随着视频监控逐渐高清化、超高清化，数据规模以成倍的指数级别增长；与通常讲的结构化数据不同，视频监控业务产生的数据绝大多数以非结构化的数据为主，这给传统的数据管理和使用机制带来了极大的挑战。

　　2018年安防行业视频结构化分析系统、车辆大数据平台、人像识别布控系统、警务大数据平台等产品方案，都离不开大数据的采集、建模和应用，大数据已成为新时期安防新业态的典型特征之一。

　　视频监控业务的核心就是数据，数据就是业务本身，那么基于大数据架构，可以给视频监控项目带来诸多的裨益。大数据架构更加灵活，伸缩弹性更大，可根据视频监控业务的部署需要。随着智能视频分析技术的飞速发展，如今可以将庞大的视频数据更好应用，实现更多的行业拓展应用。例如利用视频做智慧工地安全生产管理，安全帽识别（安全帽佩戴监测），烟火识别火灾防控，车牌识别、车型计数统计，施工人员计数统计、周界入侵防盗报警等应用。这只是视频分析在工地的一小部分应用，视频分析在工地、电力、煤矿、平安城市、智慧城管、交通、物流、教育等行业都可以得到广泛地应用。

　　大数据架构更加灵活，伸缩弹性更大，可根据视频监控业务部署需要，设立多个集群组成，将海量数据分解为较小且更易访问的批量数据，在多台服务器上并行分析处理，从而大大加快视频数据处理进程。

　　综合来看，大数据与视频监控业务的关系主要体现在"存"、"看"、"用"上。理论上说，应用大数据技术后，在没有人为干预的情况下，视频监控设备可通过自动分析对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪，在异常情况发生时做出反应，进行自动报警。警察可以轻松搜索某一时段某一颜色或某一品牌汽车的视频并快速识别违章行为。

　　依靠大数据技术，安防正在从被动防御向主动判断、预警发展，行业也从单一安全领域向多行业应用、提升生产效率、提高生活智能化程度方向发展。以城市智能交通管理为例，大数据能够实现海量视频数据实时网络传输和快速持久化存储，同时将各类多媒体数据和车辆数据合二为一，对异常行为智能识别和自动报警等。

　　安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。

　　总的来说，安防大数据市场包括两方面：一是城市基建，平安城市和智能交通大数据安防的规模化应用说明了这是大数据安防应用的主流;二是个人消费领域，如家庭安防设备产生的数据，这一市场目前还在孕育阶段，期待厚积薄发。无论如何，大数据带给安防行业化应用的未来可期，关键在于如何深耕、挖掘，进而体现数据价值。

　　安防大数据价值不仅仅在安防行业领域，其对安防边界扩宽起到非常大作用，在智能家居、楼宇、超市、地铁、人流疏导等区域所起作用也越来越大，通过成熟的智能算法和分析技术，厂商可以在视频数据中获得用户行为数据，并与第三方合作公司一起开发大数据相关业务，为用户提供精准服务，让安防产业触角向其他行业延伸，打造产业新增长点。