从大数据和云技术相继在安防行业大展拳脚之际，视频结构化技术被得以重视，成为安防巨头企业争相展示的技术类别。
视频结构化迎来了应用的春天
其实视频结构化技术作为行业一个技术研究方向，早在2009年由公安部三所提出，作为官办的检测机构由于市面上并未出现涵盖此技术的送检产品，因而被搁置。直到大数据和云技术在安防行业的应用，让以视频结构化技术成为代表新一代视频监控的关键技术，也是产业技术创新发展的一个突破口。当然，目前其最主流应用集中在公安行业，因为在业务实践中，他们遇到了一些困难和问题：
缺少视频信息情报的标准化生成方法，进而缺少利用视频信息情报指导侦查、破案的新型警务工作模式。现在视频监控的应用已融入民警的日常办案工作当中，但采用的仍然是人工的方式去浏览、排查，费时费力。
视频信息的跨域、跨警种共享以及与其他信息系统的互联互通问题突出，跨系统的语言不统一造成信息成为一个个的孤岛，限制了大情报、大信息系统的建设及应用。
存储传输的问题，由于要节省大量的存储空间及传输带宽的限制，不得不对视频数据进行大量压缩，不仅造成图像模糊的问题，而且视频压缩时固定压缩比的方式不够灵活，不得不占用大量的存储空间及传输带宽。
高效计算的问题，由于视频监控要求计算的多功能性和实时性，而视频数据的特殊性，带来计算成本的增加，需要构建统一的用于视频监控的视频计算理论和框架。
视频信息化情报化警务应用各环节缺乏统一的标准和规范。所有这些问题的根本在于对视频内容的不理解，没有一个高效的、标准化的视频数据交换和视频情报提取的方法。解决这些实际问题，需要对视频结构化描述及以此技术为核心的新型视频监控系统构建进行重点研究。
迎接视频监控系统深度应用的挑战，其核心及瓶颈是通过研究视频结构化描述技术解决视频监控数据向视频信息、视频情报的转化，实现警务工作模式的创新。
由此看出，在大数据的时代，视频信息如何高效提取，如何同其他信息系统进行标准数据交换、互联互通及语义互操作等问题的解决之道是视频结构化技术。用视频结构化技术改造传统的视频监控系统，使之形成新一代的视频监控系统，也就是我们常说的智慧化、语义化、情报化的视频监控系统。
这就意味着，视频结构化技术代表着行业监控技术的未来。
视频结构化技术的应用及前景分析
既然它是安防的技术未来，那么我们如何应用，视频结构化技术有何前景?视频结构化是一种视频内容信息提取的技术，它对视频内容按照语义关系，采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的信息，并进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向信息、情报的转化。
为实现视频数据向视频情报的转化，建议采用以下三大举措突破制约视频监控建设和应用的深层问题。
研究关键技术，突破应用难题。在研究公安业务部门视频应用规律的基础上，建立监控视频结构化描述的模型，攻克一批涉及视频分割、内容提取、内容描述的关键技术。研究涉及关键应用的描述数据库管理技术、图像视频语义检索技术和相应的数据服务技术。
加强顶层设计，同步构建标准体系。标准化是信息共享的基础。通过对视频结构化技术自身特点和应用模式的研究，建立有关视频结构化描述的标准体系模型，制定覆盖技术实现和应用系统的标准化体系，有步骤地制定相关标准，以规范技术研究和设备开发，指导系统建设、运行以及评估的各个方面，从源头上为视频信息情报化应用的全面展开打好基础。
有步骤地开展视频信息情报化系统平台的建设，逐步推动公安信息资源之间的整合应用。开展有关视频结构化描述数据的应用服务模式研究，制定视频结构化应用的系统及解决方案，并针对一到两个典型的应用环境，建设应用示范系统。通过系统的建设和运行，验证有关视频结构化描述系统的解决方案，探索视频监控网络与公安业务专网之间的数据交互和服务交互问题，尝试与其他公安信息系统的资源整合。
可以看出，视频结构化技术紧紧抓住视频内容信息处理和网络化共享应用的主线，力争经过若干年的技术攻关和系统建设，全面实现监控视频信息的情报化、视频监控网络的智慧化，强化警务视频应用的普适性。即实现以机器自动处理为主的视频信息处理和分析，并且通过技术手段转化为公安工作可用的情报;实现监控网络之间、终端之间、警种之间的信息共享和主动互操作，实现主动监控、自动联网分析等网络功能;全方位拓展视频在警务工作中的应用模式，大幅度提高技术的易用性，实现以业务民警为中心的随时随地的灵活、简单、多样的视频按需服务应用。
从应用前景看，视频监控技术所面临的巨大市场潜力为视频结构化技术提供了广阔的应用前景。当前，许多国内监控企业正在全面开展视频结构化技术研究和产品开发，建立完全自主知识产权的技术体系。与此同时，也带动相关芯片制造、软硬件产品开发等一大批民族产业健康发展。实际上，中国的svac、28181标准下的所有产品都可以纳入该体系下，在该体系下进行视频的去伪存真，进行视频的二次分析合并，挖掘，进行实时和事后的智能分析，结合行业管理，将视频应用深入到行业的各种应用。
