1. 视频侦查的特点及应用
视频侦查是指执法机关在案件侦查过程中，通过调取、观察、分析和利用视频监控资料，旨在揭示犯罪行为、确定嫌疑人、发掘破案线索，并为案件侦破指明方向的技术手段。
视频侦查的特点包括：
1. 提高侦查效率：通过快速处理大量视频数据，迅速锁定犯罪行为和嫌疑人。
2. 提升侦查能力：利用先进技术深入挖掘视频信息，增强侦破案件的能力。
3. 减轻劳动强度：自动化处理视频资料，降低侦查人员的工作强度。
视频侦查的应用领域广泛，包括但不限于：
1. 视频大数据结构化平台：如明景视频大数据结构化平台，它是一个集成了人工智能技术的平台，能够处理大规模视频数据，并提供高级分析功能，如特征识别和行为检测，以支持城市安全和智慧城市建设。
2. 图侦综合实战平台：例如明景图侦综合实战平台，它依托视频结构化、车辆识别和大数据处理技术，为公安部门提供了一系列工具，包括视频智能应用、车辆缉查布控、案件侦办研判等，以实现视频侦查的全面解决方案。
3. 车辆大数据分析检索系统：明景车辆大数据分析检索系统通过深度学习技术，对车辆图像进行精确识别，并支持事前预警、事中响应和事后分析，有效解决传统视频数据分析的难题。
4. 视频图像综合研判平台：如明景视频图像综合研判平台，它构建了个人视频侦查和视频图像研判两大系统，提供案件深度分析功能，并协助侦破案件。
5. 明景人脸识别系统：该系统为执法机关提供人脸核对、辨识和查询等功能，通过自动识别技术，大幅提升了公共安全水平，助力社会稳定和人民安全。
2. 大数据在安防领域主要有哪些应用难点在哪
一、安防大数据主要应用领域
（一）大数据是视频智能分析基础
在大数据应用时代，视频因其信息含量最高、数据量最大，分析运算最复杂而成为大数据时代采集分析传输存储应用最具挑战的国际技术难题！智能视频分析研究永无止境，分析算法必须以监控视频为资源，研究实时或历史监控视频中的目标特征提取、增强与行为分析等关键技术，才能推动监控视频应用模式从事后被动处置向事前主动预防转变。
（二）帮助实现智慧城市智能化
我国智慧城市建设面临的重大挑战之一，是城市系统之间由于标准问题无法有效集成，形成信息孤岛。因此，在大数据融合技术领域，一方面要加强大数据标准建设，另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发，为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。大规模数据在智慧城市系统流动过程中，出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑，需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合，这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。大数据分析与挖掘技术为智慧城市治理提供了强大的决策支持能力。
（三）提高警务办事效率
互联网技术的飞速发展已经为构建一个大型全国性的专业报警运营服务平台提供了有力的技术支撑。通过这个报警平台，报警运营服务商手中会累积海量的用户数据，例如用户的身份信息、警情数据、消费记录、维修记录等，这些都是非常宝贵的资源。报警运营服务商可以在此基础上，应用大数据技术进行分析和挖掘，充分发挥大数据的商业价值。
公安如公安系统中的图侦技术，应用模式多样，思维活跃，围绕着“发现线索”的目的可衍生出多种的技战法，只有从这些具体的技战法中才能提炼出需求，真正告诉系统的设计者“我们要什么”。
那么，图侦里的大数据应用需要哪些？像商业大数据那样找规律的应用似乎还远了点，目前最实在的就是从海量视频数据里把有相同线索特征的图像给找出来，让干警发现出新的案件线索。至于“怎么找？”这就是由公安来提的应用模式了。因此，视频大数据的发展并不是简单的由技术厂商做主导，而是需要公安体制内既有刑侦实战经验，又有科技化功底的复合型人才，共同来参与视频大数据应用的发展。
（四）让智能家居“聪明”起来
智能家居会产生大数据，同时也是大数据的重要应用领域，不然它极有可能将停滞不前。家庭产生的大数据能让智能家居更“聪明”，但需要根据实际情况进行有效处理，而不是任何数据的“一锅端”，通过大数据与云计算技术的结合应用，智能家居系统能够第一时间对用户家庭中智能设备的数据、信息进行有效分析、记忆，并将得到的相应规律反过来应用于智能设备，提升智能家居的智能效果。
二、安防大数据应用难点
（一）数据整合问题
不同来源的大数据，分别存储于相互独立的系统中，将这些数据集中于统一的平台，是安防大数据实施的基础性工作，但行业、部门壁垒是最大障碍。即使只是公安内部的视频数据，各省、地市也互不相通，想采集集中也不是一件容易的事。即使集中后，如何找到这些不同类型数据之间的关系，从而挖掘出有价值的数据，也是难点。
（二）数据挖掘、分析算法的成熟度问题
对于安防数据中最重要的视频数据，对其进行智能视频分析和挖掘是很困难的事情。目前，除了车牌识别、人数统计等算法较为成熟外，对视频进行事件分析、人脸识别、摘要等技术都还没达到大规模的商用水平，这也极大地制约了安防大数据的实施。
（三）时效性问题
安防大数据的目的之一就是要解决现有安防系统内以事后查看、分析为主的数据(特别是视频数据)应用形式，还要增加以事前预警、实时处理，这对大数据处理技术的实时性要求很高。这种时效性就决定了视频安防大数据的高运算量、高传输带宽的要求。
（四）信息安全与用户隐私问题
安防行业，特别是公安行业对数据的安全性要求非常高，这也是造成数据的区域隔离的重要原因。同时，在利用安防大数据上，如何保护用户的隐私，也是一个非常重要的课题，目前主要采用数据脱敏的办法。当务之急就是将安防数据安全级别需要有明确的分级定义，不能一味强调安全而各自封闭，否则必将导致安防大数据分析成为无源之水。
（五）视频图像数据挖掘的难点
1.识别什么特征？一副图像或者一段视频可以有无数角度的标签属性去描述，什么才是我们需要的属性？这与我们需要得到的目的密切相关，这就需要公安图侦的人才来归纳终结。
2.识别算法开发难，由于是平面图像，因此特征的识别主要原理就是看图像区域中的轮廓、颜色、纹理与特征库进行比较。但是在同一个物体在不同监控角度的摄像头中显示出的轮廓都不相同，因此无法做到识别。
3.大规模数据处理难，即使做到了识别算法，但是如果要通过数据处理服务器的形式对大规模的视频进行结构化处理，这个建造成本巨大，其能源的耗费在中国这个夏季需要限电的情况里也不切实际。
（六）警务服务平台大数据难点：
1.如何将不同报警运营服务商之间的数据整合在一起？
2.我国多数报警运营网络尚未完成规模化建设，用户规模大、跨省市运营的网络很少，每家报警运营服务商的警情并发量不大，而且报警运营服务商之间普遍存在信息孤岛，很难通过大数据分析实现数据的增值。
3.大数据的挖掘是一个长期的过程，需要企业不断的尝试，挖掘出有意义的信息或规律，并将结果拿到市场上检验。
4.大数据自身也面临着挑战，数据的运用仍面临多种技术难关的束缚，大数据方面的人才比较缺乏，大数据的产品尚不成熟等问题都制约着大数据在报警运营服务领域的发展。
总结
针对这些问题和难点，个人就一个方面提出自己的见解，大数据的信息采集和监测。就目前来说，大数据跟互联网是一个互相关联的整体。那么，在数据挖掘方面，对论坛，贴吧，微博，微信的信息采集就变得十分必要了。数据挖掘以后，还要对数据进行筛选和处理。此时，信息的监测就发挥作用了。就目前来说，能把信息采集和信息监测结合起来，运用到实际中的企业不多，可以留意一下这家，两个字的，快乐的“乐”，思考的“思”，在这方面具备一定的积淀和实力。大数据是一个新的行业。因此要找具备一定技术的，才能应用于安防领域，并产生应有的效果。
3. 视频侦查的特点及应用
视频侦查指的是侦查机关根据案件的需要，通过视频监控资料的调取、观看、分析和应用四个环节，实现对犯罪动态分析和综合判断，以发现和确定犯罪嫌疑人、寻找破案线索，为案件侦查提供方向的一种侦查措施。
视频侦查的特点
（1）提高侦查效率
（2）提升侦查能力
（3）减轻劳动强度
视频侦查的应用
（1）视频大数据结构化平台
明景视频大数据结构化平台是面向智慧城市、平安城市等项目建设，针对行业视频图像大数据进行人工智能解析的一个基础平台。平台支持各类视频图像数据接入，可执行内容解析、行人/车辆/骑行/人脸特征识别、行为/事件检测等多种智能化应用，同时也是一款集鲁棒性、智能性于一体的视频大数据处理平台。平台可为业务部门提供定制化视频算法及优化，实现结构化数据的输出，提升业务部门对上层视频进行深度应用的能力，为构建城市智慧大脑提供关键技术支撑。
（2）图侦综合实战平台
明景图侦综合实战平台是基于视频结构化、车辆识别、大数据处理三项核心技术，通过对视频图片中涉及到的"行人、机动车、人骑车、人脸"四类实战元素进行特征提取、标注解析处理。结合公安实战业务，打造视频智能应用、车辆缉查布控、案件侦办研判、视频联网监控、人脸识别比对等五大基础功能模块，通过整合业务数据和流程，为用户提供视频侦查的全链条解决方案。
（3）车辆大数据分析检索系统
明景车辆大数据分析检索系统对车辆视频/图片进行深度识别，获取车辆特征信息，通过搜车、研判、布控、统计等功能，实现事前预警预知、事中快速响应、事后深度分析。助力解决传统视频图像数据识别难、查找难、跟踪难、预警难等突出问题，满足公安、交通、安防、综治等不同行业需求。
（4）视频图像综合研判平台
明景视频图像综合研判平台构建"个人视频侦查"及"视频图像研判"两个子系统，实现视频侦查工作全流程的管理，衔接基础平台资源，开展视频浓缩、检索、目标快照、线索同步等视频侦查工作；应用视频结构化技术，提取人、车、物特征，协同研判模型实现案件深度分析；结合个案、类案、以图搜图等研判手段寻找案件与案件间的规律，实现案件串并。
（5）明景人脸识别系统
明景人脸识别系统从刑侦实战应用场景出发，提供一整套可用于人脸核对、人脸辨识、人脸查询等场景功能的应用，依托高速自动识别能力，可在很大程度上协助公安从以往的“人海战术”中解脱出来，提升公安乃至社会的整体安全防范水平，达到威慑罪犯、惩治罪犯、维护社会稳定、保障人民安全的目的。