与通常的结构化数据不同，视频监控业务产生的数据绝大多数以非结构化的数据为主，必须经过复杂繁重的分析处理才能提取出文本结构化的数据进行下一步处理。这些都给传统视频监控体系架构、数据的管理方式、数据分析，以及视频监控数据的传输、存储和计算带宽等带来了极大的挑战。　　视频监控的大数据平台一般以分布式集群的方式进行建设。分布式集群能够对数据处理进行负载均衡，同时，也便于未来一段时间进行扩展。而扩展的过程也无需重新部署系统，只需增加集群节点即可提升大数据平台的整体性能。
系统逐步从功能型向业务应用型发展，技术边界越来越模糊。门禁系统发展到今天，门禁系统的硬件组成没有变化但随着业务软件功能的扩展。在大数据时代下应用信息处理技术，通过预测分析可以主动防范危机事件的发生。随着数据挖掘所涉及文字、静态图片、活动图像、声音等模糊特征搜索技术的成熟，打通业务数据库，在不同系统搜索关联信息，找出跨系统的数据间的关联，上位机监控生产厂家，让独立事件串联起来，上位机监控直销，形成有用信息，终通过专家分析系统可以对整个事件的发展给出预期，排出安全事故隐患，由事后处理变成主动预防，变被动为主动。
智能交通行业基础建设基本成型，注重应用成为发展主方向。本年度针对城市智能交通的投资增长率将接近30%，厦门上位机监控，预计应用投资规模超过500亿元。　　在产业规模将呈现阶梯式增长的同时，上位机监控供应商，智能交通发展方式也在逐渐发生变化，特别是在智慧手机和无线互联网开始普及以来，互联网的体验型应用越来越渗透到智能交通中;此外，视频监控、gis、车联网、计算机通信等技术应用取得全新突破，不仅为公1安交1警提高了工作效率，也给普通民众提供了更人性化的开放式平台。
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