大數據與云計算在安防領域的應用，從2013年就開始持續加溫，而經歷了一年的鋪墊與技術發展，在未來一年隨著高清網絡監控的大范圍普及，隨之帶來的大數據與海量存儲都需要云計算的協助。隨著網路頻寬的提高和網路費用的產品定價下降，基于云計算的視頻監控解決方案已制定更多的供應商的關注。
視頻監控發展潮流：安防大數據技術應用
大數據成安防監控發展潮流
最早提出“大數據時代”已經到來的機構是全球知名咨詢公司麥肯錫。麥肯錫在《大數據時代到來》報告中指出，大數據現在已經進入全球經濟的各個部門，就像其他的生產必備要素一樣，許多現代經濟活動離開了它根本不能發生，大數據將帶來一波生產率增長和消費者盈余浪潮。而至今，它也將開啟中國監控資本市場的新一輪的尋寶游戲。
在視頻監控領域，伴隨著高清監控時代的大潮，產生了越來越多的海量視頻數據。但是，大量的視頻數據仍然是獨立的、零散的。視頻錄像數據散布在各個行業、單位獨立的系統中，沒有發揮達到聯網、共享，業界也沒有形成對數據挖掘、利用的通用方法，核心技術仍然在研究中，尚沒有實現重大突破。
目前大量的視頻監控數據運用于安防領域，但主要以人工搜索為主，政府之間跨警種、跨部門、跨區域的聯網共享應用仍然較少，更不用說為老百姓、為社會所用的應用還沒有啟動。如能開放這些視頻資源，為老百姓服務，而不僅僅用于治安、刑事案件，能通過信息公開、數據共享、數據挖掘推動新型的數據服務業的大發展，將是社會的福音。
大數據是未來發展趨勢，中國很多公司現在都在做大數據業務，但真正將大數據的挖掘和應用落到實處，轉變為商業模式的企業還是很少，目前很多大數據概念都是噱頭。
而安防企業需要做的，便是積極加強內功，提高研發能力，加強技術儲備，應對更大數據量帶來的沖擊。后期安防廠家會進行分化，部分傳統安防廠家更加專注于某固定安防領域繼續深耕，專注于產品和技術，一部分安防廠家會向大安防集成平臺轉變，專注于業務整合和數據分析處理。
大數據與存儲技術
這里所說的大數據存儲，可以認為是存儲廠商基于現有大數據應用的特點進行優化的解決方案。利用大數據分析可以為客戶提供定制化的服務，實現精準營銷。大數據正在改變企業業務模式，也讓人們的生活變得更加便利和豐富多彩。大數據存儲是一類單獨的產品嗎?把大數據軟件與存儲進行整合，就稱為大數據存儲，未免有些牽強。如果非要說出大數據存儲的特征，那么我認為它至少應該能讓大數據的"4V"發揮出應有的效果，滿足大數據對性能和擴展性的要求。
與其說大數據存儲是一類產品，不如說它是下一代的存儲架構。這種架構可以將傳統的DAS、SAN和NAS有效地整合起來，以滿足上層計算平臺的要求。大數據存儲本身的性能與傳統企業級存儲并沒有顯著差異，它主要依賴于上層計算平臺的分布式并行處理能力，但其擴展性一定要強。
在中國市場上，大數據應用還沒有真正落地，許多用戶談的還是BI。而從國外的實踐看，BI只是大數據的一部分，屬于大數據的起步階段，真正的大數據應用是近實時或實時的數據分析。計算、存儲、網絡等都與大數據的價值有關。大數據存儲并不是一類單獨的產品，它也可以通過類似公有云或私有云的方式提供給用戶。應用和數據量的增加，對數據的存取提出了更高要求。因此，并行存儲能力的增強對大數據存儲來說非常重要。
大數據存儲有很多實現方式，不過它應具備以下特性：海量數據存儲能力、全局命名空間、支持標準接口、讀寫性能優異、易于管理維護、基于開放架構、多級數據冗余、多級存儲備份等。存儲產品并不像網絡產品那樣有嚴格的界線，因此很難將大數據存儲單獨劃分出來。其實，大數據存儲并不是只有分布式存儲這一種方式，傳統的存儲也可以成為大數據存儲解決方案的一部分。
目前，業內并沒有關于大數據存儲產品的通用定義，但是綜合考慮廠商的產品以及用戶的需求，可以簡單概括出大數據存儲的特征：首先，大數據存儲必須能夠支持全類型數據，包括結構化、半結構化和非結構化數據，實現統一數據支持;其次，在保證可靠性的基礎之上，大數據存儲必須具備線性擴展能力，同時還要具有很強的批處理和實時處理能力;最后，在系統達到一定規模后，大數據存儲平臺的易用性和可管理性也是不可或缺的。
在大數據處理過程中，用戶發現性能的瓶頸并不在計算層面，而在于海量數據的上傳和下載。因此，極高的數據加載速率是大數據存儲必須具備的特性。大數據解決方案通常包含數據存儲、計算及分析，存儲是大數據基礎架構中的一部分。
大數據與智能視頻分析技術
在大數據時代，人們對智能視頻分析技術越來越看重。智能視頻分析依賴于視頻算法對視頻內容進行分析，通過提取視頻中關鍵信息，進行標記或者相關處理，并形成相應事件和告警的監控方式，人們可以通過各種屬性描述進行快速檢索。如果把攝像機看作人的眼睛，而智能視頻監控系統可以理解為人的大腦。智能視頻技術借助處理器的強大計算功能，對視頻畫面中的海量數據進行高速分析，獲取人們需要的信息。
現在智能視頻分析技術已經逐漸被人們所接受，但是在智能視頻分析技術出現之前，海量視頻的分析一直是困擾人們的一個難題，比如人們如果不小心將貴重物品遺留在出租車或公交車上該怎么辦?很多人認為有了監控攝像機，事情會好辦很多，可事實如此么?對于相關辦案人員來說，查詢海量的視頻監控信息是件苦不堪言的差事，大有茫茫大海撈針之焦慮與糾結。
智能視頻分析技術在安防領域的重要作用是毋庸置疑的，其可以從海量信息中迅速搜索到需要的信息。對于重大刑事案件而言，可以協助警方盡快破案，節省了公安干警的辦案時間。
另外，利用智能視頻分析系統可以進行事前預警防范。比如人臉識別比對系統，公安機關通過搭建人臉識別比對系統，建立人臉捕捉數據庫，將人臉信息歸檔，并與個人身份建立關系，在實際運用過程中采用人臉搜索、黑名單布防、陌生人識別等多項智能分析技術，大大提高視頻監控的防范功效，可以讓犯罪分子無可遁形。由于和智能視頻分析相關的高清產品并未得到真正的普及，社會上的高清監控布局點也并不完善，目前還只是針對某些行業進行使用，還遠遠未達到全面普及。
只有大批量的使用高清攝像機，增大捕獲到清晰、正面人臉的可能性，才能有更好的實戰效果。此外，還需要公安和企業加強合作，加大監控點的部署密度。由于大量監控點的部署會帶來海量視頻，需要重視智能視頻分析技術的應用，合理利用技術，人機配合，發揮技術的長處，從而有效輔助偵辦人員。
目前智能視頻分析技術已經逐漸的趨于成熟，這和安防企業的努力和貢獻是分不開的，他們是智能視頻分析的先行者，智能視頻分析技術的發展或許可以成為榜樣，帶動業內企業研發的腳步，真正為海量視頻分析和檢索帶來革命性的變化。
關于大數據：
大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而采用所有數據的方法[1])大數據的4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。
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