于行为的分析技术主要通过对视频监控导出的数据进行分析，从而了解人员在空间与时间上的行为特征。
这种分析技术可以帮助安保人员了解不同区域内人员的行为规律，对于公共场所、交通管理等方面都有着重要意义。
例如项目中某医院的视频监控场所主要安装在医院的门诊、急诊、住院大楼、工程楼、餐厅、发电房、太阳能光伏板等关键部位。
通过对视频图像中的行为语义信息进行分析，可以准确识别出医院门口、里面的大厅、草坪、车流等信息，进而对这些场所进行有效的管理，保障医院内部安全。
2. 基于图像的分析技术基于图像的分析技术通常采用人工智能算法中的深度学习技术，目标是从视频图像中提取相关的对象/情境信息，如人、车、路标、公交站等，并将其整合为有价值的信息。
这种分析技术通常需要大量的图像样本来进行训练，才能得到有效的识别能力。
例如在城市规划方面，基于图像的分析技术可以帮助市政工作人员在城市建设规划中选取最佳方案。
通过对不同时间段内的城市交通状况进行分析，可以发现城市中最常繁忙的区域以及主要交通拥堵点。
在交通拥堵严重的区域中加建公交车道、加装信号灯，都可以有效缓解拥堵状况。
二、视频监控大数据的应用视频监控大数据的应用涉及到很多领域，例如城市规划、公共安全、交通管理、商业营销等。
智能监控视频分析技术研究与应用
智能监控视频分析技术研究与应用智能监控视频分析技术是近年来新兴的领域，它通过利用计算机视觉和机器学习等领域的技术，对监控摄像头所捕获的视频进行实时分析与处理，以提供更高效、智能化的安防监控解决方案。
本文将介绍智能监控视频分析技术的研究进展和应用场景，并探讨其在安防领域中的潜力和挑战。
一、智能监控视频分析技术的研究进展1. 视频图像处理技术：智能监控视频分析的首要问题是对视频图像进行处理和分析。
图像处理技术研究人员已经开发出一系列算法，用于提取视频中的关键信息，例如目标检测、行为识别、运动追踪等。
这些技术能够对复杂的场景进行准确的分析与解释，为后续的应用提供基础。
2. 机器学习算法：为了提高智能监控视频分析的准确性和鲁棒性，研究者开始借鉴机器学习算法。
通过使用监督学习和无监督学习等方法，智能监控系统能够根据大量的数据进行训练和学习，不断优化算法，提高分析结果的准确性。
3. 多模态数据融合：智能监控视频分析的一个重要方向是多模态数据的融合。
除了视频图像外，还可以利用其他传感器（如声音、温度、光线等）所提供的信息，通过融合多种数据源来增强分析的效果。
例如，结合声音识别和图像分析技术，可以实现对异常行为的准确检测。
4. 实时处理技术：智能监控视频分析需要实时处理大量的视频数据，因此对于实时处理技术的研究也是必要的。
高性能的计算平台和并行处理技术能够极大地提高视频分析算法的处理速度，使得系统能够在实时场景下进行准确的监控和分析。
二、智能监控视频分析技术的应用场景1. 安防监控：智能监控视频分析技术在安防领域有着广泛的应用。
它可以帮助监控人员快速发现异常行为，如盗窃、暴力、火灾等，提供及时的报警和预警，保护公共安全。
此外，智能监控系统还能进行人员身份识别、车辆追踪等功能，帮助警方追捕犯罪嫌疑人。
2. 环境监测：智能监控视频分析技术可以应用于环境监测领域。
通过监控摄像头捕获的图像，可以实时分析交通流量、空气质量、垃圾处理等情况，为城市管理部门提供决策支持。
智能视频监控技术及其主要应用
智能视频监控技术及其主要应用智能视频监控技术是指基于计算机视觉、图像处理、模式识别和人工智能等技术的视频监控系统。
它可以对视频流进行实时分析和处理，提高监控效率和准确性，广泛应用于公共安全监控、工业安全监控、交通安全监控、环境监控等领域。
（一）计算机视觉技术计算机视觉是指利用计算机对数字图像进行处理和识别，从而实现对图像内容的理解和分析。
计算机视觉技术是智能视频监控系统的核心技术之一。
（二）图像处理技术图像处理是指对数字图像进行处理和优化，使其在特定的条件下得到更好的表现。
图像处理技术是智能视频监控系统的重要技术之一。
（三）模式识别技术模式识别是指通过对目标的特征进行分析和识别，判断目标所属的类别和属性。
智能视频监控系统采用模式识别技术来检测和识别不同的场景和行为。
（四）人工智能技术人工智能是指利用计算机模拟人类智能来完成特定的任务，并具有自主学习和决策能力。
智能视频监控技术广泛利用人工智能技术来对视频流进行实时处理和分析。
（一）公共安全监控智能视频监控技术可以应用于公共安全监控，如机场、火车站、地铁站等公共场所的安全监控，能够检测和识别可疑行为和物品，及时采取措施保障公共安全。
工业生产中存在着许多危险因素，如高温、高压、有毒、易燃等。
智能视频监控技术可以应用于工业安全监控，检测和识别异常情况，及时采取措施避免事故的发生。
（四）环境监控智能视频监控技术可以应用于环境监控，如对大气污染、噪声污染、水资源污染等的实时监测和分析。
能够快速响应、及时监控和控制环境污染。
三、智能视频监控技术的发展趋势随着计算机技术、计算机视觉技术和人工智能技术的不断发展和进步，智能视频监控技术也在不断创新和完善。
未来，智能视频监控技术将向以下方向发展：（一）多模态智能视频监控系统智能视频监控技术将与声音识别技术、人体生物信息识别技术等其他技术相结合，形成多模态智能视频监控系统，以更好地实现对场景和行为的解析和识别。
（二）智能视频与大数据技术的融合智能视频监控技术将与大数据技术相融合，通过对海量数据的分析和挖掘，实现对监控场景和行为的更全面、更准确的分析和预测，提高预警和决策能力。
浅谈视频监控系统的现状及发展趋势
浅谈视频监控系统的现状及发展趋势一、技术现状1. 高清化随着摄像头技术的不断进步，视频监控系统的分辨率也在不断提高。
从最初的模拟监控摄像头到如今的4K、8K高清摄像头，视频监控系统的画面质量得到了大幅提升。
高清化不仅提高了监控系统的效果，也为后续的数据处理和分析提供了更好的基础。
2. 网络化传统的视频监控系统依靠有线连接，布线复杂，且受到距离和环境的限制。
而网络化的视频监控系统通过网络连接，可以实现远程监控和管理，不受地域和距离的限制。
网络化也为监控系统的数据传输和存储提供了更便捷的解决方案。
3. 智能化随着人工智能技术的发展，视频监控系统也在向智能化方向发展。
通过图像识别、行为分析等技术，监控系统可以实现对异常情况的自动识别和报警，大大提高了监控系统的实时性和准确性。
二、应用现状1. 安防领域视频监控系统最早应用于安防领域，被用于监控银行、商场、社区等公共场所，以及监控企业内部的安全。
如今，随着技术的不断发展，视频监控系统在安防领域的应用也越来越智能化和全面化。
2. 城市管理视频监控系统被广泛用于城市的交通管理、环境监测等方面。
通过道路监控摄像头、红绿灯监控摄像头等设备，可以实时监控交通情况，提高城市交通的效率和安全性。
3. 工业应用在工业领域，视频监控系统被应用于生产线监控、设备状态监控等方面，通过实时监控和数据分析，提高生产效率和产品质量。
三、发展趋势2. 大数据应用随着视频监控系统的网络化和智能化，监控系统产生的数据量也在不断增加。
大数据技术的应用将成为未来监控系统发展的关键，通过对海量数据的分析和挖掘，可以为城市管理、安防等各个领域提供更优质的服务和支持。
3. 5G+视频监控随着5G技术的商用推广，5G将为视频监控系统的发展提供更强大的技术支持。
5G网络的高速和低延迟将大大提高视频监控系统的数据传输效率，使监控系统能够更加实时和高效地运行。
视频监控系统在技术、应用和发展趋势等方面均呈现出蓬勃的发展态势。
视频大数据应用技术方案介绍
视频大数据的应用场景
视频监控：通过视频大数据技术，可以实时监控城市交通、公共安全等领域的情况，提高社会安 全性和管理效率。
视频分析：通过对视频数据的分析和挖掘，可以提取出有价值的信息，如人脸识别、行为分析等， 应用于智能安防、智能交通等领域。
视频内容推荐：基于用户的历史观看记录和行为数据，利用视频大数据技术可以为用户推荐更加 符合其喜好的视频内容。
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数据采集方式：实时采集、批量导 入等
数据传输：网络传输、数据加密等
数据存储模块
数据存储方式：分 布式存储架构，支 持海量数据存储
数据备份与恢复： 定期备份数据，确 保数据安全，支持 快速恢复
数据压缩与加密：采 用高效数据压缩技术 ，减少存储空间占用 ，同时保证数据安全 性
视频大数据的来源：主要来源于视频监控、视频会议、在线教育、短视频等视频应用领域。
视频大数据的特点：数据量大、种类多、处理速度快、价值密度高等。
视频大数据的应用场景：智能安防、智能交通、智能医疗、智能家居等。
视频大数据的特点和优势
视频大数据的特点：海量、实时、多源、异构 视频大数据的优势：提高决策效率、降低运营成本、增强业务创新能力
测试目的：确保系统稳定性和性能 测试方法：黑盒测试、白盒测试、灰盒测试等 优化方法：算法优化、数据结构优化、系统架构优化等 测试和优化工具：Junit、Pytest、Postman等
系统部署和上线运行
硬件和网络准 备：确保服务 器、存储设备、 网络等基础设 施的稳定性和 可用性
软件安装和配 置：安装和配 置视频大数据 应用所需的软 件，包括操作 系统、数据库、 中间件等
数据挖掘和可视化模块
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视频监控大数据的关键技术和应用随着全国各地平安城市、行业安防等项目的大规模建设，视频监控在安防领域中发挥着越来越重要的作用，成为技术防范的最有力手段。
而在新的技术条件和应用需求的推动下，视频监控将迎来系统融合和大数据的新时代，其产生的数据将会迅速地增长，如何从这些数据中获得有效的信息和服务，是我们必须要面对的重要问题。
笔者认为，大数据处理技术的应用，将成为下一代视频监控的发展关键。
视频监控的大数据趋势视频监控从最早的模拟闭路监控系统开始，经历过模拟监控、数字监控、网络监控等重要发展阶段，如今进入了大数据的时代，并面临着一系列的挑战。
视频监控产生的数据正迅速增长视频监控数据的增长有三个主要的因素。
首先，视频监控不再是一个独立割裂的系统，系统的融合将催生更丰富的数据。
GB/T28181-2011标准的发布和实施，在很大程度上改善了各大平台厂家各自为战、互不兼容的乱象，在“大联网”的背景下，所有的视频监控数据将能实现深度共享和统一处理。
此外，安防监控的发展趋势是融合化，视频监控平台与其它多种系统之间如警综、消防、卡口、门禁等，将实现资源和数据的无缝整合，统一协作，形成社会化的大系统。
其次，高清视频的编解码能力不断提高，导致数据生成的厚度和精度不断提升，高分辨率和高帧率已成为视频监控主流需求。
再次，数据生成点的规模在不断扩大，视频监控的覆盖范围和监控点、卡口的数量都以30%以上的增长率在快速增加。
我国安装的监控摄像头目前已超过3000万个，每年产生数万PB的数据量。
视频监控数据的管理存在瓶颈数据的爆炸式增长，意味着需要投入更多的资源以及付出更多的努力，才能在这些体量庞大的数据中寻找到有价值的信息。
目前对视频监控数据的管理能力较弱，其发展没能跟上数据增长的速度，体现在以下几个方面:1.数据的存储和管理视频监控数据具有高并发、大容量的特点。
以1080P为例，在8Mbps的码率下，每个摄像头每天产生的视频数据约84GB，中等城市的监控规模一般为数千到数万个摄像头，而且这些数据一般要求必须在系统中保存30天以上。
存储系统还必须具有高级别的容错性，存储介质的故障率通常较高，但故障发生时不应造成监控数据的丢失。
此外，由于安防项目本身在不断发展，系统可能要进行在线扩容和升级，这就要求存储系统具有高度的可扩展性，可在系统中简单便捷地增添存储设备。
目前主要采用分级集中存储的方案，视频数据按区域存储在不同的子平台中，通常使用RAID来进行存储。
但RAID在性能、利用率、可靠性等方面很难达到理想的平衡，而且成本偏高。
另外，各区域的视频数据被分割存放，数据共享流程繁琐，不利于存储和计算资源的集中配置，也不利于数据的统一分析。
2.数据的智能分析图像视频的理解和识别一直是计算机视觉领域的难题，由于很难智能地分析出视频中蕴含的丰富内容，我们仍然要耗费大量的人力物力，在海量的视频监控数据中查找有价值的信息。
例如在“周克华”案中，为了查找嫌疑人线索，长沙警方投入约两千名民警，花了1个多月的时间反复查看监控录像，视频量相当于83万部电影。
目前，虽然基于内容的智能分析在安防领域得到了研究和推广，但也仅限于较低层次的应用，例如人脸识别、车牌识别、物体检测、人流统计、周界防范等。
智能分析除了受限于算法的发展，更受限于计算能力的发展，智能分析的算法复杂度较高，而且其样本数量庞大，非普通计算系统所能胜任。
3.数据的融合与协同应用目前，视频监控系统与其它相关系统之间，只是基于视频浏览等基础功能进行有限的对接。
但如果能进行更深入的融合，通过对多种关联数据进行分析，可以挖掘出更有价值的应用，例如刑侦线索分析、案件规律分析、社会舆情分析、金融诈骗分析、公共交通优化等。
如何对这些海量的融合数据进行清洗和选择，并建立有效的分析模型是一个有趣的挑战。
大数据处理的关键技术大数据在近几年成了炙手可热的流行词汇，并经常和云计算联系在一起，它是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集、管理、处理数据能力的数据集。
一般将大数据归纳为三个特征，即3V：体量巨大（Volumn）、类型多样（Variety）、快速处理（Velocity）。
在大数据中，绝大部分由非结构化数据组成。
据统计，目前在全球所有大数据中占主导地位的是图像视频数据，2012年其占比已达到了80%，2013年预计接近90%。
大数据的关键技术涵盖了数据采集、传输、存储、处理、应用等各个环节，本文主要围绕视频大数据的存储和处理来进行阐述。
传统的数据处理方法是以处理器为中心，而大数据具有海量和分布性的特点，需要采取以数据为中心的模式，将计算任务分配到数据所在的节点中执行，减少数据移动带来的庞大开销。
云计算是大数据处理的核心技术，是大数据挖掘的主流方式。
在业界，很多公司已经意识到大数据挖掘的重要意义，研发了一系列针对大数据进行处理的云计算技术，其中最具代表性的是开源的Hadoop及其周边的生态系统。
1.Hadoop及其生态系统Hadoop是一个开源的分布式基础架构，可以让用户轻松构建云计算平台。
Hadoop的优势在于它的灵活性、扩展性、经济性、可靠性，适合对大容量、高速率、多样化的大数据进行分布式的处理，而且具有很高的性能。
例如Visa公司需要计算两年的记录，包括730亿笔交易、高达36TB的数据。
如果用传统方法需要1个月，而采用基于Hadoop 的处理技术只要13分钟。
Hadoop由HDFS分布式文件系统和MapReduce计算模型组成，可以满足大数据存储和处理的需要。
而且，围绕Hadoop已经构建了一个庞大的生态系统，如图1所示。
图1 Hadoop及其生态系统其中，HBase是面向列存储的分布式数据库，Zookeeper是分布式协同工作系统，Avro 是数据序列化系统，Pig和Hive是基于Hadoop的数据挖掘语言和工具，Cascading是封装了Hadoop细节的数据处理工作流API，Mahout是机器学习领域经典算法在Hadoop上的实现，Sqoop可以在HDFS和RDBMS之间转换数据，Flume是海量日志采集系统。
下面将简单介绍较为关键的HDFS、HBase、MapReduce。
2.HDFSHDFS 的系统架构如图2所示。
HDFS中包括 1个NameNode节点，用于记录文件的元数据；还包括多个DataNode节点，提供实际的存储块。
存储在HDFS中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个DataNode，以提高数据的并发吞吐量。
存储块的大小（通常为64MB）和副本的数量在创建文件时由客户机决定，由此保证数据的可靠性。
NameNode 可以控制所有文件操作，它与DataNode之间通过心跳来传递状态信息。
HDFS内部的所有通信都基于标准的TCP/IP协议。
图2 HDFS的系统架构视频监控数据具有如下特点：1）需要存储大量GB级甚至TB级的大文件；2）文件具有一次写多次读的特点；3）文件读操作以大规模的流式读和小规模的随机读构成；4）系统需要有效处理并发的追加写操作。
这些特点正好与HDFS的设计理念相符合。
因此HDFS可用于对以视频监控为主的海量数据提供分布式存储和管理。
3.HBaseHBase是构建在HDFS之上的NoSQL数据库。
NoSQL数据库是无模式、非关系型的，能支持对海量数据的高并发存储和访问，可以灵活地处理非结构性的数据，而不需要事先定义它们，因此具有良好的可扩展性。
NoSQL在事务的严格一致性、数据实时同步、支持复杂的查询等方面不具有优势，但在大数据时代，这些特点变得不那么重要。
在数据管理方面，HBase将一整张数据表拆分成许多存储于HDFS下的子表，并由Zookeeper负责数据一致性管理。
在数据模型方面，HBase 以行名、列名、时间戳建立索引，表中的数据项由无结构的字节数组表示。
这种灵活的数据模型保证HBase 适用于多种不同应用环境。
在安防系统中，HBase可适用于各类融合数据的存储和访问，为视频监控与其它不同系统的深度整合提供良好的数据平台。
4.MapReduceMapReduce是由Google提出的一个软件架构，是目前云计算平台上实际公认的并行编模型标准，运行于HDFS和HBase系统之上。
其执行过程如图3所示。
图3 MapReduce的执行过程MapReduce包括Map（映射）和Reduce（化简）两个阶段，首先将待处理的海量数据分割后执行map操作，然后对其输出内容进行合并、排序，再执行reduce操作，将最终结果进行汇总。
整个执行过程的各种细节在MapReduce框架中自动处理，包括任务调度、负载均衡、数据分配、容错机制、网络通信、本地化计算等。
可以说，HDFS和HBase实现了对海量数据高效的分布式存储，而MapReduce在此基础上提供由编程框架自动控制的、对用户透明的计算资源和数据资源的并行调度和数据同步机制，可根据业务规模自动伸缩、从而为程序开发者屏蔽了底层的复杂性，简化了分布式并行处理业务的编程开发工作。
一个典型的MapReduce计算处理通常可以分布到上千个计算节点中来处理上TB的数据，这对海量视频监控数据的并行处理尤为重要。
大数据技术在视频监控中的应用视频监控产生的数据增长很快，需要构建一个弹性而高效的处理平台，主要解决两方面的问题：1）数据的存储、管理、访问；2）数据的处理和分析，包括转换、挖掘、搜索、智能识别等。
基于以上介绍的Hadoop，可以实现一个视频监控大数据的应用框架，将其部署在可扩展的存储和计算资源之上，以满足大数据所带来的各种新的业务需求。
1.视频监控大数据的应用框架应用框架包括了负责对数据进行存储和处理的大数据平台、支持高并发访问的视频分发网络、面向应用的平台调度和服务接口。
如图4所示。
图4 视频监控大数据的应用框架其中，大数据平台基于Hadoop集群来实现，是整个应用框架的核心部分，它接入并存储视频监控数据和其它各类安防数据，然后根据指令对其进行处理。
视频分发网络则是为了满足视频访问的需要，这些访问可能是跨地域分布的，因此应考虑网络带宽的优化。
平台调度和服务则是面向业务和应用的，是大数据平台和用户之间沟通的桥梁，它可以通知大数据平台即时执行来自业务系统的请求，也可以通过设定任务的执行策略，自动触发大数据平台进行指定数据的处理。
此外，与平台管理相关的结构化信息保存在关系型数据库中。
2.大数据平台大数据平台中有两层对外的接口，分别是统一数据接入层、统一存储和计算接口层。
统一数据接入层负责采集视频监控数据和来自其它业务系统的安防数据，它通过配置不同的适配器来接入种类不一的数据类型，对这些数据进行清洗和转换之后，存入HDFS 或HBase中。
对于视频监控数据的接入来说，应支持多种规范，例如GB/T 28181、ONVIF、PSIA等主流协议。