隨著大資料在安防行業的應用逐漸深入， 大資料在安防行業中從起步到發展並逐漸成熟。 大資料在安防領域的應用已逐漸展開， 為安防智慧化系統提供諸多價值能力， 借鑒大資料在IT中的應用， 大資料將實現更高的價值， 其關鍵在創新。
大資料助力安防發展
當前處於起步階段， 有部分智慧分析技術， 並通過大資料技術解決了海量資料的處理效率問題；在發展階段， 智慧分析技術會不斷成熟， 並會不斷出現創新的資料應用；在成熟階段， 智慧分析技術相當成熟， 並有系統的資料深度應用。 大資料助力安防行業的發展，
一、資料應用效率不斷提升。 通過智慧分析技術、大資料技術， 能夠使視頻資料的應用效率不斷提升， 解決以往應用效率低下的問題。 應用效率的提升能夠使視頻資料產生更大的價值。
二、資料深度應用。 資料的深度應用能夠體現大資料的真正價值， 而這也更能提升安防系統的整體實力， 使視頻資料的邊緣地位向核心地位靠攏， 使安防行業的競爭力得到提升。
三、體制及標準的完善。 標準和體制的完善能夠進一步促進大資料的發展， 而掌握標準的安防企業將會有更強大的話語權。
大資料能夠為使用者構建更加智慧的系統， 提供更具價值的服務。 在安防行業，
安防借鑒大資料技術
大資料在IT領域的大資料發展也已經非常成熟， 其中的許多技術可以借鑒運用到安防領域中， 具體包括如下這些技術：
一、分散式檔案系統， 負責海量資料存儲， 將資料分散存儲在多台獨立的設備上， 系統採用可擴展的體系結構， 利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷， 利用中繼資料伺服器定位存儲資訊， 它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率， 還易於擴展；
二、分散式資料庫， 面向列的即時分散式資料庫， 適合構建高併發低延時的線上資料服務系統， 用於存儲粗細微性的結構化資料；
三、分散式運算， 負責將一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，
四、全文檢索引擎， 負責對海量資料進行穩定、可靠、快速即時檢索；
五、記憶體計算， 通過分散式的記憶體計算， 能夠對海量資料更加快速地分析處理；
六、流計算， 負責對流媒體資料進行分析處理。 基於以上這些技術， 能夠對已結構化的資料進行快速處理， 解決對海量資料處理效率上的問題。
然而， 安防行業中最多的資料不是結構化資料， 而是非結構化資料， 如何從這些非結構化資料中提取出結構化資訊， 是首先需要解決的關鍵點。 在視頻圖像中可以提取的結構化資訊包括如下內容：
一、人、車、物的特徵資訊， 人的特徵資訊包括性別、年齡段、身高、體型、膚色、是否佩戴眼鏡、髮型、服飾特徵、攜帶物等，
二、行為資訊， 如穿越警戒面、進入/離開區域、區域入侵、人員徘徊、人員聚集等。 當提取出這些資料後， 就可以進一步進行深入分析， 如對車輛的軌跡分析， 對人的異常行為分析。 所以， 智慧分析技術在安防大資料中顯得格外重要， 是實現安防大資料的基礎。
大資料價值所在， 無非是在整合資料的基礎上進行資料採擷， 資料的真實價值就像海洋中的冰山， 第一眼只能看到冰山一角， 而絕大部分則是隱藏於表面之下。 預測是大資料的核心價值所在，深度關聯分析演算法便是實現大資料價值的必要手段。資料分析演算法就像是鑽頭，需要從大資料這座神奇的鑽石礦中挖掘出真正的鑽石。
大資料應用安防創新是關鍵
隨著大資料快速發展，在安防行業未來的發展中，大資料勢必會佔據越來越重要的地位。面對發展過程中出現的問題，當前的首要任務是能夠逐步解決這些問題，並不斷完善安防大資料方案。
(1)技術創新。首先，視頻資料的結構化，通過智慧化技術，能夠從視頻圖像中提取出人、車、物等特徵資訊，通過提取並整合這些資訊，能夠方便的對視頻資料進行檢索、以圖搜圖、深度關聯分析。當這些技術得以實現，視頻資料的應用效率會大幅提升，而且可以為視頻資料的深入應用奠定基礎。其次，大資料處理技術。視頻資料結構化後，成為可以被電腦識別的資料，當越來越多的資料彙集之後，傳統的技術或系統已無法進行有效處理，此時，必須採用大資料技術才能對這些海量的資料進行處理。大資料技術包括分散式檔案系統、分散式資料庫、全文檢索搜尋引擎、分散式運算、記憶體計算、流計算等，具備優異的可靠性、擴展性及處理性能，能夠針對海量資料進行快速分析、挖掘，為使用者提供更好的服務。
(2)業務創新。有了經過結構化後的海量視頻資料，通過大資料技術，可以對這些海量資料進行深度挖掘，可以做到預測及趨勢分析，但是相關的業務模型還需要不斷探索和創新。如公安部門，視頻偵查在當前來說只能是一種輔助手段，如果採用大資料技術後能夠進行預測預警，那麼視頻偵查將會成為一種非常重要的手段，通過視偵技術，能夠減少案件發生率、提高破案率。
(3)體制改善。更多的資料能夠產生更大的價值，為了能夠整合更多的資料，必須消除資訊孤島，而這在政府部門是客觀存在的一個難題。當然，在智慧城市的推動下，這一局面已有所改觀，越來越多的政府部門意識到資料共用的重要性。但是，要真正實現大資料的集中和共用，還有很長的路要走。
(4)標準完善。海量資料的整合離不開標準化的過程，在標準化過程中，需要重點考慮以下幾點：一、資料結構化標準規範，包括哪些資料需要結構化、結構化的資料如何表示、如何設計字典規範、如何設計資料庫表等等，通過標準的結構化資料，所有系統都能夠識別並處理；二、資料互聯互通標準規範，包括平臺與前端之間如何互聯互通、平臺與平臺之間如何互聯互通等。前端可以對視頻資料進行結構化，後臺也可以對視頻資料進行結構化，前端和後臺需要相互協作，那麼前端如何告知後臺哪些資料已經結構化了，哪些資料還需進一步結構化，就需要標準來規範；三、資料應用的標準規範，包括資料的服務模式、類型、規則等等。如大資料平臺對海量資料進行清洗分類、深度挖掘之後，需要對上層的業務應用提供服務，這種服務就需要通過標準化的介面提供出去。
預測是大資料的核心價值所在，深度關聯分析演算法便是實現大資料價值的必要手段。資料分析演算法就像是鑽頭，需要從大資料這座神奇的鑽石礦中挖掘出真正的鑽石。大資料應用安防創新是關鍵
隨著大資料快速發展，在安防行業未來的發展中，大資料勢必會佔據越來越重要的地位。面對發展過程中出現的問題，當前的首要任務是能夠逐步解決這些問題，並不斷完善安防大資料方案。
(1)技術創新。首先，視頻資料的結構化，通過智慧化技術，能夠從視頻圖像中提取出人、車、物等特徵資訊，通過提取並整合這些資訊，能夠方便的對視頻資料進行檢索、以圖搜圖、深度關聯分析。當這些技術得以實現，視頻資料的應用效率會大幅提升，而且可以為視頻資料的深入應用奠定基礎。其次，大資料處理技術。視頻資料結構化後，成為可以被電腦識別的資料，當越來越多的資料彙集之後，傳統的技術或系統已無法進行有效處理，此時，必須採用大資料技術才能對這些海量的資料進行處理。大資料技術包括分散式檔案系統、分散式資料庫、全文檢索搜尋引擎、分散式運算、記憶體計算、流計算等，具備優異的可靠性、擴展性及處理性能，能夠針對海量資料進行快速分析、挖掘，為使用者提供更好的服務。
(2)業務創新。有了經過結構化後的海量視頻資料，通過大資料技術，可以對這些海量資料進行深度挖掘，可以做到預測及趨勢分析，但是相關的業務模型還需要不斷探索和創新。如公安部門，視頻偵查在當前來說只能是一種輔助手段，如果採用大資料技術後能夠進行預測預警，那麼視頻偵查將會成為一種非常重要的手段，通過視偵技術，能夠減少案件發生率、提高破案率。
(3)體制改善。更多的資料能夠產生更大的價值，為了能夠整合更多的資料，必須消除資訊孤島，而這在政府部門是客觀存在的一個難題。當然，在智慧城市的推動下，這一局面已有所改觀，越來越多的政府部門意識到資料共用的重要性。但是，要真正實現大資料的集中和共用，還有很長的路要走。
(4)標準完善。海量資料的整合離不開標準化的過程，在標準化過程中，需要重點考慮以下幾點：一、資料結構化標準規範，包括哪些資料需要結構化、結構化的資料如何表示、如何設計字典規範、如何設計資料庫表等等，通過標準的結構化資料，所有系統都能夠識別並處理；二、資料互聯互通標準規範，包括平臺與前端之間如何互聯互通、平臺與平臺之間如何互聯互通等。前端可以對視頻資料進行結構化，後臺也可以對視頻資料進行結構化，前端和後臺需要相互協作，那麼前端如何告知後臺哪些資料已經結構化了，哪些資料還需進一步結構化，就需要標準來規範；三、資料應用的標準規範，包括資料的服務模式、類型、規則等等。如大資料平臺對海量資料進行清洗分類、深度挖掘之後，需要對上層的業務應用提供服務，這種服務就需要通過標準化的介面提供出去。