平安城市的建设目前趋向大型化、联网化，我们将在平安城市领域面对数以万计的海量视频资源，如何让这些海量视频信息更快速、更有效的为公安的实战业务服务？这就要求监控系统拥有更加高效的智能分析系统，可以实现非结构化视频数据的高效结构化处理，全网智能为未来平安城市视频大数据分析提供了高效的解决方案。

传统的视频监控智能分析及结构化处理大多数是在后台通过独立的服务器进行大面积智能分析算法运算，输出相应分析结果；在后台智能分析服务器的计算性能上，有超过70%的计算性能都耗费在对前端视频码流的解码和图像的结构化处理上，真正用于智能分析算法的计算性能不到30%。而全网智能就是为了解决这个缺陷，我们将在前端摄像机编码之前就对所采集到的数据进行结构化和建模，利用前端摄像机的部分DSP计算性能，把识别类的智能分析直接在前端进行分析，后台智能分析系统主要完成分析类的智能分析，可直接调用前端结构化数据及建模数据，无需进行解码及结构化处理，大大提高智能分析整体效率。

这种方式到底能提高多少性能呢？举个例子，就以经常使用的智能摘要压缩为例，传统方式下，要压缩一段24小时的原始视频，虽然最后压缩后的视频可能不到半个小时，但整个压缩过程非常缓慢，预计需要10多个小时，而采用全网智能的结构后，视频结构化和建模在前端已经完成，后台只需调取前端建模和结构化数据进行分析和筛选压缩，整个压缩过程将缩短到一个小时以内，因此，智能摘要功能在采用全网智能后效率将提升10倍以上。

全网智能技术如何实现视频的高效处理？顾名思义，全网智能就是把构成视频监控系统的前端摄像机、传输网络、基础视频监控平台及智能分析平台全部拉通，让整个系统中的每一个网元都发挥自己的优势和性能，实现端到端的智能运算和应用。

首先我们分析下全网智能的前端智能部分的工作原理。传统的前端智能分析检测是将智能分析的软件直接灌到前端摄像机的DSP上，通过DSP上的部分运算性能实现前端智能分析。

而全网智能是在前端视频编码之前，就首先将所采集到的图像进行背景建模、目标属性分类等操作。比如在视频数据采集时就将背景、人、车、物等信息进行分离，并且将这些信息进行结构化，视频信息结构化对于大数据分析是非常重要的环节，如果百度、谷歌今后要实现以图搜图或以视频搜视频的功能，就得需要将非结构化的图像或视频数据进行结构化，因此我们全网智能的前端结构化可以理解为通过视频数据的前端结构化，随时为前端智能分析或后端智能分析提供最基本的分析素材。简而言之，全网智能的前端智能分析可以说是从视频数据一产生既已智能。

全网智能的平台智能也和传统监控的后端智能有着本质的区别。首先，传统监控的后台智能分析都是一台台智能分析服务器组成，每台服务器就对应的做几项分析功能，分析能力也就并行10路左右，而全网智能的平台智能部分首先可以运行在一个有N台服务器组成的云计算资源池里，需要多大性能，后台硬件就提供多大性能，把原来烟囱式的结构做了扁平化，充分发挥所有硬件服务器的使用效率。

其次，全网智能的平台智能部分还能从视频监控的前端、网络传输端及监控基础平台端调取相应的计算性能及分析素材，实现端到端统一协作的智能应用。比如全网智能的平台智能部分可以从前端摄像机中直接调取相应的人、车、物分类的结构化数据，用于深度智能分析算法应用。另外当有大量数据智能分析应用时，全网智能的平台智能部分可以自动调取视频监控基础平台中的部分计算性能，使得基础视频平台和智能分析平台共同参与全时段全维度智能分析，这种前后端协同分析方式，让整个系统中的每一个网元都发挥自己的优势和性能，实现端到端的智能运算和应用，可以使分析效率提升80%，平台设备建设成本降低70%，准确率提升60%，且智能分析算法应用更易扩展。这就是为什么全网智能是未来平安城市视频大数据发展的方向和必然趋势。