2005年，公安部科技局在全国开展城市报警与监控系统建设“3111”试点工程，拉开了国内公共安全行业视频监控应用建设全面铺开的大幕。历经12年实践，公共安全行业视频监控应用建设已经从简单的将楼宇监控报警应用于城市公共安全管理，发展成为我国公安机关处置各类社会突发事件、打击暴力恐怖犯罪、预防可防性案件发生的必备手段。视频监控应用早已突破了报警监控体系，由下级应用为主发展到上下级协同联动应用，由区域性应用发展到跨区域应用，由大规模应用建设发展到体系化应用建设，成为平安城市建设的主体应用。
到2017年，随着国家发改委、中央综治办、公安部等九部门联合印发的《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》以及《公安部关于大力推进基础信息化建设的意见》《关于进一步加强公安机关视频图像信息应用工作的意见》等文件的落实，机器学习技术、视觉技术、云计算大数据平台技术的成熟应用，公共安全行业视频监控应用建设到了一个以立体化、全面云化、大数据化为特征的实时大智能新阶段。
一、信息采集多维化、立体化
全方位的多维化、立体化信息采集体系是公共安全行业视频监控应用的感知体系，是构建立体化、现代化治安防控体系的基石。公安行业视频监控应用建设的信息采集正由单一的视频采集转变为多维度立体化的信息采集。
首先，同一信息采集点会将视频、WiFi、电磁、RFID、声音等能够采集的信息都采集到系统中，做到多种信息采集无死角，这是多手段信息侦查融合的基础;其次，信息采集点要高中低空相结合，做到远近高低全部交叉覆盖;最后，要移动单兵、车辆和无人机采集相补充，固定移动相结合。这种信息采集方式，既达到了多手段融合互补，又做到了集约化建设节省投资，还可以固定、移动结合，平战结合，可以更加有效地建立起多维度立体化信息防控体系。今年以来，在江苏、浙江、广东等地建设的新的视频项目采用的都是多维度立体化防控信息采集体系。
二、基础设施全面云化
随着近年来云技术的普及以及视觉处理技术的飞速发展，视频处理的基础设施正在全面云化。传统视频项目建设一般都是采用某个厂商专有设备搭建，这种方式越来越不能满足公安机关的应用需求。
现如今，机器学习技术飞速发展，特别是AlphaGo多次战胜围棋大师后，视频处理技术膨胀式发展。人脸识别、车脸识别已经到了实用化的水平，各家专业算法公司也你追我赶，各有千秋。公安机关使用的识别算法若能提高一个百分点，办案中走访摸排所花费的时间就可能节省几倍或几十倍。因此，公安机关也在想方设法使用最好的算法，或者多算法混合交叉使用。
要使用多算法以及各算法弹性使用，就要求建立一个统一的具有弹性的软硬件基础平台来支持公安机关这种业务诉求，而不能使用同一家软硬件捆绑的厂商的系统。
云就是不二选择。视频监控建设既要满足公安机关日常立体化防控的业务需求，也要满足公安机关侦查办案、反恐处突、安全保卫等战时对视频解析的大量需求。今年一季度，一些地方的视频监控建设项目对云的要求还不是很明显。到了二季度，包括公安部和北京、苏州等地一些视频监控建设项目都已经开始明确要求云架构。
三、视频图像信息大数据化
视频图像信息大数据化也是今年公安行业视频建设的一个明显趋势。传统视频都是存储在DVR、NVR或磁盘阵列中，虽然存储了不少数据，但基本上只能存储视频流。像视频流这种非结构化的数据只能人眼观看，找出相关信息，对公安机关来说很难应用，而且这种人工工作模式已经不再适应当今公安机关办案的需求。
如何能够把视频流信息提取出来，存储到可以自动处理的人、车、物、时间、事件以及数据间关系的地方?这就要靠视频大数据，好用的视频大数据都是动态大数据。
动态大数据利用流处理技术，采用管道架构实时处理“天眼”看到的每一个人、车和事件等，将看到的情况、背景信息和报警信息，先比对碰撞，分析研判，再将自动分析的结果发送给关注该信息的民警。视频大数据可以分析间接的人与人、物与物、人与物之间的关系，为公安机关侦查办案提供有力的数据支撑。
四、视频图像信息应用实时情报化
视频图像信息应用实时情报化，是今年来视频应用的重要特点，它是视频图像信息大数据化的必然结果，是视频应用发展的新阶段。视频图像信息实时地全天候采集，信息经视频解析系统提取后，人、车、物的信息会源源不断地送入大数据系统中，经过加工后的视频图像信息被进一步加工成情报产品发送给相关民警。目前，北京、广东等地都在积极运用车脸识别、动态人脸识别等技术，结合已有的信息资源，提高视频图像信息实时情报生成能力。
综上所述，信息采集多维化立体化、基础设施全面云化、视频图像信息大数据化以及实时情报化已经成为今年公共安全行业视频监控应用建设发展的新趋势。相信在下一步大规模应用过程中，必将为建设平安中国发挥积极作用。