隨著智慧城市建設(shè)的不斷深入，城市數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng)，我們有理由相信，我們正在從信息化時(shí)代向數(shù)據(jù)化時(shí)代演進(jìn)，“一切以數(shù)據(jù)說(shuō)話”，這句話將逐漸深入人心并變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。城市數(shù)據(jù)中，視頻數(shù)據(jù)占據(jù)80%以上，是體量最大的一類數(shù)據(jù)，然而當(dāng)前我們對(duì)視頻數(shù)據(jù)的利用度并不高?；诖髷?shù)據(jù)，我們能夠?qū)⒁曨l數(shù)據(jù)更加有效地利用起來(lái)，在智慧城市建設(shè)中發(fā)揮其更大的價(jià)值。
一、什么是視頻大數(shù)據(jù)？
基于這個(gè)問(wèn)題，我們可以從幾個(gè)方面來(lái)理解。首先，大家都知道，大數(shù)據(jù)有“4V”特征：Volume(數(shù)據(jù)規(guī)模)、Variety(數(shù)據(jù)類型)、Velocity(處理速度)、Value(數(shù)據(jù)價(jià)值)。一、數(shù)據(jù)規(guī)模，城市數(shù)據(jù)中大部分是視頻數(shù)據(jù)，一個(gè)中等城市，3000路高清視頻，4Mbps碼流，90天將產(chǎn)生10.8PB的數(shù)據(jù)量，所以，視頻數(shù)據(jù)基本是PB級(jí)別以上，體量足夠大；二、數(shù)據(jù)類型，單就視頻來(lái)說(shuō)就一種類型，其實(shí)不然，視頻中有各種各樣的內(nèi)容信息，有人、車、物等信息，有各種行為信息。同時(shí)，視頻可以有多種來(lái)源，可來(lái)自城市管理、公共安全、企業(yè)、家庭等多種領(lǐng)域。所以說(shuō)，視頻內(nèi)容其實(shí)是非常豐富的，當(dāng)然，首先我們需要將視頻內(nèi)容信息提取出來(lái)，將“死”的視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成“活”的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；三、處理速度，當(dāng)前，以Hadoop為代表的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)發(fā)展非常迅速，能夠針對(duì)海量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供非常高的處理效率；四、數(shù)據(jù)價(jià)值，應(yīng)該說(shuō)這是今后需要不斷提高的一個(gè)點(diǎn)，視頻大數(shù)據(jù)能夠真正體現(xiàn)價(jià)值的地方，就是將視頻數(shù)據(jù)全面利用起來(lái)，為城市的建設(shè)、管理、安全做出貢獻(xiàn)。
其次，在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書(shū)中，指出大數(shù)據(jù)的精髓在于我們分析數(shù)據(jù)時(shí)的三個(gè)轉(zhuǎn)變，同樣的，視頻大數(shù)據(jù)也吻合這三個(gè)轉(zhuǎn)變：一、分析數(shù)據(jù)的全集而非數(shù)據(jù)的采樣。針對(duì)視頻數(shù)據(jù)，由于體量太大，而存儲(chǔ)空間有限，往往視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)周期較短(比如3個(gè)月)。當(dāng)然，視頻數(shù)據(jù)中大部分是無(wú)效數(shù)據(jù)，也是無(wú)需長(zhǎng)期保存的，而視頻中的內(nèi)容數(shù)據(jù)卻是有價(jià)值的。所以，如何將視頻中的內(nèi)容數(shù)據(jù)提取出來(lái)并沉淀，是構(gòu)建視頻大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)；二、不追求精確性，由于數(shù)據(jù)非常多，即使出現(xiàn)一些不精確的數(shù)據(jù)，也不會(huì)影響分析結(jié)果；三、更加關(guān)心相關(guān)關(guān)系，而非因果關(guān)系，大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)就在于數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，在關(guān)聯(lián)分析中能夠得到很多有用的結(jié)果。
再次，從整個(gè)大數(shù)據(jù)的生態(tài)來(lái)看，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，技術(shù)是關(guān)鍵，服務(wù)是核心。一、數(shù)據(jù)，我們當(dāng)前有的是海量的視頻數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)更多的是無(wú)用的數(shù)據(jù)，而我們真正需要的是視頻中的內(nèi)容數(shù)據(jù)，越多越豐富越好；二、技術(shù)，當(dāng)前的分布式存儲(chǔ)、分布式計(jì)算、內(nèi)存計(jì)算、圖計(jì)算、全文檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)都有全面的發(fā)展，只要能夠?qū)⑦@些技術(shù)運(yùn)用到視頻大數(shù)據(jù)中就能夠產(chǎn)生效用；三、數(shù)據(jù)服務(wù)，怎樣讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值，這才是核心，也是以后發(fā)展的關(guān)鍵，所以說(shuō)今后數(shù)據(jù)工程師將是最吃香的行業(yè)。
綜上所述，視頻大數(shù)據(jù)并不只是擁有海量的視頻數(shù)據(jù)，它需要提取海量的視頻內(nèi)容信息，基于專業(yè)的技術(shù)工具，挖掘出價(jià)值信息，并為用戶提供更好的服務(wù)。
二、視頻大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀
在互聯(lián)網(wǎng)及IT領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的發(fā)展已相當(dāng)成熟。然而，在視頻監(jiān)控領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)還處于起步階段。當(dāng)然，隨著智慧城市的發(fā)展，視頻大數(shù)據(jù)會(huì)逐漸發(fā)展成熟并發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。
首先，隨著智慧城市建設(shè)的不斷深入，視頻大數(shù)據(jù)的需求越來(lái)越強(qiáng)烈。比如：一個(gè)區(qū)縣一年的卡口數(shù)據(jù)能夠達(dá)到十億級(jí)別，一個(gè)地級(jí)市一年的卡口數(shù)據(jù)甚至能夠達(dá)到百億級(jí)別，一個(gè)省的數(shù)據(jù)就更大了，面對(duì)如此龐大的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的系統(tǒng)或工具顯得束手無(wú)策，即使一條簡(jiǎn)單的查詢命令，響應(yīng)時(shí)間也會(huì)變得非常慢，更不要說(shuō)分析、統(tǒng)計(jì)等功能了。同時(shí)，越來(lái)越多的用戶對(duì)業(yè)務(wù)提出了更高的要求，比如公安業(yè)務(wù)，要求能夠從事后分析向事前預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)變。面對(duì)這些問(wèn)題及需求，必須采用大數(shù)據(jù)來(lái)解決。所以，在智慧城市建設(shè)中，大數(shù)據(jù)已被推到了風(fēng)口浪尖上。
其次，越來(lái)越多的視頻監(jiān)控企業(yè)正在接觸大數(shù)據(jù)，并有了初步的探索和應(yīng)用。當(dāng)前的一些大數(shù)據(jù)產(chǎn)品及應(yīng)用主要有：一、視頻云存儲(chǔ)，針對(duì)海量的視頻、圖像數(shù)據(jù)，提供百PB的集中存儲(chǔ)能力。這類產(chǎn)品已有較多的廠商提供，其中，安防行業(yè)龍頭企業(yè)?？低暰驮谝曨l云存儲(chǔ)領(lǐng)域占據(jù)一席之地；二、云分析，針對(duì)實(shí)時(shí)視頻圖像、歷史視頻圖像，提供分布式的視頻結(jié)構(gòu)化能力。這類產(chǎn)品當(dāng)前還未在市面上看到；三、數(shù)據(jù)應(yīng)用。交通卡口大數(shù)據(jù)應(yīng)用，針對(duì)海量的卡口數(shù)據(jù)進(jìn)行快速檢索、智能研判、統(tǒng)計(jì)分析，部分研判功能可用于刑事案件的偵察及預(yù)警。視頻圖像信息數(shù)據(jù)庫(kù)，針對(duì)海量的案事件數(shù)據(jù)進(jìn)行快速檢索、分析研判。這類產(chǎn)品也有較多的廠商在預(yù)研并進(jìn)行試點(diǎn)。
三、視頻大數(shù)據(jù)核心技術(shù)分析
在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中，大數(shù)據(jù)的分析對(duì)象主要是日志、用戶行為信息、網(wǎng)頁(yè)索引等數(shù)據(jù)，是計(jì)算機(jī)可以識(shí)別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；而視頻監(jiān)控行業(yè)中，大數(shù)據(jù)需要分析的對(duì)象主要是視頻、圖片、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。所以，相比互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，視頻大數(shù)據(jù)有諸多不同的地方，當(dāng)然也有諸多可參考借鑒的地方，畢竟技術(shù)是相通的?？v觀視頻大數(shù)據(jù)，其主要包含以下核心技術(shù)：
一、視頻結(jié)構(gòu)化。前面講到，可以被計(jì)算機(jī)識(shí)別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，然而視頻不屬于這類數(shù)據(jù)，所以視頻結(jié)構(gòu)化是需要首先解決的關(guān)鍵點(diǎn)，這也是區(qū)別于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的主要特征。所謂視頻結(jié)構(gòu)化，就是采用智能分析技術(shù)，從視頻圖像中提取出人、車、物、事件等內(nèi)容信息，這些內(nèi)容信息是可以通過(guò)結(jié)構(gòu)化語(yǔ)言來(lái)描述、可以被計(jì)算機(jī)識(shí)別的信息。當(dāng)積累了大量的視頻內(nèi)容信息，就有了視頻大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，可通過(guò)專業(yè)的大數(shù)據(jù)處理工具進(jìn)行分析、研判、統(tǒng)計(jì)，從中提取出價(jià)值信息。
二、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。當(dāng)前主流的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)是以Hadoop為代表的分布式軟件，而且在互聯(lián)網(wǎng)及IT領(lǐng)域，這些技術(shù)得到了很好的應(yīng)用。同樣的，在視頻大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，可以借鑒這些成熟的處理技術(shù)，具體的技術(shù)包括分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式計(jì)算、內(nèi)存計(jì)算、圖計(jì)算、流計(jì)算、全文檢索等等。
三、數(shù)據(jù)分析模型。有了海量的數(shù)據(jù)而無(wú)法提取其中的價(jià)值，那么這就是一堆沒(méi)用的數(shù)據(jù)。所以說(shuō)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析工程師的地位將變得越來(lái)越重要。數(shù)據(jù)分析工程師需要深入了解業(yè)務(wù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型，從海量數(shù)據(jù)中挖掘出價(jià)值信息。數(shù)據(jù)分析模型將是其中的核心要點(diǎn)，是實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)深度應(yīng)用的關(guān)鍵。
四、視頻大數(shù)據(jù)面臨的問(wèn)題
隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，許多問(wèn)題逐漸暴露出來(lái)，主要表現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：
(1)智能分析技術(shù)不夠成熟。基于智能分析技術(shù)的視頻結(jié)構(gòu)化是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，當(dāng)前，交通卡口的車輛信息提取技術(shù)較為成熟，但是，像人體信息提取、物體信息提取、人臉比對(duì)等技術(shù)還不夠成熟。
(2)數(shù)據(jù)應(yīng)用不夠深入。當(dāng)整合足夠多的數(shù)據(jù)后，如何構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型，如何契合業(yè)務(wù)應(yīng)用挖掘價(jià)值信息，當(dāng)前還處于萌芽階段。當(dāng)然，其中也有一些可以借鑒的例子，比如卡口大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，它可以對(duì)過(guò)車數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的智能研判：區(qū)域碰撞、軌跡分析、跟車研判等，基于這些研判功能，有助于刑偵破案效率的大幅提升。
(3)數(shù)據(jù)共享不夠廣泛。特別是政府、公安、交通等部門中，信息孤島普遍存在，這主要是由于體制問(wèn)題造成的，并不是技術(shù)上的問(wèn)題，很難由企業(yè)來(lái)改變這個(gè)現(xiàn)狀，只能由相關(guān)部門貫徹推行并作出改變。
(4)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)不夠全面。這主要是由于大數(shù)據(jù)還處于起步階段，還需要更深入的探索和嘗試。在標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)方面，如數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、互聯(lián)互通標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、數(shù)據(jù)應(yīng)用模式標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等，需要不斷進(jìn)行總結(jié)，并逐漸標(biāo)準(zhǔn)化。
五、視頻大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)
在視頻監(jiān)控行業(yè)未來(lái)的發(fā)展中，大數(shù)據(jù)勢(shì)必會(huì)占據(jù)越來(lái)越重要的地位。面對(duì)發(fā)展過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題，需要不斷加以解決并完善。
(1)技術(shù)創(chuàng)新。首先，視頻結(jié)構(gòu)化，通過(guò)智能化技術(shù)，能夠從視頻圖像中提取出人、車、物等特征信息，通過(guò)提取并整合這些信息，能夠方便的對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索、以圖搜圖、深度關(guān)聯(lián)分析。當(dāng)這些技術(shù)得以實(shí)現(xiàn)，視頻數(shù)據(jù)的應(yīng)用效率會(huì)大幅提升，而且可以為視頻數(shù)據(jù)的深入應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。其次，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化后，成為可以被計(jì)算機(jī)識(shí)別的數(shù)據(jù)，當(dāng)越來(lái)越多的數(shù)據(jù)匯集之后，傳統(tǒng)的技術(shù)或系統(tǒng)已無(wú)法進(jìn)行有效處理，此時(shí)，必須采用大數(shù)據(jù)技術(shù)才能對(duì)這些海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。大數(shù)據(jù)技術(shù)包括分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、全文搜索引擎、分布式計(jì)算、內(nèi)存計(jì)算、流計(jì)算等，具備優(yōu)異的可靠性、擴(kuò)展性及處理性能，能夠針對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析、挖掘，為用戶提供更好的服務(wù)。
(2)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。有了經(jīng)過(guò)結(jié)構(gòu)化后的海量視頻數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，可以做到預(yù)測(cè)及趨勢(shì)分析，當(dāng)然相關(guān)的數(shù)據(jù)分析模型還需要不斷探索和創(chuàng)新。如公安部門，視頻偵查在當(dāng)前來(lái)說(shuō)只能是一種輔助手段，如果采用大數(shù)據(jù)技術(shù)后能夠進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)警，那么視頻偵查將會(huì)成為一種非常重要的手段，通過(guò)視偵技術(shù)，能夠減少案件發(fā)生率、提高破案率。
(3)體制改善。更多的數(shù)據(jù)能夠產(chǎn)生更大的價(jià)值，為了能夠整合更多的數(shù)據(jù)，必須消除信息孤島，而這一現(xiàn)象在政府部門是客觀存在的一個(gè)難題。當(dāng)然，在智慧城市的推動(dòng)下，這一局面已有所改觀，越來(lái)越多的政府部門意識(shí)到數(shù)據(jù)共享的重要性。但是，要真正實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的集中和共享，還有很長(zhǎng)的路要走。
(4)標(biāo)準(zhǔn)完善。海量數(shù)據(jù)的整合離不開(kāi)標(biāo)準(zhǔn)化的過(guò)程，在標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程中，需要重點(diǎn)考慮以下幾點(diǎn)：一、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，包括哪些數(shù)據(jù)需要結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)如何表示、如何設(shè)計(jì)字典規(guī)范、如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)表等等，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，所有系統(tǒng)都能夠識(shí)別并處理；二、數(shù)據(jù)互聯(lián)互通標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，包括平臺(tái)與前端之間如何互聯(lián)互通、平臺(tái)與平臺(tái)之間如何互聯(lián)互通等。前端可以對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化，后臺(tái)也可以對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化，前端和后臺(tái)需要相互協(xié)作，那么前端如何告知后臺(tái)哪些數(shù)據(jù)已經(jīng)結(jié)構(gòu)化了，哪些數(shù)據(jù)還需進(jìn)一步結(jié)構(gòu)化，就需要標(biāo)準(zhǔn)來(lái)規(guī)范；三、數(shù)據(jù)應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，包括數(shù)據(jù)的服務(wù)模式、類型、規(guī)則等等。如大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗分類、深度挖掘之后，需要對(duì)上層的業(yè)務(wù)應(yīng)用提供服務(wù)，這種服務(wù)就需要通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的接口提供出去。
六、視頻大數(shù)據(jù)對(duì)智慧城市的作用
視頻大數(shù)據(jù)的建設(shè)對(duì)智慧城市的作用主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
一、民生服務(wù)。在我們城市的大街小巷、商場(chǎng)、飯店等地方，布滿了大大小小的攝像頭，基于這么多監(jiān)控點(diǎn)位產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，可以選擇性的開(kāi)放一些數(shù)據(jù)給公眾，為城市公民提供更好的“衣食住行”相關(guān)的服務(wù)，比如實(shí)時(shí)的交通路網(wǎng)信息、商場(chǎng)的實(shí)時(shí)人流狀況以及“透明廚房”等等。
二、城市安全。視頻監(jiān)控系統(tǒng)是平安城市建設(shè)的重要組成部分，視頻大數(shù)據(jù)使平安城市向“智慧型”轉(zhuǎn)變。隨著視頻大數(shù)據(jù)的逐漸發(fā)展，在治安防控、刑偵辦案中出現(xiàn)了更多創(chuàng)新型的應(yīng)用。首先，辦案效率極大提升。當(dāng)前，我們更多的是通過(guò)人工查看的方式在視頻中尋找線索，效率低，人力消耗大；而通過(guò)視頻大數(shù)據(jù)，我們可以像“百度”等搜索引擎一樣快速搜索線索，可基于視頻圖像中的人員信息、車輛信息、物體信息、行為信息，或者基于以圖搜圖的方式快速搜索嫌疑目標(biāo)。所以，在智慧型平安城市的視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)中，已經(jīng)從原先高清系統(tǒng)的“看得清、看得明”向基于大數(shù)據(jù)的“找得快、找得準(zhǔn)”轉(zhuǎn)變。其次，事后取證向事前預(yù)防轉(zhuǎn)變。我們當(dāng)前擁有了大量的視頻，但都是用于事后取證，顯然無(wú)法對(duì)犯罪預(yù)防起到積極的作用。而基于視頻大數(shù)據(jù)，可以對(duì)城市的犯罪做出趨勢(shì)研判、預(yù)測(cè)分析，基于這些分析結(jié)果，可以有目的的部署警力，這樣可以在有限的人力下有效降低城市的犯罪率。
三、可視化管理。視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展到今天，可視化管理變得愈發(fā)重要。在交通、金融、電力、能源、校園、醫(yī)療等等領(lǐng)域，可視化管理都變成了不可或缺的一部分。當(dāng)然，當(dāng)前的可視化管理更多地還是靠人工在后臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)看，效率并不高?；谝曨l大數(shù)據(jù)，可以將可視化管理提升一個(gè)高度，使前端的那些“眼睛”變得更加智慧，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)監(jiān)看，釋放人力。同時(shí)，區(qū)域內(nèi)的監(jiān)控點(diǎn)位可實(shí)現(xiàn)智慧聯(lián)動(dòng)，提升管理效率。
總之，在智慧城市建設(shè)中，視頻大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)共享更加廣泛、深度應(yīng)用更加豐富。
七、結(jié)語(yǔ)
視頻大數(shù)據(jù)能夠?yàn)橛脩魳?gòu)建更加智慧的系統(tǒng)，提供更具價(jià)值的服務(wù)。在智慧城市中，快速增長(zhǎng)的視頻圖像數(shù)據(jù)、不斷涌現(xiàn)的用戶需求，預(yù)示著對(duì)視頻大數(shù)據(jù)的訴求越來(lái)越強(qiáng)烈，同時(shí)，也有越來(lái)越多的企業(yè)涉足大數(shù)據(jù)，并有了初步的積累和應(yīng)用。視頻大數(shù)據(jù)不同于互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，它對(duì)智能分析技術(shù)有著更高的要求，智能分析技術(shù)是實(shí)現(xiàn)視頻大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，此外，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)可借鑒互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的成功經(jīng)驗(yàn)，業(yè)務(wù)的深度理解及數(shù)據(jù)分析模型的構(gòu)建對(duì)數(shù)據(jù)工程師提出了更高的要求，數(shù)據(jù)分析模型是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值的核心關(guān)鍵。當(dāng)然，視頻大數(shù)據(jù)目前還處于起步階段，面臨著諸多問(wèn)題，包括智能分析技術(shù)不夠成熟、數(shù)據(jù)應(yīng)用不夠深入、數(shù)據(jù)共享不夠廣泛、標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)不夠全面等。在未來(lái)的發(fā)展中，需要不斷解決這些問(wèn)題并加以完善，包括技術(shù)創(chuàng)新、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、體制改善、標(biāo)準(zhǔn)完善。只有更加成熟的視頻大數(shù)據(jù)，才能體現(xiàn)出更多的優(yōu)勢(shì)，發(fā)揮更大的價(jià)值。隨著視頻大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展成熟，它必將給智慧城市發(fā)展建設(shè)帶來(lái)質(zhì)的提升。