在平安城市建設(shè)中并炮，系統(tǒng)已經(jīng)從視頻監(jiān)控演變?yōu)閯虞m千路甚至萬路的大規(guī)模視頻應用與分析系統(tǒng)，未來75%的網(wǎng)絡(luò)流量都是視頻數(shù)據(jù)蹋绽，那么如何構(gòu)筑面向海量視頻的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)架構(gòu)芭毙，以及如何處理海量的視頻接入、存儲卸耘、轉(zhuǎn)發(fā)和應用問題魁跷，進而保證整個系統(tǒng)可彈性擴展、業(yè)務不中斷笙铸、架構(gòu)最合理洗念、共享最靈活、建設(shè)最經(jīng)濟是當前我們需要面對的問題新俗。

　　2.數(shù)據(jù)多元化的挑戰(zhàn)

　　傳統(tǒng)的視頻天網(wǎng)建設(shè)模式正在向全息物聯(lián)感知智能網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)模式轉(zhuǎn)變誊桅，在平安城市建設(shè)中視頻采集同時伴隨著多元化物聯(lián)網(wǎng)感知數(shù)據(jù)的采集和融合應用崇旺，如RFID都鸳、MAC、門禁道閘设哀、卡口圖片猪楣、交通流量等數(shù)據(jù)如何在原有的系統(tǒng)上對架構(gòu)進行優(yōu)化升級使之同時能支撐對每天數(shù)以億計的海量物聯(lián)網(wǎng)記錄的采集分析，同時如何實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)與視頻的融合甥迷，進行快速的查找聯(lián)動和多維分析也是我們需要解決的問題象掖。

　　3.智能應用規(guī)模化的挑戰(zhàn)

　　近年來伴隨著人工智能和計算機視覺算法及工程能力的突破歹恬，人像腾蔼、車輛、視頻結(jié)構(gòu)化等智能應用在平安城市實戰(zhàn)中發(fā)揮了極大的效能晌该，特別是人像識別的應用肥荔，目前很多區(qū)縣的平安工程建設(shè)中都規(guī)劃了千路左右的人像識別點位建設(shè)，如何支撐規(guī)某海化的視頻智能分析建設(shè)需求?完全靠后端集中式建設(shè)和智能分析處理方式不僅帶來建設(shè)成本燕耿、運營成本和網(wǎng)絡(luò)成本的增加中符，同時很多區(qū)縣公安局也無法提供額外的機房環(huán)境來放置大量的智能分析服務器。另外誉帅，視頻智能分析的部署場景和環(huán)境復雜淀散，越來越需要前端相機能實時感知環(huán)境和目標狀態(tài)，動態(tài)調(diào)整系列參數(shù)蚜锨，如角度档插、焦距、光圈等踏志，以達到最佳的感知和抓拍效果阀捅，這些問題都提出了智能分析的前移化、前置化和分層分級的建設(shè)應用需求针余。

　　4.關(guān)鍵業(yè)務

　　隨著視頻大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展芳倒，應用目標也從傳統(tǒng)的事后錄像查看全面轉(zhuǎn)向了對重點目標的預測預知和預警布控，因此對業(yè)務的實時性提出了更高的要求标宪，完全通過集中式姓赂、離線式的后端視頻分析和數(shù)據(jù)挖掘的處理方式已經(jīng)無法滿足對重點目標的快速辨別和布控比對響應要求，因此在架構(gòu)上需要一部分的視圖數(shù)據(jù)分析預處理和布控應用前移励普，在邊緣節(jié)點上和前端設(shè)備上進行就近分析和應用痢腋，縮短感知數(shù)據(jù)處理路徑，減小關(guān)鍵業(yè)務的處理時間铜氛，提升整體系統(tǒng)的設(shè)計合理性二场。