平安城市的建設從最初2004年6月第一批21個科技強警示范城市建設開始，到現在已經整整10個年頭。
在這十年里，平安城市的建設已經在新技術的推動下，從模擬到數字，從數字到高清，快速發展了三代。平安城市建設的效果也初步體現，監控覆蓋范圍越來越廣，城市管理和治安對視頻監控的依賴度逐漸加大。
比如在杭州，平安杭州項目已經全面啟動，監控系統設計規模達5萬個監控點。這也是迄今為止最大規模的平安工程項目。新的社會治安監控系統，用科技手段來保障社會安定，不僅讓平安杭州成為規模之最，也為美麗的杭州描繪了一幅宏大的平安“畫卷”
比如在遵義圖像綜合應用系統，建設高清攝像機數量達到3000個，存儲資源達到10PB，通過構建遵義市應急處置業務應用模型，滿足突發事件應急處置決策指揮需要，達到“一點感知，處處可知；聞警而動，處處協同；有備而戰，臨危不亂”的狀態。
在這些平安城市項目建設后，產生了大量的視頻數據，數據量每天都可以用PB級去衡量。已經達到與國際數據巨頭媲美的地步。我們知 道，對于數據最有發言權的應該是互聯網巨頭google，google一天全世界產生的數據量為10PB，量級是一個平安城市產生的數據量10倍。但是我 們來看一下google利用這每天10PB的數據量一年的產值吧：超過500億美金！而平安城市通過擁有谷歌十分之一的數據量產生了多少價值呢？這是一個 無解的值，甚至很多時候我們并不能量化價值產出。
那么谷歌如何讓這些數據產生價值的呢？
大數據就是谷歌讓數據產生價值的核心，大數據是一個籠統的概念，是把多元化、無任何連接關系的數據進行清理，分析出數據之間的關 系，得到我們想要的、關心的結果。比如通過城市數據分析我們能夠得到城市出行狀態、消費狀態、人口分布、市民交際狀態、公共資源應用狀態等一系列數據，這 些數據可以為我們城市管理作為優化依據，也可以作為提高城市商業和競爭力的關鍵指導。
要實現大數據，首先需要通過數據采集進行大量的數據積累，讓數據量足夠多，足夠找出數據之間的規律。業界對大數據總結出四大特點： 數據量大、類型多、速度快、價值高。宇視根據大數據概念的四大特點，結合獨有的電信級技術優勢，形成了一整套大數據應用架構，分為四層對大數據進行了闡述 和規劃。
第一層為數據采集層，實現大數據的數據量大、類型多的特點。視頻監控完全具備了此種特點，數據量巨大，所含有的信息類型眾多。但是 行業內對于視頻錄像一直有兩個共識：視頻監控的數據，90%以上是無用的。另外一個共識是：視頻監控的錄像數據，超過1個星期后其價值就降低了90%。雖 說這些數據有一些夸張，但是這兩個共識也真實的反映了大量視頻監控錄像的尷尬境遇。要實現大數據，關鍵是能否能把視頻進行結構化，進行語義化描述，讓類型 數據能夠提取出來，。這就涉及到視頻智能分析了。也是數據倉儲層的數據分類工作。
數據采集之后，數據在數據倉庫中對多樣化數據進行存儲和基礎分類。在數據倉儲層，對數據的分類采用智能分析集群，其具備以下特點：
分布式計算，將不同I幀圖像分布式計算，充分利用前端DSP和中心CPU、GPU計算資源;
特征數據結構化管理，以圖搜圖快速檢索錄像只需提取目標圖片特征數據，然后比對特征數據即可完成以圖搜圖，大大提高檢索速度;
機器智能學習矯正，將分析錯誤結果反饋給樣本庫，自動調整樣本庫，以提高準確率
得到語義化和分類數據之后，就可以對數據中隱藏的寶藏進行挖掘了。數據分析與挖掘，能夠對數據進行定制化清洗，能夠智能化自學習優化清洗算法，實現數據的價值挖掘。
宇視大數據測試環境測試結果
宇視數據分析和挖掘采用基于hadoop架構優化的Unihadoop架構。Hadoop起源于處理網頁類數據的，而安防數據由時間，空 間，誰，及事件特征組成的，有行業特殊性，而宇視經過試驗得到數據，對數據組織進行優化，實現性能的大幅度提升，不僅優化了工具，更重要的在Hadoop 的基礎上，實現了時空數據庫，來優化安防數據的存儲，最終性能遠好于標準版Hadoop。
大大數據只是底層架構，數據的搜集、分析和挖掘都是為了以業務為主體的數據呈現，只有貼合實際的業務進行數據呈現，才能體現大數據的價值。
數宇視對于數據可視化進行了深度研究，能夠提供多樣化的直觀可視化展現，包括電子地圖整合、3D地圖綜合顯示，移動顯示等，通過這些數據的整合展現，實現了車輛可疑軌跡分析，車輛套牌分析，案件現場還原等一系列業務功能，真正做到業務定制化，達到顯示即所需。
視頻監控數據是一個寶藏，怎么去挖掘這個寶藏，如何挖掘寶藏將是未來平安城市建設的另一個重點。在這個方向上，大數據具備天然的概念優勢和極適配的架構優勢。通過大數據的手段去挖掘視頻中的有效信息，是最具備可行性的手段。
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