重庆监控安装公司分享：视频监控系统不断建设和快速发展，其在打击犯罪、治安防范、社会管理、服务民生等方面发挥着越来越积极的作用。从当前全国视频监控系统的部署情况来看，视频云建设模式已成星火燎原之势。

那么，是哪些原因驱动视频监控系统上云的呢？

提升资源使用效率

计算和存储的资源池化，可以大幅度的提升资源使用效率，实现资源的分时、跨域共享和按需调用，避免重复建设，同时实现资源的快速弹性扩容，加快业务部署。

我们举两个典型场景的例子：

场景1：在城市的早晚交通高峰期，视频云可以分配更多的计算资源给卡口做二次识别，而在非高峰期，则可以把更多的资源分配给重点区域（如火车站），对重点区域进行人员布控。

场景2：在传统情况下，视频监控系统新业务上线周期长，不能满足视频监控业务的快速增长要求。而视频监控系统上云后，扩容已有业务和上线新业务都非常便捷，周期从以半年为单位下降为以周为单位。

为数据的融通提供可能

便于市、区、县之间视频监控数据的融通，形成“数据湖”，实现视频监控图像信息共享，使跨市、区、县的视频追踪办案成为可能。

在新形势下，国家发改委、中综办、公安部等九部委在2015年联合发布了996号文，对视频监控系统提出了“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控” 等立体化防控体系建设的要求。

为满足“全网共享”的要求，传统的视频监控系统采用烟囱式模式来建设，不同厂家系统间的视频数据共享实现起来难度非常大。云平台是解决数据共享最佳的模式，通过视频云来承载视频监控的图像信息大数据，具有平滑扩容、便于共享、便于处理、便于管控等优点。

从当前办案的角度来看，罪犯跨区域作案越来越普遍。年初深圳警察15小时破获的儿童绑架案，案发的地点是深圳龙岗区，而嫌疑犯被抓获时，已是在武汉武昌火车站。正是视频云的方案，通过跨区域的嫌疑犯人脸数据共享，帮助警方迅速地锁定了嫌犯并及时破案。

解决海量视频图像信息大数据和AI处理的算力问题

视频监控图像信息大数据和AI的处理、分析需要用到超高性能计算能力，上云可以解决算力不足的问题。

海量的视频图像信息，需要远超出普通数据处理技术的存储、分析、搜索等能力。视频大数据可以分析间接的人与人、物与物、人与物间的关系，这对视频监控系统的计算能力提出了非常高的挑战。而视频云的方案，可为视频监控系统按需提供计算能力。 例如某省大数据平台，强大的计算能力支撑业务快速响应，可在1分钟内实现亿条过车数据分析。有一次发生山体滑坡，有车辆被掩埋。当时通过大数据平台汇聚75个收费站、4042公里省内高速、13.3万辆车的信息，结合时空轨迹等信息准确分析出被埋车辆车型、乘员、数量等信息，为抢险工作提供有力支撑，而传统的服务器集群方案无法满足以上要求。

开放的云模式构建繁荣的生态

云平台是一种生态，向下可对接琳琅满目的不同厂家摄像头，向上承载百花齐放的行业最优算法和应用。通过灵活组合，始终保持实战能力的领先。

采用通用服务器来构建基础设施是视频云的基本能力，在此之上构建基于OpenStack开放架构的云平台和基于Hadoop架构的大数据平台作为统一的安防云计算存储环境，真正做到软件与硬件解耦、前端与后端解耦、应用与平台解耦。对上支持各种算法和应用的部署，让各个厂商做自己擅长的事情；对下提供可靠、开放、易维护、易管理的统一接入服务和视频转码服务，兼容各主流厂商的各种前端设备，满足公安机关日常立体化防控的业务需求。

视频云是平台和生态基础，开放、共享是必要基因。 在某省，创新的组件化开发模式供警局敏捷开发了100多种通用组件方便各警种根据业务需要直接调用，提高了效率，达成优异的实战效果。

云端智能化比前端智能化更强大、更丰富

刚刚结束的安博会上，部分厂家展示了前端智能化方案，但是在强调前端智能化的基础上，人们也越来越意识到中心决策层“大脑”的不可替代性，以及前端智能带来的局限性。视频云建设的核心就是拉通共享 ，所有摄像头及视频数据资源应该是随需而动，比如市区道路卡口的主要工作是车辆识别，但在重要安保或紧急抓捕行动时，还需具备人脸识别功能，在前端摄像头中无法内置所有的算法，需要部署多类摄像头才能满足需求，而从云端实现多业务算法是更优途径。

五大驱动力使得越来越多的视频监控系统采用云模式进行规划、建设和部署，实现了资源的共享、数据的融通、算力的提升；而开放的生态和业务的智能，让视频监控系统更好地为公安实战服务，让城市更安全，让社会更安定。

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