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就拿安防领域来说，智慧城市已经走过了基础设施建设阶段，现在已经进入到大数据驱动的以数据分析为核心的信息化阶段。这一阶段，数据是最重要的，而对于智慧城市的用户和管理者而言，如何更有效地收集和分析数据是一个重点。因此，从应用层面来说，大数据、视频云和地理商务智能分析是目前智慧城市工程建设的热点。警察部门对于将大数据融入实战业务的需求非常迫切。
根据不同的处理方法、挖掘工具和多种数据融合技术，将大数据应用于公安视频监控中，可以获得不同的数据应用价值。
当前解决视频监控大数据“痛点”主要有九个方面。
人流密度分布，变化趋势，活动动态监测，踩踏指数预测，大型活动及重点地区风险管理。
空间状态分析，车辆密度分布，变化趋势，道路状况和变化监测，主要用于拥堵指数预测和交通信号预测调节；
数据融合，关联，实现同号搜索，人员和车辆轨迹跟踪等功能。
通过对社会治安的常态性和暂态性分析，使有序过程和随机过程分析成为社会治安的关键因素，实现社会治安风险评估和事件预警。
高风险因素监测与关联分析，主要用于扩大社会控制面，制定有效的防范措施和应对预案。
通过融合定位、通讯、网络等技术，提高对高风险因素(人、物、事、时、地)的控制精度和粒度，建立重大事件风险评估和预警机制，提高防范能力，进而实现高危险因素的分布和分级，基础研究和综合治理方案的制定。
高风险单位、地区、活动的安全管理，利用大数据，结合历史数据，对风险和脆弱性进行回归统计，对成功和失败案例进行分析，建立风险管理机制，指导安保系统建设。
各类系统的效能分析，主要运用公安系统的建设、评估。
安防基础理论研究数据库，通过数据融合、关联与历史回归统计，进行大数据应用；建立安防基础理论研究与预警理论研究数据库。
因此，大数据应该能够解决公共安全中的关键性问题，支持公共安全体系建设。
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