因为人们所看到的世界无时无刻不在发生变化，所以造就了“视频”相比于文本等类型的数据更具有表现力，包括更加精彩的信息。现如今，产生视频的数据来源及应用越来越广泛，视频的数据规模不断增长，视频大数据成为多种行业技术发展的重点方向。

1.交通摄录

如今快节奏城市化的发展致使机动车数量持续递增，也因此造成了诸多的交通问题，一方面由于时间、天气、大型事件等多当面因素，城市道路上的交通流量持续变化，尤其是繁华地带的道路，总是有着较多的车辆。那么怎么在第一时间获取交通流量信息、监测城市交通状况，正是交通摄录系统所需解决的问题。通过摄录视频流的实时收集，城市交通控制中枢能够及时地获知流量异常情况，做出交通调度调整，以此改善行车效率。

另一方面，人为驾驶的主观性导致违规事件的发生难以完全避免，而对检测的疏漏或延迟将不仅可能导致驾驶行为责任人自身规则意识的下降，升高未来的事故发生率，更有可能造成交通瘫痪，甚至重大的人身财产损失。

因此，广泛分布且实时视频采集的交通摄录系统具有极高的存在必要性，不断规范及约束车辆驾驶者的行为，同时对违规事件及交通事故在第一时间进行采集、上报，进行后续的处理。

目前，在部分城市的交通系统中，已经尝试采用更加智能化的交通摄录体系，例如对疲劳驾驶、违规通话等驾驶行为实时检测、智能判断，而无须人为干预。

密布于城市各个角落的摄像头组成的庞大的摄像系统基础设施带来的交通价值不言而喻，但对交通数据处理系统提出了严峻的挑战。

一方面，该系统需要具备低延迟的处理性能，保证异常事件发生时能够及时地进行分析、处理以及后续操作。另一方面，基础设施中数量巨大的输入源是传统单一视频处理系统所难以应付的。

由于该系统不仅需要采集、存储视频，而且在迈向智能化发展的路上，需要对它进行预处理、帧解析、事件模式匹配、异常检测上报等操作，因此对于极多输入源的同时处理，是当前所面临的一大难题。

2. 车载摄录

对于传统机动车而言，行车记录仪的出现为广大驾驶者带来了多方面的保护。

一方面，共享出行的专车内、公共交通的车厢内，车内记录仪能够持续记录乘客及驾驶者的行为，检测车内状况。在发生异常事件时，记录仪能够提供准确的现场追溯，不仅为责任认定提供了有效的证据支撑，更为严重性事件的溯源剖析提供了第一手资料。

另一方面，用于私家车的前向记录仪则更为普遍。在车辆启动后，行车记录仪随之启动，以视频的形式持续地、完整地记录着行驶的整个过程，有效弥补了交通摄录系统不及之处，为驾驶者提供了多层面的安全保证。

对于新兴的智能车辆而言，包含360°环绕摄像在内的环境感知系统所发挥的作用更是举足轻重。摄像头之于汽车，就像眼之于人，提供了感知周遭环境的输入口。基于实时的环境图像，自动驾驶控制系统能够对采集到的视频进行处理、分析，并即时进行决策，控制车辆行为，在一定程度上，甚至完全地替代人为控制，极大地提升出行效率。

虽然车载摄录为传统及新兴机动车带来了强大的功能，但车辆本身的移动性为视频的数据处理提出了新的问题：

一方面，高移动性导致视频内容的变化极快，不同于固定物理位置的城市摄像头，车载摄录可能在极短时间内采集到完全不同的影像，这不仅包括物体本身的变化，还包含了移动导致的光线、角度等上下文环境的急剧变化，对于视频内容分析的准确性和灵活性要求更高;

另一方面，高移动性直接导致了网络通信连接的不稳定性，不同于有线光缆传输，无线网络传输的质量依赖于网络信号强度、带宽、信道实时负载等因素，造成基于无线网络的数据及任务的稳定上传过程变得愈发艰难。

3. 航空摄录

由于更高的摄入角度，基于航空器材的摄录系统通常具有更高的专业型和特殊性，同时带来了更加强大的功能性：

1)空地追踪

得益于不被道路交通所限，飞行器能够灵活、高效地追踪移动性目标，弥补地面追踪不便的缺陷，降低目标失踪率，为关键性任务提供支撑。

2)智慧农耕

传统农耕作业需要人工地亲力亲为，经历长周期的运作，包括观察并分析农田情况，调整作业策略，根据种植方案进行播种，以及后期灌溉、除虫等维护。由于务农者本身能力所限，这一系列的过程将十分耗费时间资源，效率较为低下，且无法准确地按照预期规范化操作细节，造成减产等损失。

相比于人力运作，基于航空器的作业方式能够带来极大的改善。通过航空摄录系统，能够直接以直观的视频形式采集农田情况，并基于农田数据处理系统进行视频分析，获取种植所需的多元化参数。随后，航空器能够携带种子、农药等基础资源，从空中直接进行均匀播撒，在短时间内覆盖大范围作业区域，实现人工难以达到的效率。

3)遥感

基于航空设备的自身优势，它能够在空中无接触地、远距离地探测、勘察各种复杂地形地貌，包括人们难以进入的野生地带、冰川、火山等。而视频的形式为人们提供了对于未知环境最为直观的感受，同时有利于数据处理系统进一步地科学分析、探索。

如今，由于基础设施以及无人控制技术的不断发展，航空摄录已经逐渐转向基于无人机的系统实现。无人机具有更低的制造成本、更小的体积、移动更加灵活等诸多优势，因此对于传统飞行器难以实现的场景，无人机具有更大的潜能。

同时，由于控制者本身从“机内”移动到了“机外”，相隔数百米甚至数百千米，因此，一方面，如何高性能地实现从无人机采集的实时视频到控制者的实时决策，需要解决视频采集技术、预处理技术、网络传输技术等诸多视频大数据系统所面临的问题;另一方面，由于无人机具备更加多元化的环境感知能力，例如无死角覆盖的实时摄录系统，因此无人机自主行为控制也是实现智能化发展的一个方向。但是，因此带来更高的视频处理性能需求，是传统设备端运算或者云端两层架构所无法实现的，需要云边协同高效架构的加入。

4. 智能设备

包括智能手机、平板计算机在内的智能设备，逐渐成为日常生产生活中与人们打交道最为频繁的物品。

一方面，智能设备本身所具备的拍照及录像能力，为人们的生活带来了更加丰富的记录方式。通过智能设备所拍下的照片、短视频、影片，能够方便地分享正在进行的游戏、欣赏的风景、有趣的宠物、令人深思的事件等。

另一方面，它能使得人们的生产、工作更加高效，尤其是在人们出行受限的特殊时期，众多的团队、企业开始使用基于视频会议的高效办公方式，继续原有的运作。

相比于其他的摄录系统，智能设备带来的摄录能力以及产生的视频大数据更加无处不在，更加贴近人们本身，同时也包含着更大的价值挖掘潜能。

5. 其他

远不止上述提及的应用场景，视频大数据几乎无处不在，例如：

1)安防监控

不同于交通摄录系统，安防监控带来的视频记录能力更多地用于环境采集，以实现生产生活日常运作的安全保障。在安防系统中，数据处理的低延迟、高吞吐特性尤为重要。根据用户预设的智能检测模型，摄像系统在采集到视频数据后，应在极短的时间内完成数据处理，并实现智能决策。

2)工业摄录

通过视频监控等方式，实时监测车间生产情况，基于视频大数据的分析，能够即时发现异常、调整设备等。

视频数据在各行各业的应用场景十分广泛，同时也带了极高的潜在分析价值，但由于它文件体积本身庞大，因此对数据处理系统的能力提出了更大的挑战。