视频监控大数据的挖掘分析与应用
解析智能视频监控技术在机场安防中的应用
解析智能视频监控技术在机场安防中的应用摘要：近几年，民航局大力推进“平安、绿色、智慧、人文”四型机场，民航局印发的《中国民航四型机场建设行动纲要（2020-2035年）》及《四型机场建设导则》均重点突出了安全是中国民航的生命线。
而安防系统作为机场安全保障的基础设施，必须坚持安全第一的底线，持续优化改进，向数字化、智能化与集成化方向发展。
将智能视频监控最新技术应用于机场安防系统，可提高机场实时监控的能力，全高清甚至4K像素的视频监控进行跟踪分析，提高发现异常情况的精准度，协助机场安保部门更快地作出处理，保证机场安全有效运行。
在目前疫情防控的背景下，还可设置测温摄像头，用于监测是否有发热病例，及时进行拦截。
本文主要围绕智能视频监控技术及其在机场安防领域的应用进行讨论。
关键词：智能视频监控技术；机场安防；应用1、智能视频监控技术智能视频源自计算机视觉技术。
计算机视觉技术是人工智能研究的分支之一，能够在图像与图像描述之间建立映射关系，从而使计算能通过数字图像处理与分析从而理解视频画面的内容。
智能视频监控技术是VTD专利技术，是视频监控技术的智能化，将人工智能识别模式和智能算法嵌入到DSP中，利用视频监控设备采集的视频监控画面进行分析，通过数据挖掘技术挖掘提炼视频画面特征并形成算法植入到机器设备，让机器对视频画面进行自动检测分析，如果发现异常信息立即发出警报或者作出相关反应。
智能视频监控技术是利用大数据挖掘出视频画面中的干扰信息、无用信息，自动分析和提取有价值的关键信息，让摄像机具备眼睛的功能同时还具备大脑的功能，从而做到事前预警、事中处理以及事后取证的全自动、全天候、实时监控的智能技术。
其核心在于智能视频分析技术，智能视频分析技术利用计算机图像视觉分析技术，将视频画面的背景和目标进行分离，追踪并分析摄像机场景出现的目标，根据视频分析内容在不同摄像机场景设置不同的报警规则，一旦目标出现在摄像机场景中，系统自动发出警报，监控工作站自动弹出报警信息提示音。
视频大数据在公共安全中的运用
视频大数据在公共安全中的运用作者：张立志来源：《科技视界》2019年第35期【摘要】视频大数据被广泛运用到公共安全的各项管理工作中，通过视频大数据技术对公共安全视频监控系统中海量的视频数据进行高效的存储、计算、分析及扩展应用，实现视频数据的有效分类、归集、共享，对犯罪侦查的案前预警、案后高效协同、交通安全管理等方面有良好推动作用，切实提升社会公共安全。
【关键词】视频;大数据;公共安全中图分类号： D631.1;TP391.41 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2019）35-0140-002DOI：10.19694/ki.issn2095-2457.2019.35.065The Application of Video Big Data in Public SecurityZHANG Li-zhi（Xi’an university of foreign affairs，Xi’an Shaanxi 710077， China）【Abstract】The large video data is widely used in the management of public security work，through large video data technology of public security video monitoring system in the mass of video data for efficient storage， calculation， analysis and extension application， realize effective classification of video data， summarize， share， ahead of criminal investigation early warning，after efficient coordination is good， traffic safety management， to promote social and public security.【Key words】Video; Big data; Public security如今，视频监控已被广泛应用于社会公共安全管理中，而随着移动通讯技术与互联网技术的蓬勃发展，实现超高清视频画面技术及全天候二十四小时不间断视频监控，随之而来的是海量的视频数据及处理问题。
视频分析仪
视频分析仪视频分析仪是一种广泛用于安全监控、智能交通、视频监控等领域的高科技设备。
它通过对视频信号的处理和分析，实现对监控目标的实时监测、行为识别、数据统计和预警功能。
本文将从视频分析仪的原理、应用场景和发展趋势等方面进行探讨。
1. 原理视频分析仪通过摄像头捕获视频信号，再经过图像处理、目标检测、特征抽取等技术，最终实现对监控目标的分析和识别。
其核心技术包括：•图像处理：对视频信号进行数字化处理，提取出目标的特征信息。
•目标检测：通过模式识别、机器学习等技术，检测出监控对象。
•行为识别：基于事先建立的模型，分析目标的行为特征，如奔跑、停留等。
•数据统计：对监测到的数据进行统计、分析，生成报表或图表。
2. 应用场景视频分析仪在各个领域都有广泛的应用，主要包括以下几个方面：•安防监控：用于监控建筑物、公共场所等，实现对异常行为的检测和预警。
•智能交通：通过分析交通视频信号，监测车辆违规行为、交通拥堵情况等。
•视频监控：用于监控商店、学校、医院等场所，保障公共安全和秩序。
•工业生产：对生产线、设备运行等进行实时监测和分析，提高生产效率和质量。
3. 发展趋势随着技术的不断进步，视频分析仪的功能和性能也在不断提升，未来的发展趋势主要体现在以下几个方面：•智能化：引入深度学习、人工智能等技术，提高视频分析仪的智能化水平，实现更精确的目标识别和行为分析。
•大数据应用：结合大数据技术，对监控数据进行更深入的挖掘和分析，为决策提供更有力的支持。
•云端服务：将视频分析仪与云平台相结合，实现远程监控、数据存储和实时报警等功能，提高监控的便捷性和实用性。
结语视频分析仪作为一种重要的监控设备，在安全监控、智能交通等领域有着广泛的应用前景。
随着技术的不断发展和创新，视频分析仪的功能将得到进一步拓展，为各行业提供更多更有效的监控解决方案。
八个典型的大数据应用案例
八个典型的大数据应用案例一、面部识别技术在安防领域的应用面部识别技术是一种基于图像分析的大数据应用方案，通过对摄像头捕获的人脸图像进行特征提取和比对，可以快速准确地识别出目标人物。
在安防领域，面部识别技术已广泛应用于视频监控系统中，有助于实时识别可疑人员、追踪嫌疑犯等，提高了安全防范能力。
二、智能物流系统智能物流系统是一种利用大数据技术对物流环节进行优化的方案。
通过采集货物信息、交通信息等大量数据，系统可以实时监测货物的运输情况、交通拥堵情况等，快速调整物流路径和运输计划，提高物流效率和准确性。
三、个性化推荐系统个性化推荐系统是一种基于用户行为数据的大数据应用方案。
通过对用户的浏览记录、购买行为、评价等进行分析，系统可以实时推荐用户可能感兴趣的商品、新闻、音乐等，提升用户体验和购买转化率。
四、智能医疗诊断与辅助决策系统智能医疗诊断与辅助决策系统是一种依托大数据技术提供快速、准确的医疗服务的方案。
通过收集和分析大量的医疗数据，系统可以为医生提供疾病诊断的参考意见，辅助医生进行决策，提高医疗服务的质量和效率。
五、金融风险控制与欺诈检测系统金融风险控制与欺诈检测系统是一种利用大数据技术对金融交易数据进行监测和分析的方案。
通过对大量的交易数据进行实时监测和分析，系统可以发现异常交易和欺诈行为，实现风险控制和欺诈检测，保障金融安全和用户权益。
六、智慧城市规划与管理智慧城市规划与管理是一种通过大数据技术优化城市运行和资源配置的方案。
通过收集和分析城市居民的出行、能源消耗、环境污染等数据，系统可以进行城市交通规划、能源调控、环境保护等，提高城市的可持续发展和居民的生活质量。
七、社交媒体舆情分析与管理社交媒体舆情分析与管理是一种通过大数据技术对社交媒体上的舆情信息进行监测和分析的方案。
通过对用户在社交媒体上的言论、评论等进行分析，系统可以发现公众对其中一事件、产品或者服务的看法和态度，提供相关的数据支持和管理建议，维护公众关系和品牌形象。
公安大数据的应用
“大数据”的深度应用，开启了公安警务工作的新纪元。
传统方式的治安防控体系已逐渐被以“大数据”为核心的信息化新技术所取代，信息化转型已成为公安机关掌控当下和赢得未来的必由之路。
本文为大家介绍一下公安大数据的应用。
目前公安工作的应用目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次：（一）统计查询：这是对大数据基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。
（二）数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。
这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。
（三）预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。
这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。
这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。
公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。
如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。
这些应用目前已在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。
2016年12月28日，海南全省公安局长座谈会议在海口召开。
视频实时分析系统技术方案
视频实时分析系统技术方案目录1 系统概述 (2)1.1 建设背景 (2)1.2 设计思想 (2)1.3 设计依据 (3)1.4 建设目标 (5)1.5 设计原则 (5)2 需求分析 (7)2.1 应用现状 (7)2.2 业务现状分析 (7)2.3 应用场景需求分析 (8)2.3.1 目标实时分析 (8)2.3.2 目标智能搜索 (8)2.3.3 多来源、多状态视频资源分析 (9)2.3.4 视频大跨度行业应用 (9)2.4 需求规划 (9)2.4.1 行人目标检索 (9)2.4.2 二轮车目标检索 (9)2.4.3 三轮车目标检索 (9)2.4.4 汽车目标检索 (9)2.4.5 以图检索 (9)2.4.6 自选特征检索 (9)3 系统架构 (10)3.1 逻辑架构图 (10)3.2 网络部署图 (11)4 功能设计 (13)4.1 系统概述 (13)4.2 模块说明 (13)4.3 视频目标结构化分析 (13)4.3.1 行人目标分析 (14)4.3.2 二轮车目标分析 (15)4.3.3 三轮车目标分析 (15)4.3.4 汽车目标分析 (16)4.4 实战应用系统 (16)4.4.1 行人目标检索 (17)4.4.2 二轮车目标检索 (17)4.4.3 三轮车目标检索 (18)4.4.4 汽车目标检索 (19)4.4.5 以图检索 (20)4.4.6 自选特征检索 (21)5 系统优势 (23)5.1 出色的视频兼容能力 (23)5.2 丰富的识别特征种类 (23)5.3 精准的视频分析算法 (23)5.4 极速的数据检索方式 (23)1系统概述1.1 建设背景当前，随着平安城市、天网工程等项目的深入建设与推进，视频监控网络遍布全城。
视频目标分析大数据系统通过对行人、机动车与非机动车等目标特征进行分析和检索，可以快速锁定嫌疑人员，确定人员信息，寻找相关线索，可以免除人工排查的多种问题，提高处理速度和处理数据量，在维护治安和侦察刑侦方面有重要作用。
视频监控中的人员行为分析与识别
视频监控中的人员行为分析与识别视频监控技术的广泛应用已经成为了现代社会中不可或缺的一部分，为了提高监控效率和准确性，人员行为分析与识别技术逐渐被引入到视频监控系统中。
本文将从视频监控中的人员行为分析、人员行为识别及其应用方面进行探讨。
视频监控中的人员行为分析是指通过对视频中人员的行为、动作、姿态等进行分析，挖掘出其中蕴含的信息并进行处理。
人员行为分析主要包括目标检测、行人跟踪、行人计数、姿态识别等多个方面的内容。
通过这些分析，可以对视频中的人员行为进行全面、准确的了解，从而帮助监控人员更好地掌握场景中的情况。
人员行为识别是指通过对视频中的人员特征进行分析，进行人员身份的识别和辨别。
常见的人员行为识别技术包括人脸识别、行人重识别、人员属性分析等。
人脸识别技术通过分析人脸的特征点和纹理等信息，对目标进行身份识别。
行人重识别技术则通过对行人行走的姿态和外貌进行分析，判断是否为同一人。
人员属性分析则是通过对人员的服装、性别、年龄等进行分析，对目标进行进一步的区分和识别。
人员行为分析与识别技术在各个领域都有着广泛的应用。
在交通领域中，人员行为识别可以用于交通监管，通过识别交通违法行为，提高交通管理效率。
在安防领域中，人员行为分析与识别可以用于对可疑人员的识别和跟踪，提高安全防范能力。
在商业领域中，人员行为分析与识别可以用于对顾客行为的分析，帮助商家更好地了解消费者需求，提高销售额。
在智慧城市建设中，人员行为分析与识别可以用于人流分析、交通疏导等方面，提升城市管理水平。
然而，人员行为分析与识别技术也面临着一些挑战和难点。
首先是复杂场景下的误检问题。
复杂场景中，光线、阴影、遮挡等因素会影响人员行为的准确分析和识别。
其次是大数据处理问题。
视频监控在实时采集视频数据时会产生大量的数据，如何快速、准确地对数据进行分析和识别，是当前亟需解决的问题。
此外，隐私问题也是人员行为分析与识别技术面临的一大挑战。
在利用这些技术的过程中，如何保护个人隐私，合理使用这些数据，是一个需要深思熟虑的问题。
视频监控系统中的行为分析与识别技术
视频监控系统中的行为分析与识别技术随着科技的不断发展，视频监控系统在我们的日常生活中扮演着重要的角色。
视频监控系统被广泛应用于各个领域，例如公共安全、交通管理、商业安全等。
为了提高监控系统的效率和准确性，行为分析与识别技术逐渐崭露头角，成为了视频监控系统中的一个重要组成部分。
行为分析与识别技术是通过对视频监控画面进行分析，从中识别出特定的行为模式或者异常事件。
它不仅可以实时监测并报警，还可以对大规模的视频数据进行分析，帮助提供更有效的安全保护和数据分析。
视频监控系统中的行为分析与识别技术主要包括目标检测与跟踪、行为分析与识别、异常事件检测等几个主要方面。
首先，目标检测与跟踪是视频监控系统中行为分析与识别的基础。
目标检测与跟踪技术可以自动识别出监控画面中的目标物体，并跟踪其运动轨迹。
通过目标检测与跟踪技术，系统可以实时准确地分析目标的位置、速度和方向等关键信息，为后续的行为分析与识别提供基础数据。
其次，行为分析与识别技术通过对目标物体的动作进行分析和识别，从而判断出其所属的行为类型。
例如，通过对行人或车辆的移动方式进行分析，可以判断出是否有异常行为，如窃贼行为或交通违规行为等。
此外，行为分析与识别技术还可以通过对面部表情、姿势、手势等进行分析，识别出目标物体的身份信息，如性别、年龄、表情等，以提供更详细、准确的信息。
最后，异常事件检测是视频监控系统中行为分析与识别技术的重要应用。
异常事件检测旨在识别出监控画面中的异常行为或事件，如火灾、盗窃等。
通过分析监控画面中的像素变化、目标的运动轨迹、目标的互动关系等因素，可以判断出是否存在异常事件，并及时通知相关人员或机构进行处理。
视频监控系统中的行为分析与识别技术离不开计算机视觉、图像处理、模式识别等领域的支撑。
传统的机器学习算法和深度学习算法被广泛应用于行为分析与识别过程中，以提高系统的准确度和鲁棒性。
然而，行为分析与识别技术仍面临一些挑战。
首先，由于视频监控画面的复杂性，例如光照变化、遮挡、背景杂乱等因素，导致目标检测和跟踪的准确度受到限制。
视频监控存储
视频监控存储近年来，随着科技的发展和社会的进步，视频监控系统在各行各业中得到了广泛应用。
而视频监控存储作为一个重要的组成部分，对于视频监控系统的运行和效果具有至关重要的影响。
本文将从视频监控存储的定义、作用、技术和未来发展等多个方面进行论述。
一、视频监控存储的定义视频监控存储是指将视频监控系统中的实时监控视频数据进行采集、压缩、存储，以供后续回放、查询和分析的过程。
它是通过使用特定的存储设备和技术手段，将海量的视频数据进行有效管理和存储，以满足对监控数据的安全保护和快速检索的需求。
二、视频监控存储的作用视频监控存储在视频监控系统中具有重要的作用。
首先，它能够对监控过程进行全程记录和保存，一旦发生紧急事件或安全事故，可以及时查找和提取相关的监控录像，为事后的调查和分析提供有力的依据。
其次，视频监控存储可以对监控数据进行长时间的保存，以便后期的信息追溯和业务分析。
此外，它还可以对监控数据进行备份和恢复，保障监控系统的连续可用性和稳定性。
三、视频监控存储的技术1. 存储设备：视频监控存储通常采用专业的存储设备，如硬盘录像机（DVR）、网络录像机（NVR）等。
这些设备具有大容量、高效率和稳定性强的特点，能够满足监控数据海量存储的需求。
2. 存储技术：视频监控存储采用的主要技术包括视频压缩、存储管理和数据传输等。
视频压缩技术可以有效地减少视频数据的存储空间，常用的压缩算法有H.264、H.265等。
存储管理技术则负责对监控数据进行分类、索引和管理，以便后续的数据检索和回放。
数据传输技术则涉及到监控数据的实时传输和远程访问，例如网络传输协议等。
四、视频监控存储的未来发展随着监控技术的不断发展和更新，视频监控存储也在不断进步和改进。
未来，视频监控存储有以下几个发展趋势：1. 多媒体存储：除了视频数据外，监控系统还会产生大量的音频、图片等多媒体数据，未来的视频监控存储将更加注重多媒体数据的存储和处理。
2. 云存储：随着云计算技术的普及和应用，视频监控存储也逐渐向云端发展。
视频监控中的智能行为识别与分析
视频监控中的智能行为识别与分析在当今社会，随着科技的不断发展，视频监控技术越来越普及和应用广泛。
而随着大数据和人工智能的进步，智能行为识别与分析技术也逐渐崭露头角。
视频监控中的智能行为识别与分析技术可以利用图像处理和机器学习算法，通过对监控画面进行分析和识别，实现对各种行为的自动监测和分析。
本文将从技术原理、应用场景以及存在的问题与未来发展等方面进行探讨。
一、技术原理视频监控中的智能行为识别与分析技术是基于图像处理和机器学习的。
首先，通过视频摄像头采集到的图像进行预处理，包括图像增强、边缘检测等操作，以提高识别的准确性和可靠性。
然后，利用深度学习算法进行目标检测和跟踪，将图像中的目标对象与数据库中的已知行为模型进行匹配，从而实现行为的识别和分类。
最后，根据检测到的行为信息，进行行为分析和预测，为后续的安全防护和决策提供依据。
二、应用场景视频监控中的智能行为识别与分析技术在各个领域都有广泛的应用。
首先，它在公共安全领域具有重要意义。
通过该技术，能够实现对于恶意侵入、拥挤人群、可疑物品等异常行为的及时识别和报警，有效提升了安全防护的能力。
其次，该技术在交通领域的应用也尤为明显。
可以通过对监控画面的分析，实现对交通违法行为的自动监测，如闯红灯、逆行等行为，为交通管理提供了重要依据。
此外，视频监控中的智能行为识别与分析技术还可以应用于商业领域，如零售业。
通过对监控画面的分析，可以对顾客的行为进行识别和分析，为商品销售和营销活动提供有价值的数据和决策依据。
三、存在的问题与未来发展尽管视频监控中的智能行为识别与分析技术已经取得了很大的进展，但仍然存在一些问题和挑战。
首先，算法的准确性和稳定性仍有待提高。
由于视频监控场景的复杂变化，目标识别和跟踪的成功率仍然较低，需要进一步改进算法。
其次，隐私与安全问题也需要重视。
视频监控中的行为识别和分析必然涉及到个人隐私，因此需要制定相关的法规和政策来保障公民的合法权益。
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视频监控大数据的挖掘分析与应用
随着科技的不断发展，视频监控技术已经成为现代社会的重要组成部分，各种
公共场所、企事业单位、个人住宅等场所都安装了视频监控设备。
而这些设备所汇集的大量数据，如果能得到合理的利用，对于社会治安、交通管理、城市规划等都有着极大的推动作用。
因此，视频监控大数据的挖掘分析与应用也成为了当前研究的热点之一。
一、视频监控大数据的挖掘分析技术
视频监控大数据挖掘分析技术可分为两类，一类是基于行为的分析技术，即将
视频图像中的行为进行分析，从而探索事件的发生过程；另一类是基于图像的技术，即对视频监控画面中的图像信息进行处理和分析，从而得到有价值的信息。
1. 基于行为的分析技术
基于行为的分析技术主要通过对视频监控导出的数据进行分析，从而了解人员
在空间与时间上的行为特征。
这种分析技术可以帮助安保人员了解不同区域内人员的行为规律，对于公共场所、交通管理等方面都有着重要意义。
例如项目中某医院的视频监控场所主要安装在医院的门诊、急诊、住院大楼、
工程楼、餐厅、发电房、太阳能光伏板等关键部位。
通过对视频图像中的行为语义信息进行分析，可以准确识别出医院门口、里面的大厅、草坪、车流等信息，进而对这些场所进行有效的管理，保障医院内部安全。
2. 基于图像的分析技术
基于图像的分析技术通常采用人工智能算法中的深度学习技术，目标是从视频
图像中提取相关的对象/情境信息，如人、车、路标、公交站等，并将其整合为有
价值的信息。
这种分析技术通常需要大量的图像样本来进行训练，才能得到有效的识别能力。
例如在城市规划方面，基于图像的分析技术可以帮助市政工作人员在城市建设
规划中选取最佳方案。
通过对不同时间段内的城市交通状况进行分析，可以发现城市中最常繁忙的区域以及主要交通拥堵点。
在交通拥堵严重的区域中加建公交车道、加装信号灯，都可以有效缓解拥堵状况。
二、视频监控大数据的应用
视频监控大数据的应用涉及到很多领域，例如城市规划、公共安全、交通管理、商业营销等。
下面以具体实例对这些领域的应用进行探讨。
1. 城市规划
视频监控大数据分析技术已经在城市规划方面得到了广泛应用。
根据对不同时
间段内的城市交通状况进行分析，可以为城市规划提供更加准确的参考数据。
例如，某城市通过分析视频监控大数据，发现某些地点在特定的时间段内交通
状况非常拥堵。
于是该城市采取了一系列措施，如开辟新的过街天桥、加装提示牌、改变交通信号灯，最终成功缓解了交通状况严重的区域，有效提升了城市的交通运输能力。
2. 公共安全
另外，各类公共场所、重大活动等区域也开始广泛地应用视频监控大数据分析
技术。
通过对大数据的分析，可以提升安保人员的工作效率，并能及时反应突发事件，从而最大程度地保障人民生命安全和财产安全。
例如，某机场为了提升安全防范能力，建立了大规模的视频监控系统，同时采
用了大数据分析技术。
这种技术可以识别行李箱、维护区域、值机区域等区域是否有可疑的包裹等问题。
这种技术在提升机场安全防范方面起到了重要的推动作用。
3. 交通管理
在交通管理方面，大数据分析技术和视频监控技术协同应用，可以帮助交通管理部门更好地监控城市内部的公共交通流量，及时调整公交车路线、车流图谱等区域的路况。
例如，某城市通过大数据分析技术，能够在每天早高峰时段实时把握车辆的通行状况，根据不同的路况变化，精准调整车辆的行驶路径。
在某些紧急的情况下，这种技术还可以帮助民众接收即时的交通消息，及时应对，从而避免交通事故的发生。
三、总结
综上所述，视频监控大数据的挖掘分析与应用具有重要意义，其可以帮助各界机构更好地处理和利用大量的视频监控数据，从而为社会安全、城市规划、交通管理和商业营销方面提供支撑。
欲深入挖掘视频监控大数据的分析应用价值，需要不断加深科研项目及有关领域的研究和开发。