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近几年，平安城市的建设从开始的几个试点城市已经向全国范围铺开，并且正在发生巨大的变化，对城市监控的建设初衷从最初的“为建而建”变成到现在的“为用而建”，对画面的要求从最初的“看得见”变成现在的“看得清”、“看明白”，对应用的概念从最初的“查得到录像”到现在的“信息挖掘”。业内的这些理念、技术、产品都在不断的革新变化，目前，在平安城市的建设方案中，监控4G（第四代）概念被炒的很热，典型的包括有云技术、智能分析、人脸识别等高新前沿技术。
在很多建设项目中，都会把这些应用作为其中一部分，似乎不搭点这些潮流性的东西就显得落伍了，但是能否真正起到作用，就不一定了，关键在于应用需求与技术特点是否能匹配。本文对这三个技术在安防行业中的作用作一个分析。
一、云技术“水土不服”
云技术的本质可以理解成计算机集群的管理与应用。在IT业内早就已经成熟的应用，近几年来到安防这个新天地中，理念虽好，但如果简单的套用过来，难免也有点“水土不服”，原因有以下两个：
首先，与公共互联网相比，安防系统是一个封闭的网络，目前全国最大的安防系统就是公安主导建立的平安城市，当时在建设的时候，全国各地都自成一派，形成了大大小小的“信息孤岛”，联网互通的大业目前尚未完成，想要实现概念中的“大云”更是难上加难。
其次，安防业中的数据成分主要是视频，近几年随着业务应用的发展，图片的数据格式（主要来自交通卡口）慢慢多了起来，还有一些少量的结构化数据，与传统IT业中的文件形式的数据格式与特性不同，安防行业中针对自身的特点，设计了专门的存储数据结构和硬件特性紧密相关的读写机制，而云技术原先在IT业中的针对物理器件，如CPU、内存、硬盘等虚拟化等亮点到安防这里之后就好像显得不大“搭调”。
因此，云技术在安防行业中的应用更多的是借助其原有的一些理念和技术，来满足实际的技术需要，与IT业中传统的“云”概念和应用方式并不等同。
存储是一个重要的应用点。随着平安城市建设、高清化的推进、资料保存时间的延长，使得每一个系统的设计者与管理者必须面对存储系统扩容的问题，简单的增加存储设备只是增加一个独立系统，各个独立存储点之间性能、容量都不能均衡，对于管理者来说管理负担增大。而云存储的设计理念正好能满足管理者的需求，这里的云存储更像是一套“贴心”的管理系统，替用户来管理格式各样的存储设备，其优势包括：
（一）灵活的空间管理：支持线性拓展，加入节点后可实现自动的数据迁移，保障各个存储节点负载均衡；
（二）海量数据的快速检索：分布式数据读取，提高整体数据吞吐量；
（三）系统集成数据安全：每份数据一般有3份以上的备份；
（四）高兼容性：原有的存储资源都可以并入云存储中的虚拟资源池。
除了云存储，云计算也是云技术中的一个特性，目前平安城市中的应用点在于对海量结构化数据进行查询与统计，目前安防行业中最典型的结构化数据就是交通卡口数据。随着近年来卡口的大量建设，在监控起步较早的浙江，一天之中一个县级市的过车数据可以达到100万条，一个地级市可以达到600万条，如果查询一个月的数据，数据量接近2亿条，数据量十分的巨大。传统的数据库查询技术已经无法满足，因此必须要借助云计算，其技术优势主要在于：
（一）分布式存储：提高海量数据的读取速度；
（二）分布式计算：可实现各个计算节点的计算资源均衡，通过并行计算提高整体效率；
（三）内存优化：把常用的数据存储在内存，加快读取效率；
（四）列式查询：把每一个字段属性都建立相应的索引表，通过对索引表的查询替代对原始数据条目的字段查询，可极大的提高查询与统计效率。
二、智能分析风雨相伴
与云技术相比，以“行为分析”为代表的智能分析在安防行业中算是“老人”了，走过的路程可谓即丰富又曲折：最初出现时，行业内炒的很热，普遍认为替代人工看监控的时代已经来临，后来在实际项目中遇到效果瓶颈，遭遇质疑，再到后期理性回归，重新定位，根据各个行业不同的特性打造专门的应用。
目前，智能分析技术已经在金融、监狱，甚至刚刚兴起的民用行业中，形成很好的实时性应用点，并得到认可。而在城市治安监控下，智能分析在实时性检测方面却一直找不到很好的应用，原因有多种：一是城市治安监控的图像画面对于智能分析的要求来讲太过复杂，什么环境都有（技术层面的干扰物），在技术上很难“一招打天下”；二是从应用需求上来讲，一个城市有上千万个摄像头，即使在技术上能准确的实现“徘徊、逗留”等行为分析，但在没有报警的情况下，现有的监控人员又有什么依据来做处理呢？
从目前的行业情况来看，在平安城市建设中，智能分析主要的应用点还是在对视频录像的分析上，满足刑侦上的业务需求。近几年，随着城市监控的发展，除交通管理外，城市监控最大的应用群体就是刑警。视频侦查的方法已经成为刑侦四大侦查方法之一，而目前业内的视频深度应用，也主要是围绕刑侦的业务需求展开。刑侦业务更多的是关注录像，对于能提高他们看录像效率的工具的有很大的需求。
（一）依据背景建模的技术对视频背景建模，分离出其中的活动目标；
（二）通过形状纹理进行2次判断，可大致在活动目标中提出人或者车的目标；
（三）在条件（对目标轨迹的预判、图像的清晰度等）允许的情况下，还可再进行轨迹筛选与特征匹配，进一步过滤无用目标；
（四）最后形成结果列表，由人工的方式进行筛选。
最后在结果的表现形式上，也可分为多种形式，如浓缩播放、视频摘要等。
现在，在一些主要行业中，用于刑侦的智能产品分为在线、离线两种，线上的工具一般是实战应用平台的一部分，主要对公安自建的视频资源做处理，在基层应用中以在线工具为主；离线的工具主要针对社会面资源，主要是在案发现场或周边办公时使用，通常用于重大刑事案件中的现场办公。
三、人脸识别回归理性
人脸识别技术在安防行业中也不能算是一个“新面孔”了，与前面讲到的智能技术一样，近几年也是经过了从热炒到瓶颈再到理性回归的过程。
这里介绍的人脸识有别与人脸检测，人脸检测容易，目前很多手机的照相功能中都带有人脸检测的功能，但是人脸识别难度就很大，不仅要检测出人脸，还要对人脸进行建模并与样本库进行相似度计算，其识别的结果受多种因素的制约。
在城市治安监控中，虽然对人脸识别的需求很大，但是到目前为止，从技术上还达不到在治安画面中实现识别的水平。原因主要有三点：
（一）治安监控看的往往是大局，即使在没有遮挡的情况下，人脸在图像中不够清晰，像素点达不到识别要求；
（二）治安监控是由高往下看，这种角度下，与正面的平面图像相貌相差较大；
（三）光照影响，在露天环境下，常常因为背光使得人脸发黑，无法辨别，或者局部发黑，形成阴阳脸，这也极大的影响识别的效果。
因此，在治安监控环境下，进行人脸识别是目前还实现不了的。
但是，也有不少项目中使用了该种技术，在交通枢纽的安检口，如飞机安检口、火车站安检口进行人脸识别的试点，把过往乘客的抓拍照片与在逃库进行比对，希望达到追逃的效果。在安检处设立人脸抓拍机正好弥补了一般治安监控的不足：专机专用，保证脸部图像的像素；角度相对较低，容易拍到人脸的正面图像。
在室内，无光照变化影响，同时光源分布均匀，无阴阳脸的现象。虽然在成像上克服了治安监控的不足，但是笔者认为这样的应用还是难以大面积的推广，原因有：
（一）职责不清：交通枢纽站的职责是保持上下客的次序，抓逃不是其工作内容，这些职能部门确实也不应该去做抓逃的事，除非有硬性规定；
（二）风险大于收益：人脸识别只是返回一个相识度比较结果，对于其身份并无确认能力，而13亿中国人中相貌类似的很多，误判的可能性很大，结果没抓到正确的人反而引来旅客的投诉就不划算了；
（三）容易伪装：有心躲避的逃犯通过粘贴假胡子、带墨镜等伪装可以很容易骗过机器的识别。
那么，是否人脸识别技术在平安城市中就没有用武之地了呢？答案是否定的。移动终端与云计算的兴起给了人脸识别一个打翻身战的好机会。
前面说到的治安应用与交通枢纽的应用都是非接触式，这些都受制于
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