智能化的视频监控系统要求采用人性化的设计，模仿人的思维方式进行智能的分析和判断。人工智能技术可以应用于视频监控的方方面面，实现系统功能的自主性；提高操作的精准性和效率；提高决策系统、专家系统的战略水平。人工智能视频监控系统应用的前提是图像信息的自动解释，因此图像信息的自动解释是安防智能化的基本标志。通过机器学习（深度学习），视频监控系统具有与人类智能相似的反应，完成需要人类智能才能胜任的复杂动作（功能）。
智能化还表现于系统运行管理和功能设置，视频监控系统将成为具有环境（网络、气候、应用）自适应、故障（系统、设备）自诊断；图像质量、数据完整、安全性自动监测等功能，是界面友好的人性化系统。
智能化是一个与时俱进的概念，在不同的时期和不同的技术条件下有不同的含义，视频监控系统的智能化可以理解为：实现真实的探测与感知，实现图像信息和各种特征的自动识别；系统状态、功能参数自主、优化的调节；系统联动机构和相关系统之间准确、协调的互动。
所谓“大数据”一般分为三类：交易数据、交互数据和传感数据。视频监控系统所采集、存储与处理的图像信息，主要指的是传感数据。
近年来，视频图像大数据应用日益广泛。由于采集数据能力（感知手段）的增强，视频系统可以轻易地获得巨量的数据；存贮能力的增强又可以将巨量的数据保存起来。传统观念认为，其中没有价值的数据是垃圾，而在大量的垃圾中寻找有用数据又变得困难。新观念则看到巨量数据所具有的潜在价值。即所谓的“数据挖掘”。这就是大数据的由来。它既说明了数据的价值人工智能专家系统论文，又指出了获得价值的方法——“挖掘”。
视频图像大数据作为一种产业资源人工智能专家系统论文，实现盈利的关键，就在于提高对数据的“挖掘能力”，通过加工实现数据的“增值”。大数据与云计算就像一枚硬币的正反面。大数据无法用单台计算机进行处理，必须采用分布式架构，对海量数据进行分布式数据挖掘，必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据越来越受。大数据可视为大量非结构化数据和半结构化数据，分析这些数据会花费过多时间和金钱。把大数据与云计算联系到一起，可有效地处理大量的、以往时间内的数据。
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