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随着经济的不断发展，各个行业也都开始趋向于自动化，智能化，而视频监控也应用在了各个行业中，并且对行业的发展起到了巨大的推动作用。行业在使用视频监控过程中会产生大量的数据，而这些数据要进行分析和整合，就要依赖于先进的信息技术处理系统。公共安全跟民生息息相关，因此，公共安全的视频监控也一定要做到科学合理的分析和应用。本文从不同角度详细阐述了公共安全视频监控大数据的融合应用，让更多的人了解公共安全视频监控带来的便捷。
公共安全视频监控多用在城市的建设和发展中，因为通过视频监控可以有效解决交通、法律、民生等各方面的问题，不仅有效保障了人民群众的权益，更便捷了人民群众日常生活，而公共安全视频监控在安防方面也起到了很好的作用，要想切实保障人民群众的利益，对数据的存储及分析整合也要变得科学高效。从这个角度来讲，大数据技术在视频监控中的使用以及发展，对完善视频监控体系，提高数据分析的效率，具有很深刻的积极意义。
一、 如何理解公共安全视频监控大数据的相关概念
传统的数据分析方法无法对大数据进行有效的处理，而使用大数据技术则可以对视频中所有的数据进行分类整合，必要时候可以快速提取。在现阶段的信息处理技术中，大数据融合技术已经成为更快捷、更方便的技术，它包含很多方面，比如信息的采集、信息的管理、信息的存儲以及信息的分析等，通过大数据，人们可以有效的快速的提取出数据，并且数据也是非常科学且准确的。
现在几乎各个行业都在使用视频监控系统，而要想提取全方位的监控数据，首先要保证安装的摄像头数量足够，但是摄像头越来越多，会导致数据变得各种各样。虽然摄像头传达回来的数据非常准确，但是有时候没有参考的意义。这就需要安防人员采用科学的方法处理这些信息，妥善管理并且分析这些信息。如果只依赖于人工，则会降低处理速度，不仅会耗费人力、物力、财力，操作难度也会加大。通过分析，我们可知道在公共安全视频监控大数据中有着三个特点：第一个特点是数据增长速度快，并且存储量越来越大。第二个特点是数据的种类越来越多样化，并且开始出现复杂性。第三个特点是数据的价值密度相对来讲较低，但是对数据的处理的确要求较高。从这三个特点来讲，如果将大数据应用在视频监控体系中，再能够快速提高公共安全视频监控的质量。
二、公共安全视频监控中大数据融合应用的积极意义
现阶段随着经济的不断发展，大数据技术也开始变得更加完善，但是在完善过程中仍然有一些问题出现。导致这些问题出现的原因来自各个方面，比如缺少基础的理论支撑，受到传统因素影响，处理技术无法及时提升，相关人员操作水平较低等，由此可见，使用大数据对公共安全视频监控数据进行分析意义重大。
在公共安全视频监控系统中，从传统的标清发展到现在的高清化、智能化，是科技发展的进步，也为各个领域的视频数据采集提供了便利之处。安保人员在调取视频监控数据并且进行处理时，也变得更加容易。在实际工作中，人工需要处理大量的数据信息，虽然耗费大量的时间，但是如果有效使用大数据技术，则更能提升处理速度。但是现阶段有很多数据处于闲置状态，因此各个行业应当重视公共安全视频监控系统并加以充分利用。
公共安全视频监控技术不断的进步，不断的发展，因此视频数据对存储需求也越来越大，这就要求行业在使用视频监控时准备好足够的信息存储空间。另外数据种类越来越多，因此在数据编码格式中应当使用不同的类型对数据进行划分，大数据信息处理具有很高的效率，但是随着时间的推移，公共安全视频监控数据信息也在不断改变，传统的数据计算已经不能满足现在社会的发展。因此，大数据在这种背景下应运而生。由此可见，在现阶段公共安全视频监控体系的发展过程中，实时监控已经变成了主打模式，因为它有更好的载容量。
三、现阶段公共安全视频监控大数据融合应用发展现状
通过调查发现，公共安全视频监控体系若能够使用大数据信息处理技术，可满足居民的实际需求。为此国家也在不断加大这方面的资金投入，并且建立健全相关的法律条文来保障城市安全工作顺利开展。除此之外，数字化高清视频监控也越来越多，与传统的监控相比，数据信息传输量会更大。因此，安保监控工程要提高自己的数据更新速度，这样才能满足大数据处理的需求。除了在视频监控体系中，还有一些其他的数字化视频设备也会产生大量的数据，因此数据处理设备，处理与储存设备等都要不断发展，才能更好的满足视频数字化的监控需求。
在大数据处理技术之上，相关企业应当不断优化上述需求，科学控制数据信息，有效使用大数据技术使利益最大化。除了在数据存储上有待提高之外，数据分析能力也应当同步提升，这样才能保证不管出现何种事件，管理人员都能够轻松应对。另外，如果公共安全视频监控没有科学的数据支撑，自然形成不了科学的监控网，如果视频中出现了没有用的信息，那么工作人员的效率就会受到影响，间接影响后期的数据取证工作。而现阶段城市建设中因为有大量的摄像头和监控设备，监控人员其实无法实时监控到各个方面，这样就容易造成数据丢失，因此安防人员工作能力也应当不断提升。
四、大数据视频监控架构的具体分析
（一）数据源层
数据源层顾名思义是指数据的来源层。它主要是通过前端的摄像头获得数据，通过计算机和网络传输到后台，另外还包括由编码器或者第三方平台转换的各种信息，但这种信息可能是非实时信息。
（二）数据存储层
数据存储层的可靠性和经济性也在很大程度上影响着大数据的效率。现阶段大数据处理数据的方式主要是用分布式文件系统以及非关系型分布式数据库这数据进行存储。分布式文件系统包括一个节点记录多个数据，或者多个节点记录多个数据。它可通过IP协议进行通信。而非关系型分布式数据库则是以分布式文件系统作为基础，在此基础上对大量数据进行存储和处理。
（三）大数据分析层 数据分析层则是指对数据的处理计算能力，也可以理解为应用能力、挖掘能力、智能分析能力。首先，大数据是以最大的规模和数据进行运算，并且通过科学的合理整合进行有效分析。为了能够提高数据利用效率，可以使用多种计算机共同使用的方式。其次，也可以利用hive技术对数据进行深度挖掘，最大化提升数据的利用率。
五、公共安全視频监控大数据融合应用的具体措施
（一）在公共安全视频监控中使用数据挖掘技术
现阶段中国使用的视频监控系统其实是以计算机和网络系统为主，视频监控体系只是记录简单的图片，通过传输数据由计算机进行实时分析，因此智能化发展其实并没有全方位覆盖。在数据处理过程中的技术也缺少新颖性，这也是为什么很多数据不能能直接使用的原因。因此，在公共安全视频监控中应当有效使用发掘技术，这样才能保证数据处理的准确性。但尽管这样，在视频数据处理过程中仍然有一些问题有待完善，因为数据的多样性、数据的变化性、数据的多量性等都会造成各种问题。因此，如果能够使用监控数据发掘技术，则能够大大提高工作效率。
大数据对视频的处理流程具体可分为四步，视频转码，智能分析，融合挖掘，信息检索。视频转码则是指计算机通过对信息数据进行采集并且压缩，转换成编码标准，对数据进行存储和有效利用，具体来讲，一般会通过hadoop的转码并且处理，然后通过融合MapReduce框架作为转码的主要方式。而智能分析则是指计算机对视频中的要素进行语义分析，提取出信息特征，形成视频，方便后期的提取。融合挖掘是指与视频监控相关联的其他的数据信息，这样能够拓展信息丰富化。而数据检索则是对数据进行提取的过程，系统可以搭建索引，并提供检索服务。
（二）在公共安全视频监控中使用云储存技术
云储存技术是随着科技不断发展衍生的又一新型技术。云储存技术具有储存量大，并发性高，解决问题快速有效性的特点，它可以将储存机制变得更加完备，打破时间、空间等的限制，方便安防人员随时随地检查数据。云储存技术主要采用大容量与高并发的大数据应用架构监控存储系统，因此在储存方面更加有力。如果在公共安全监控过程中能够有效融合云储存核心技术框架，结合视频监控行业，那么数据处理和提取能力则会更上一层楼。在录像过程中，前端的摄像头会产生最基础的信息，这些信息通过计算机传输到后台，后台通过云存储将这些信息比如录像以及数据等进行保存，云储存同时还能将数据和画面分离保存，这样更方便安防人员针对性的提取。云储存技术还能更好的通过云计算，云储存进行进一步分析和整合。
（三）加快建设视频图像信息库
在传统视频数据库储存与点播服务之外，视频图像信息库能够自动完成图像信息的检索以及查询等功能，比如通过模糊查询关键字，摘要提取相对应的视频，这些视频共享可以分成不同的级别，不同的区域，方便人员进行审计和自动分析。同时，视频图像信息库还可以对接智能化的实战应用平台，方便公安系统实时锁定处警目标。在交通领域中，视频图像信息库也能够在各大十字路口、治安多媒体、电子卡口等使用。
（四）如何更好的使用数据挖掘系统
数据挖掘系统在视频监控系统发展中的主要形式一般分为两种，第一种是利用前端设备挖掘相对应的数据技术。在使用前端设备挖掘数据之前，首先应当保证视频监控体系的完善，这样才能确保数据的准确，也才能确保监控设备和服务体系相对应，快速完成数据处理，最终有效挖掘视频信息。第二种是利用后端设备挖掘数据技术，这种方法主要目的是使用后端设备对视频传输回来的数据进行收集、处理、分析、整合，发现更多的相关信息，在此基础上，如果对优势进行分析，我们能够发现通过前端设备发掘方法对数据信息可以使处理信息变得更加灵活。比如IP摄像机以及网络球机，它们可以通过不同的摄像头对视频进行检测，进而完成数据集成的任务。而后端数据挖掘系统的使用最大的优势是数据处理能力会变得更加高效，各个环节的视频信息，数据整合也会变得更加科学。数据处理速度也会变得更有质量。后端服务器集群中如果能够挖掘出更多的视频数据图像，并且灵活性与扩展性也比前端服务器更加有效。与此同时，该数据挖掘技术也需要计算机设备和网络的共同结合，这样才能将数据挖掘工作变得更加实事求是，工作人员也应当使用科学的方法挖掘数据，这样才能达到预期的效果。
（五）合理选用数据发掘流程
数据发掘流程是指视频数据发掘从底层视频数据到高层语义信息之间的关系处理，由于该种关系比较复杂比较多样，工作人员最常用的方法就是多层次信息处理。这样才能提取更多的有价值的信息。而现阶段视频数据挖掘过程中，首先应当从底层数据中处理视频图像特点，然后对图像纹理以及色块进行提取，然后再过度到高层的语义信息处理，因为底层的数据信息一般不会被人理解，若能转化成高层语义信息，则会清楚的被人们所认识。
五、结语
综上所述，社会经济的不断发展迎来了大数据时代，大数据时代不仅对人们的日常生产和生活起到了推动作用，同时也影响着人们的民生百态。若能够有效的在公共安全视频监控中使用大数据处理系统，那么可以更好的使用大数据解决相关的问题。但是现阶段大数据的使用仍然在发展过程中，不免会出现各种各样的问题，但是只要人们善于创新、善于发掘、善于改变，真正将大数据应用在更广阔的空间，才能让公共安全视频监控信息处理效率得到更好的提升，从而为将来的视频监控行业发展起到巨大的推动作用，更重要的是能够为中国视频监控水平的整体提升带来福音。
公共安全视频监控多用在城市的建设和发展中，因为通过视频监控可以有效解决交通、法律、民生等各方面的问题，不仅有效保障了人民群众的权益，更便捷了人民群众日常生活，而公共安全视频监控在安防方面也起到了很好的作用，要想切实保障人民群众的利益，对数据的存储及分析整合也要变得科学高效。从这个角度来讲，大数据技术在视频监控中的使用以及发展，对完善视频监控体系，提高数据分析的效率，具有很深刻的积极意义。
一、 如何理解公共安全视频监控大数据的相关概念
传统的数据分析方法无法对大数据进行有效的处理，而使用大数据技术则可以对视频中所有的数据进行分类整合，必要时候可以快速提取。在现阶段的信息处理技术中，大数据融合技术已经成为更快捷、更方便的技术，它包含很多方面，比如信息的采集、信息的管理、信息的存儲以及信息的分析等，通过大数据，人们可以有效的快速的提取出数据，并且数据也是非常科学且准确的。
现在几乎各个行业都在使用视频监控系统，而要想提取全方位的监控数据，首先要保证安装的摄像头数量足够，但是摄像头越来越多，会导致数据变得各种各样。虽然摄像头传达回来的数据非常准确，但是有时候没有参考的意义。这就需要安防人员采用科学的方法处理这些信息，妥善管理并且分析这些信息。如果只依赖于人工，则会降低处理速度，不仅会耗费人力、物力、财力，操作难度也会加大。通过分析，我们可知道在公共安全视频监控大数据中有着三个特点：第一个特点是数据增长速度快，并且存储量越来越大。第二个特点是数据的种类越来越多样化，并且开始出现复杂性。第三个特点是数据的价值密度相对来讲较低，但是对数据的处理的确要求较高。从这三个特点来讲，如果将大数据应用在视频监控体系中，再能够快速提高公共安全视频监控的质量。
二、公共安全视频监控中大数据融合应用的积极意义
现阶段随着经济的不断发展，大数据技术也开始变得更加完善，但是在完善过程中仍然有一些问题出现。导致这些问题出现的原因来自各个方面，比如缺少基础的理论支撑，受到传统因素影响，处理技术无法及时提升，相关人员操作水平较低等，由此可见，使用大数据对公共安全视频监控数据进行分析意义重大。
在公共安全视频监控系统中，从传统的标清发展到现在的高清化、智能化，是科技发展的进步，也为各个领域的视频数据采集提供了便利之处。安保人员在调取视频监控数据并且进行处理时，也变得更加容易。在实际工作中，人工需要处理大量的数据信息，虽然耗费大量的时间，但是如果有效使用大数据技术，则更能提升处理速度。但是现阶段有很多数据处于闲置状态，因此各个行业应当重视公共安全视频监控系统并加以充分利用。
公共安全视频监控技术不断的进步，不断的发展，因此视频数据对存储需求也越来越大，这就要求行业在使用视频监控时准备好足够的信息存储空间。另外数据种类越来越多，因此在数据编码格式中应当使用不同的类型对数据进行划分，大数据信息处理具有很高的效率，但是随着时间的推移，公共安全视频监控数据信息也在不断改变，传统的数据计算已经不能满足现在社会的发展。因此，大数据在这种背景下应运而生。由此可见，在现阶段公共安全视频监控体系的发展过程中，实时监控已经变成了主打模式，因为它有更好的载容量。
三、现阶段公共安全视频监控大数据融合应用发展现状
通过调查发现，公共安全视频监控体系若能够使用大数据信息处理技术，可满足居民的实际需求。为此国家也在不断加大这方面的资金投入，并且建立健全相关的法律条文来保障城市安全工作顺利开展。除此之外，数字化高清视频监控也越来越多，与传统的监控相比，数据信息传输量会更大。因此，安保监控工程要提高自己的数据更新速度，这样才能满足大数据处理的需求。除了在视频监控体系中，还有一些其他的数字化视频设备也会产生大量的数据，因此数据处理设备，处理与储存设备等都要不断发展，才能更好的满足视频数字化的监控需求。
在大数据处理技术之上，相关企业应当不断优化上述需求，科学控制数据信息，有效使用大数据技术使利益最大化。除了在数据存储上有待提高之外，数据分析能力也应当同步提升，这样才能保证不管出现何种事件，管理人员都能够轻松应对。另外，如果公共安全视频监控没有科学的数据支撑，自然形成不了科学的监控网，如果视频中出现了没有用的信息，那么工作人员的效率就会受到影响，间接影响后期的数据取证工作。而现阶段城市建设中因为有大量的摄像头和监控设备，监控人员其实无法实时监控到各个方面，这样就容易造成数据丢失，因此安防人员工作能力也应当不断提升。
四、大数据视频监控架构的具体分析
（一）数据源层
数据源层顾名思义是指数据的来源层。它主要是通过前端的摄像头获得数据，通过计算机和网络传输到后台，另外还包括由编码器或者第三方平台转换的各种信息，但这种信息可能是非实时信息。
（二）数据存储层
数据存储层的可靠性和经济性也在很大程度上影响着大数据的效率。现阶段大数据处理数据的方式主要是用分布式文件系统以及非关系型分布式数据库这数据进行存储。分布式文件系统包括一个节点记录多个数据，或者多个节点记录多个数据。它可通过IP协议进行通信。而非关系型分布式数据库则是以分布式文件系统作为基础，在此基础上对大量数据进行存储和处理。
（三）大数据分析层 数据分析层则是指对数据的处理计算能力，也可以理解为应用能力、挖掘能力、智能分析能力。首先，大数据是以最大的规模和数据进行运算，并且通过科学的合理整合进行有效分析。为了能够提高数据利用效率，可以使用多种计算机共同使用的方式。其次，也可以利用hive技术对数据进行深度挖掘，最大化提升数据的利用率。
五、公共安全視频监控大数据融合应用的具体措施
（一）在公共安全视频监控中使用数据挖掘技术
现阶段中国使用的视频监控系统其实是以计算机和网络系统为主，视频监控体系只是记录简单的图片，通过传输数据由计算机进行实时分析，因此智能化发展其实并没有全方位覆盖。在数据处理过程中的技术也缺少新颖性，这也是为什么很多数据不能能直接使用的原因。因此，在公共安全视频监控中应当有效使用发掘技术，这样才能保证数据处理的准确性。但尽管这样，在视频数据处理过程中仍然有一些问题有待完善，因为数据的多样性、数据的变化性、数据的多量性等都会造成各种问题。因此，如果能够使用监控数据发掘技术，则能够大大提高工作效率。
大数据对视频的处理流程具体可分为四步，视频转码，智能分析，融合挖掘，信息检索。视频转码则是指计算机通过对信息数据进行采集并且压缩，转换成编码标准，对数据进行存储和有效利用，具体来讲，一般会通过hadoop的转码并且处理，然后通过融合MapReduce框架作为转码的主要方式。而智能分析则是指计算机对视频中的要素进行语义分析，提取出信息特征，形成视频，方便后期的提取。融合挖掘是指与视频监控相关联的其他的数据信息，这样能够拓展信息丰富化。而数据检索则是对数据进行提取的过程，系统可以搭建索引，并提供检索服务。
（二）在公共安全视频监控中使用云储存技术
云储存技术是随着科技不断发展衍生的又一新型技术。云储存技术具有储存量大，并发性高，解决问题快速有效性的特点，它可以将储存机制变得更加完备，打破时间、空间等的限制，方便安防人员随时随地检查数据。云储存技术主要采用大容量与高并发的大数据应用架构监控存储系统，因此在储存方面更加有力。如果在公共安全监控过程中能够有效融合云储存核心技术框架，结合视频监控行业，那么数据处理和提取能力则会更上一层楼。在录像过程中，前端的摄像头会产生最基础的信息，这些信息通过计算机传输到后台，后台通过云存储将这些信息比如录像以及数据等进行保存，云储存同时还能将数据和画面分离保存，这样更方便安防人员针对性的提取。云储存技术还能更好的通过云计算，云储存进行进一步分析和整合。
（三）加快建设视频图像信息库
在传统视频数据库储存与点播服务之外，视频图像信息库能够自动完成图像信息的检索以及查询等功能，比如通过模糊查询关键字，摘要提取相对应的视频，这些视频共享可以分成不同的级别，不同的区域，方便人员进行审计和自动分析。同时，视频图像信息库还可以对接智能化的实战应用平台，方便公安系统实时锁定处警目标。在交通领域中，视频图像信息库也能够在各大十字路口、治安多媒体、电子卡口等使用。
（四）如何更好的使用数据挖掘系统
数据挖掘系统在视频监控系统发展中的主要形式一般分为两种，第一种是利用前端设备挖掘相对应的数据技术。在使用前端设备挖掘数据之前，首先应当保证视频监控体系的完善，这样才能确保数据的准确，也才能确保监控设备和服务体系相对应，快速完成数据处理，最终有效挖掘视频信息。第二种是利用后端设备挖掘数据技术，这种方法主要目的是使用后端设备对视频传输回来的数据进行收集、处理、分析、整合，发现更多的相关信息，在此基础上，如果对优势进行分析，我们能够发现通过前端设备发掘方法对数据信息可以使处理信息变得更加灵活。比如IP摄像机以及网络球机，它们可以通过不同的摄像头对视频进行检测，进而完成数据集成的任务。而后端数据挖掘系统的使用最大的优势是数据处理能力会变得更加高效，各个环节的视频信息，数据整合也会变得更加科学。数据处理速度也会变得更有质量。后端服务器集群中如果能够挖掘出更多的视频数据图像，并且灵活性与扩展性也比前端服务器更加有效。与此同时，该数据挖掘技术也需要计算机设备和网络的共同结合，这样才能将数据挖掘工作变得更加实事求是，工作人员也应当使用科学的方法挖掘数据，这样才能达到预期的效果。
（五）合理选用数据发掘流程
数据发掘流程是指视频数据发掘从底层视频数据到高层语义信息之间的关系处理，由于该种关系比较复杂比较多样，工作人员最常用的方法就是多层次信息处理。这样才能提取更多的有价值的信息。而现阶段视频数据挖掘过程中，首先应当从底层数据中处理视频图像特点，然后对图像纹理以及色块进行提取，然后再过度到高层的语义信息处理，因为底层的数据信息一般不会被人理解，若能转化成高层语义信息，则会清楚的被人们所认识。
五、结语
综上所述，社会经济的不断发展迎来了大数据时代，大数据时代不仅对人们的日常生产和生活起到了推动作用，同时也影响着人们的民生百态。若能够有效的在公共安全视频监控中使用大数据处理系统，那么可以更好的使用大数据解决相关的问题。但是现阶段大数据的使用仍然在发展过程中，不免会出现各种各样的问题，但是只要人们善于创新、善于发掘、善于改变，真正将大数据应用在更广阔的空间，才能让公共安全视频监控信息处理效率得到更好的提升，从而为将来的视频监控行业发展起到巨大的推动作用，更重要的是能够为中国视频监控水平的整体提升带来福音。