安防行業采集的數據不同于互聯網行業，數據類型更加豐富、更加復雜，有結構化的數據，也有非結構化和半結構化數據，這就給數據分析應用帶來困難。為應對越來越復雜的數據類型，必須對數據進行結構化分類，通過云計算技術將非結構化視頻轉換成結構化數據，通過分布式數據庫管理和加速數據的分類管理，通過標準的接口方式提供給上層業務系統。

應用：數據采集、傳輸、匯聚是幾種連續的技術手段，都是為最終的行業業務應用服務的。在匯聚到海量的各種數據信息后，如何挖掘數據背后的價值是安防行業亟待解決的問題。從目前整個全行業發展趨勢來看，基于人工智能的大數據分析是未來技術的發展方向，也是服務各行業應用的重要手段。通過深度機器學習手段，可以讓系統更加聰明，能夠快速識別人像、車輛、其他各種信息庫等信息，并將各種信息按照某種屬性（如個人ID）關聯起來，為相關業務部門提供更加便捷化、智慧化的業務應用。

4.結語

國內安防行業經過十幾年的發展，取得了很大的進度，但仍存在很多問題、很多困難。在目標識別上，基于視頻的目標識別受圖像采集環境、目標角度、技術瓶頸等限制，尚不能實現對目標的百分百識別，而結合物聯網RFID則能有效解決部分問題；在終端信息聯網方面，也是各種原因造成數據無法有效匯聚，基于IoT相關技術則是一個很好補充，能夠最大限度的實現萬物互聯，獲取海量數據，最終實現行業的大數據分析研判應用。

物聯網成為安防行業下一個風口值得期待。