在當前的大數據時代下，視頻監控的發展也進入全新時期，目前，視頻監控業務正是一個典型的數據依賴型業務，依靠數據說話?？梢哉f，大數據與視頻監控業務有著天然的結合。綜合來看，大數據與視頻監控業務的結合主要體現在“存”、“看”、“用”上。
“閃存”：如果類比水庫蓄水的方式 ，典型的網絡視頻監控數據存儲模型是一個由小溪匯聚河流、再匯聚到水庫的蓄水方式。小溪數量增多、水量增大是水庫蓄水量的保證，然而傳統方式下蓄水量增大將提高水庫建造成本和蓄水安全的要求。而采用分布式蓄水模式，在河流中游建立多個中間蓄水池，不僅可以減少主水庫蓄水壓力和成本，化整為零也提高了就近用水效率。在大數據 技術支撐下，網絡視頻監控數據存儲模型可轉向分布式的數據存儲體系，提供高效、安全、廉價的存儲方式。
“易看”：在視頻監控業務中，錯看漏看、來不及看等是常見的困擾點。大數據監控圖像的回溯給許多安防監控管理人員帶來了生理與心理的雙重挑戰。在大量人力投入的公安案件追溯中，都常常耳聞“看到吐”、“看到暈”等無奈和感嘆?？上攵话懔闶坌袠I、金融行業等，對于視頻監控圖像的回溯就更為困難。在視頻監控大數據趨勢已經來臨之際，依靠人眼去檢索、查看所有視頻圖像數據已經不太現實。通過大數據技術實現視頻圖像模糊查詢、快速檢索、精準定位，讓看變得簡單迫在眉睫。
“善用”：視頻監控業務中，看只是信息采集的方式之一，用才是業務應用的根本。視頻監控業務的效率問題已經成為阻礙產業發展的關鍵瓶頸。
隨著視頻監控攝像機覆蓋廣度、密度增大，視頻圖像數據量呈指數級上升，而視頻監控數據的使用效率卻在下降。智能交通應用、消費者行為分析應用等綜合視頻監控和圖像智能分析的業務出現，正努力突破視頻監控效率值及商業價值低下的瓶頸。
D1Net評論：
從目前來看，視頻監控領域的發展，必須要運用大數據技術，通過大數據技術，進一步挖掘海量視頻監控數據背后的價值信息，快速反饋內涵知識輔助決策判斷是將視頻監控用好、用善的金鑰匙，不管對廠商還是用戶，都是非常重要的。
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