随着安防行业的发展，各地除了*部门建设的视频监控系统外，还有运营商、开发商、企事业单位等自行部署的视频监控系统，其形成了庞大的视频监控资源。对于如今的智能安防市场来说，视频监控与大数据结合无疑是一条切实可行的道路。在产品趋同、竞争激烈的当下，如果可以在某一行业深耕下去，研发出有自己特色的产品与解决方案，同时认识到行业发展的需要与不足就可以在行业里占有一席之地。由于视频监控行业化应用的不足之处是今后改进的重点，就此，小编特意采访了几家致力于研发视频监控行业产品及解决方案的企业，来看看他们是怎样看视频监控行业化应用不足的。

　博思廷：“有而无法利用”

目前的视频监控系统会在使用上造成“有而无法有效利用”的问题。如何充分发挥城市基础设施的作用，充分利用视频系统积累的大量数据，提供城市前期投资的效益，是摆在城市管理者面前的一个重要课题。给视频监控系统在功能方面带来巨大进步的是近年来兴起的智能分析系统。智能分析系统利用模式识别、实时计算机视频图像分析、动态图像智能检索等技术，在传统视频监控基础上，极大增强了系统的功能。可以实现监控系统对于异常事件的24小时不间断监控、实时报警，对历史图像的智能检索等高级功能。这将极大地解放监控人员的劳动强度，避免由于人员疏忽所造成的疏漏，并可以提供方便快捷的事后图像检索支持。通过大数据分析技术提供智能化的图像分析处理手段，实现实时监控的自动化和图像管理/查询的智能化。

东方网力：视频分析准确度低

视频监控行业发展几年来，视频分析准确度低是制约大规模应用的首要问题。东方网力通过构建基于深度学习的智能视频分析服务产品，为公共安全领域提供智能、高效的智能视频分析服务应用。比如人脸识别，通过深度学习，特征提取人脸识别首次超越人眼，识别准确率达99.55%。相比传统的机器学习，经过深度学习后的算法，准确度会有整体提高。

另外，视频图像信息深度应用的问题也逐步显现，主要是缺乏对视频图像信息深层次挖掘，难以支撑不同用户的差异化应用需求。也就是说，视频图像信息的挖掘，并不仅仅是将视频图像结构化就够了，这仅仅是第一步。后续需要通过结构化的数据分析出更多的价值信息，才能达到实战的目的。举个例子，摄像机起到眼睛的作用；借助视频智能分析将看到的视频图像转化为机器能够理解的信息；视频大数据类似大脑，负责将这些信息进行分析，筛选出价值信息，大脑才是真正实现智能化的关键。东方网力做的工作，就是将平台赋予智能。

大华：产品缺乏亮点是主要问题

目前视频大数据还处于相对比较初期的阶段。整个视频大数据的领域，包括了云存储、云智能，以及大数据分析和挖掘。云存储在行业内已经相对比较普遍，但是各个厂家对云存储的定义不尽相同，有很多拿传统的存储系统包装一下出来就是云存储。云智能也是面临着同样的问题。大数据分析和挖掘部分则还处于相对早期的探索阶段，因为它依赖于数据的沉淀、汇聚和清洗。目前市场上绝大部分安防产品的同质化竞争过于激烈，产品缺乏足够的亮点。早期的监控平台并不是以云架构方式建设的，也没有数据开发共享的概念。在大数据时代的整体背景下，原来的很多监控平台难以支撑大数据的应用，市场急需一个新的云架构的监控平台来支撑未来的发展。

景阳科技：检索速度慢、效率低

目前整个安防行业，特别是视频监控领域，高分辨率、高清的视频图像已广泛应用于实际的安保与生活中,据权威的电子行业研究机构IMSResearch统计，2015年全球摄像头出货量达5000多万台。仅仅视频监控录像而言，每天的数据量就有高达上千PB，累计的历史数据将更为庞大，如此大级别数据量当前系统逐渐暴露出数据存储压力大，检索速度越来越慢，数据统计、分析效率越来越低等问题。

慧聪安防网总结

随着全国各地平安城市项目的大规模推进，智能安防在视频监控领域中发挥着越来越重要的作用。现在不仅在机场、车站、码头等人流集中的公共场所采用视频监控系统，而且在一些办公场所和住宅小区也安装了视频监控系统，在*等重要场所更是提出视频监控全覆盖的应用要求。与此同时，视频监控产生的数据将会迅速的增长。在建设智能安防的路上，如何探索目前存在的不足，进一步深入分析，有针对地解决这些问题，更好地利用大数据发挥视频监控的最大效能与数据本身的应用价值。

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本文转自d1net（转载）