智能化的視頻監控系統要求采用人性化的設計，模仿人的思維方式進行智能的分析和判斷。人工智能技術可以應用于視頻監控的方方面面，實現系統功能的自主性；提高操作的精準性和效率；提高決策系統、專家系統的戰略水平。人工智能視頻監控系統應用的前提是圖像信息的自動解釋，因此圖像信息的自動解釋是安防智能化的基本標志。通過機器學習（深度學習），視頻監控系統具有與人類智能相似的反應，完成需要人類智能才能勝任的復雜動作（功能）。

智能化還表現于系統運行管理和功能設置，視頻監控系統將成為具有環境（網絡、氣候、應用）自適應、故障（系統、設備）自診斷；圖像質量、數據完整、安全性自動監測等功能，是界面友好的人性化系統。

智能化是一個與時俱進的概念，在不同的時期和不同的技術條件下有不同的含義，視頻監控系統的智能化可以理解為：實現真實的探測與感知，實現圖像信息和各種特征的自動識別；系統狀態、功能參數自主、優化的調節；系統聯動機構和相關系統之間準確、協調的互動。

所謂“大數據”一般分為三類：交易數據、交互數據和傳感數據。視頻監控系統所采集、存儲與處理的圖像信息，主要指的是傳感數據。

近年來，視頻圖像大數據應用日益廣泛。由于采集數據能力（感知手段）的增強，視頻系統可以輕易地獲得巨量的數據；存貯能力的增強又可以將巨量的數據保存起來。傳統觀念認為，其中沒有價值的數據是垃圾，而在大量的垃圾中尋找有用數據又變得困難。新觀念則看到巨量數據所具有的潛在價值。即所謂的“數據挖掘”。這就是大數據的由來。它既說明了數據的價值，又指出了獲得價值的方法——“挖掘”。

視頻圖像大數據作為一種產業資源，實現盈利的關鍵，就在于提高對數據的“挖掘能力”，通過加工實現數據的“增值”。大數據與云計算就像一枚硬幣的正反面。大數據無法用單臺計算機進行處理，必須采用分布式架構，對海量數據進行分布式數據挖掘，必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。隨著云時代的來臨，大數據越來越受關注。大數據可視為大量非結構化數據和半結構化數據，分析這些數據會花費過多時間和金錢。把大數據與云計算聯系到一起，可有效地處理大量的、以往時間內的數據。

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