大型数据视频监控框架的价值迅速增加，现有的数据库管理工具难以采集数据。这些数据包括：社会媒体、移动设备、科学会计和城市中的各种传感器，其中视频是数据量的最大组成部分。据国际监测系统研究，2011年全球摄像机出货量达到2646万台，到2015年估计达到5454万台。视频监控数据在2011年一天内超过1500 PB，累积历史数据将更大。随着大规模视
频监控网络的推广和高清化，视频监控业务必将进入数据洪流时代。视频监控数据有两个固有的方面：海量和非结构化。视频监控数据量规划庞大，随着高清晰度和超高清晰度趋势的加强，视频监控数据规划将以更快的指数级增加;与结构化数据不同，视频监控事务生成的大部分数据都是非结构化数据，这给视频监控业务带来了巨大挑战。传统的数据处理和应用机制。数
据洪水造成视频监控的困境，使得传统的视频监控系统结构、数据处理方法、数据分析和使用面临新的困境。第一，数据量的急剧膨胀和IT投资之间的对立。根据IT行业的规律：在满足客户需求的前提下，技能成本越低，IT行业的活力越强。由于数据量的快速增
重庆监控设备长和对大规模计划和会计的需求不断增加，客户选择高端硬件是不可接受的，这使得硬件投资不可接受。在满足需求的前提下，客户越来越希望用低端硬件取代高端硬件。第二个难题是海量数据和有效数据之间的对立。摄像机24小时24小时工作。不可能记录所有镜头覆
盖的情况，但不可能记录信息。由于大多数信息可能对客户无效，因此有效信息只能在相对较短的时间内传播。根据数学计算，信息是幂律传播的，也称为信息密度，通常信息密度越高。对客户的价值越大。第三个困境是资源使用与权力的对立，串行会计与并行会计的对立。随
重庆监控系统着视频监控业务的联网和大规模联网，网络中使用的设备越来越多。利用搁置的会计资源最大限度地利用资源，关系到企业的经营能力。在视频监控领域，视频剖面的功率分辨率是常用的。低延迟和更准确的分析通常是客户普遍的需求，如安全城市。随着数据量的增
重庆安防监控加，即使对结核病水平的数据进行分析和检索，连续核算模式也可能需要数小时的计算，这远远不能满足实时性的要求。视频分析和检索不能依赖于传统的方法。海量数据的功率优化和并行计费是智能视频分析的必由之路。
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