隨著智能化安防時代的到來，立體化防控體系已上升至國家戰略層面，與此同時，對于整體立體化防控建設的要求也進一步提高。

立體化社會治安防控體系是指對社會治安實施的全時空、全方位、立體化動態防控的整體性系統。智能化時代下的立體化前端網絡建設，需要采用科學、合理的布點方法，對前端網絡進行總體、統一的規劃，促進后期各張感知網絡深度的協同與應用。以“圈塊格線點”、“漁網理論”為代表的成熟布建模型劃分整個城市前端建設點位的基本框架，依托犯罪地理學意義上的“防衛空間理論”，結合城市功能區域、業務應用類型，劃分相應的場景，構建城市犯罪及治安問題在空間分布的規律模型，開展因地制宜的前端網絡防控布建。根據不同場景(行政中心區、城市商圈、中央商務區、住宅區、城中村、風景區等)在城市中的功能特性、防控對象特性以及實際的勘察結果，在每個基礎網格內構建相應的地面防控網、空中防控網、動態防控網、靜態防控網、物聯防控網等網絡。

基礎網格(場景)內的各張網絡，分別由功能屬性各異、側重點不同的各類前端攝像機和物聯網智慧感知前端構成。其中，地面防控網主要是基于地面固定區域目標監測的全天候、多環境的城市安全防控網絡體系;空中防控網則側重于突破二維平面的限制，拓展對于縱向空間的層次防控;靜態防控網主要依托城市道路網，實現在重點部位對可疑布控人員及車輛的有效識別和布控預警，側重于結構化數據的前端提取，可配合地面防控網，形成對可疑布控目標的交叉跟蹤;動態防控網依托各類移動高清設備和方便部署的無線前端設備，實現對固定監控模式的突破，豐富信息獲取的手段，賦予信息數據采集動態獲取的內涵，提升應急處突能力;物聯防控網則是各類固定、靜態、動態視頻監控點位的有益補充，充分運用物聯網技術，實現數據采集的泛在化、規模化、多維化，拓展大數據應用。

利用視頻結構化技術、智能圖片分析技術等先進技術，結合深度學習算法，對海量視頻中的人、車、活動目標進行結構化數據提取，將海量非結構化視頻、半結構化圖片轉化成有價值的結構化信息，提供給上層業務應用系統進行深度應用。

隨著高清視頻的大規模應用，安防視頻監控系統規模越來越大，系統中需要存儲的數據類型多樣、行業應用的復雜程度不斷提高，且視頻數據需要長時間持續地保存于存儲系統中，并能隨時精確調用，這對存儲系統的可靠性和性能等方面都提出了新的要求。

在未來復雜的系統中，數據將呈現爆炸性增長，對海量數據的快速存儲及檢索技術，顯得尤為重要，存儲系統正在成為視頻監控技術未來發展的決定性因素。通過將云存儲的存儲功能、管理功能打包，通過開放透明的應用接口和簡單易用的管理界面，與上層應用平臺整合，為整個安防監控系統提供了高效、可靠的數據存儲服務。

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