随着人工智能、物联网、大数据已经成为新时期安防新业态，安防行业在迎来重大发展机遇的同时也面临着重重挑战。前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。今天我们就来聊聊，大数据与安防之间不得不说的故事。

　　针对人员的管理，人流密度分析重点应用于公共场所风险管控、预警;人流密度分布、变化趋势、活动的动态监测则可以预测踩踏指数，实现大型活动和重要区域的风险管理。针对交通领域，车辆空间状态分析，车流密度分布、变化趋势、道路状态及变化监测则可以应用预测拥堵指数，实现交通信号的预测调节，跟进一步则通过数据融合、关联，实现同号搜索、人、车轨迹跟踪等。

　　大数据在视频监控中应用，依靠不同处理方法、挖掘工具及多种数据融合，可以获得不同价值的数据应用。

　　人员与车辆的大数据分析

　　针对人员的管理，人流密度分析重点应用于公共场所风险管控、预警;人流密度分布、变化趋势、活动的动态监测则可以预测踩踏指数，实现大型活动和重要区域的风险管理。针对交通领域，车辆空间状态分析，车流密度分布、变化趋势、道路状态及变化监测则可以应用预测拥堵指数，实现交通信号的预测调节，跟进一步则通过数据融合、关联，实现同号搜索、人、车轨迹跟踪等。

　　重要事件风险评估及预警机制建立

　　通过有序过程与随机过程分析，选择社会治安关键因素，进行常态与暂态分析，实现社会治安风险评估，事件预警;另外针对高风险因素监控和关联分析，扩大社会掌控面;制定有效防范措施和反应预案。同时融合定位、通信、网络等技术，提高对高风险因素(人、物、事、时间、地点等)掌控的精度、粒度，建立重大事件风险评估、预警机制，提高防范能力。

　　综合治理系统方案制定

　　在高风险单位、区域、活动安全管理中，利用大数据，进行风险和脆弱性分析，结合历史数据的回归统计;成功和不成功案例的分析，建立风险管理机制，指导安防系统建设。另外，通过各类系统效能分析，公共安全系统建设、评价。

　　安防基础理论研究

　　通过数据融合、关联及历史回归统计，开展大数据应用;建立安全基础研究和预警理论研究基础数据库。

　　总而言之，大数据应能解决公共安全的关键问题，支撑公共安全系统建设。