數據收集，又稱數據獲取，通常有兩種解釋：一種是從數據源收集、識別和選擇數據的進程。另一種是數字化、電子掃描系統的記載進程以及內容和特點的編碼進程。數據收集技能廣泛引用在各個范疇，比方攝像頭，麥克風，都是數據收集東西。

“大數據”是指一組數據集十分巨大且雜亂，以致于很難運用現有的數據庫辦理東西進行處理。它有助于一致大型數據集，并能夠從剖析中得出其它信息，而不是來自具有相同數據總量的獨自的較小數據集。大數據時代的降臨，帶來了很多實際中的難題，為了處理這些難題需要新的技能革新，需要新一代的數據庫技能，業界稱之為大數據技能。IDC這么定義大數據技能：大數據技能將被規劃用于在本錢可接受(economically)的條件下，經過十分疾速(velocity)的收集、發現和剖析，從很多化(volumes)、多類別(variety)的數據中獲取價值(value)，將是IT范疇新一代的技能與架構的革新。

由此看來，大數據發作的第一步即是大數據收集。那么關于安防職業來說，大數據發作的一個最首要的路徑即是視頻監控，監控攝像機也就變成最首要的大數據收集東西。

視頻監控數據有兩個方面的內在--海量和非結構化。視頻監控數據量規劃巨大，而且跟著高清化、超高清化的趨勢加強，視頻監控數據規劃將以更快的指數等級添加;與通常講的結構化數據不同，視頻監控事務發作的數據絕大多數以非結構化的數據為主，這給傳統的數據辦理和運用機制帶來了極大的應戰。

“除了天主，任何人都必須用數據來說話”，美國聞名辦理學家、核算學家愛德華·戴明將數據提高和天主平行的高度。視頻監控事務恰是一個典型的數據依托型事務，依托數據說話?？梢哉f，大數據與視頻監控事務有著天然的聯系。歸納來看，大數據與視頻監控事務的聯系首要體現在“存”、 “看”、“用”上。

“閃存”：假如類推水庫蓄水的方法，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法。小溪數量增多、水量增大是水庫蓄水量的確保，但是傳統方法下蓄水量增大將提高水庫締造本錢和蓄水安全的要求。而選用散布式蓄水形式，在河流中游建立多個中間蓄水池，不僅可以削減主水庫蓄水壓力和本錢，化整為零也提高了就近用水功率。在大數據技能支撐下，網絡視頻監控數據存儲模型可轉向散布式的數據存儲系統，供給高效、安全、廉價的存儲方法。

“易看”：在視頻監控事務中，錯看漏看、來不及看等是多見的困惑點。大數據監控圖畫的回溯給很多安防監控辦理人員帶來了生理與心思的兩層應戰。在很多人力投入的公安案子追溯中，都常常耳聞“看到吐”、“看到暈”等無法和感嘆。可想而知通常零售職業、金融職業等，關于視頻監控圖畫的回溯就更為困難。在視頻監控大數據趨勢現已降臨之際，依托人眼去檢索、檢查所有視頻圖畫數據現已不太實際。經過大數據技能完成視頻圖畫含糊查詢、疾速檢索、精準定位，讓看變得簡略火燒眉毛。

“善用”：視頻監控事務中，看只是信息收集的方法之一，用才是事務運用的根本。視頻監控事務的功率疑問現已變成阻礙工業開展的關鍵瓶頸。跟著視頻監控攝像機掩蓋廣度、密度增大，視頻圖畫數據量呈指數級上升，而視頻監控數據的運用功率卻在降低。

大數據布景下，視頻監控遭遇幾大窘境

飛速添加的視頻監控數據，使得傳統視頻監控系統架構、數據的辦理方法、數據剖析運用等面對新的窘境。

數據量的急劇擴展和IT出資之間的對立

依照IT工業的規律：在滿意客戶需要的條件之下，通常技能本錢越低，其生命力通常越強。由于數據量的急速擴展，以及隨之而來的大規劃核算的需要不斷添加，一味選用高配硬件，使得硬件出資變成客戶不行接受之重，客戶越來越希望在滿意需要的條件下，用中低端的硬件來更換高配硬件。

海量數據和有用數據之間的對立

攝像頭7X24小時作業，照實記載鏡頭掩蓋規模發作的全部，只是記載信息是不行的，由于關于客戶來講也許大多數信息是無效，有用信息也許只散布在一個較短的時間段內，依照數學核算的說法，信息是呈現冪律散布的，也稱之為信息的密度，通常越高密度的信息對客戶價值越大。

資本運用和功率之間的對立，串行核算和并行核算的對立

視頻監控事務網絡化、大聯網后，網絡內的設備不斷添加，運用擱置的核算資本，完成資本的最大化運用，關乎運算的功率。在視頻監控范疇，通常視頻剖析的功率決議價值，更低的推遲、更準確的剖析通常是平安城市這類客戶的遍及需要。跟著數據量的添加，哪怕對TB等級的數據進行對視頻內容的數據剖析和檢索，選用串行核算的形式都也許需要花費數小時的核算，已遠遠不能擔任時效性的需要。視頻的剖析和檢索，不能依托于傳統的手法，巨量數據的功率優化，并行核算是視頻智能剖析的僅有出路。

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