安防监控领域之所以出现智能化，一方面是应对用户日渐苛刻的需求，而另一方面也是减少人工支出成本。当越来越多的地方普及监控设施，越来越多的地方普及高清监控，随之而来的就是海量数据信息及复杂的视频检索。如何在安防大数据中找到最核心信息，智能监控对大数据提出了更多挑战。
大数据对监控数据处理的价值
大数据在对安防数据处理价值上主要体现在以下几个方面：
一、数据应用效率不断提升。通过智能分析技术、大数据技术，能够使视频数据的应用效率不断提升，解决以往应用效率低下的问题。应用效率的提升能够使视频数据产生更大的价值。
二、数据深度应用。数据的深度应用能够体现大数据的真正价值，而这也更能提升安防系统的整体实力，使视频数据的边缘地位向核心地位靠拢，使安防行业的竞争力得到提升。
三、体制及标准的完善。标准和体制的完善能够进一步促进大数据的发展，而掌握标准的安防企业将会有更强大的话语权。
大数据智能监控的六大应用
大数据对安防监控数据处理能力的要求在六个应用中有具体体现，无论图像升级还是识别方式升级，其最终是在高清的基础上进一步突出了智能监控的作用。关于智能、关于高清，仍然有许多技术应用值得我们去挖掘。
智能监控-图像增强与复原
低照度环境下监控摄像机成像一片漆黑或者一片白，显然在低光照环境下，图像增加技术应该来弥补缺陷。
正如业内分析得出，图像增强算法可以有效改善由于光照、雾气等原因造成的图像质量问题，使图像细节明显改善。简单理解这就是一种图像优化技术。除了图像增强外，还有一种图像复原技术也特别适用于夜视监控，只不过这种捕捉环境更具有针对性。
图像复原技术更适合捕捉快速移动的物体，例如行驶中的汽车。如果要正确、完整地捕捉车牌信息。聚焦、运动等原因造成图像模糊的过程进行建模，利用解卷积算法反推原始图像信息的算法，能部分恢复车牌文字、人脸等关键信息。
例如抓拍车牌包括以下几项信息：最重要的是车牌号码、车牌颜色、字母、文字等，特别是针对易混淆的数字"0"和字母"q"等，处理系统还需要特别对待。当然有些监控探头不仅捕捉车牌信息，连带测速功能也一同植入，这对于司机朋友来说绝对是个"雷"。
智能监控-浓缩播放
在监控摄像机未能植入智能分析模块时，大多探头都只具备基本的录像功能。而在处理突发事件时，监控系统往往具有滞后性。例如警察需要调取一周内的视频资料，且不说这些视频数据量有多少，如果一分钟一分钟地看，也要花费不少时间。未来能够在海量的视频信息中提取关键数据信息，浓缩播放应运而生。 |
