目前在公安信息化建设中，已经具有警用地理信息系统、在逃人员查询系统、人口查询系统、三合一报警系统，车辆注册信息库等多种信息系统。

未来视频监控平台将会关联这些信息系统，实现与公安业务信息的数据交互。一可以简化对多种系统的应用操作，二可以加强业务数据与视频数据对技战法的支持，例如获取交通卡口的过车数据库计算出车辆轨迹、从在逃库中比对目前的嫌疑人等。

3、深入挖掘视频数据的潜在信息，建立结构化的视频信息库，辅助案件的侦查。视频是非结构化信息，查询的依据只能是空间与时间两个维度。这样的信息利用方法不仅效率低下，其中隐含的价值信息也会被大量冗余的信息所覆盖。因此，深入进行视频数据的信息挖掘是现在比较热门的话题，前提要对视频数据进行结构化整理，提取其中的特征属性，形成可查询的数据库。在需要的时候可通过这些特征属性查询的相关的目标及信息。

数据库中只需存储特征图片与少量的视频，提高存储的利用效率。视频结构化分成自动识别与人工标注两种模式，在交通卡口等一些图像质量有保障的场景下，可以通过自动识别记录下所过车辆照片，并自动提取出其中的车牌信息，车辆颜色等信息，这属于自动结构化过程。人工标注多用于一些刑事案件，刑侦人员根据案情的需要对视频中的可疑目标进行标注，此类标注多为刑侦术语，如体态、习惯等等。

4、融入传统IT界的技术来应对大数据量的挑战与软件拓展性。典型的例如云计算、云存储技术，这些在传统IT行业中比较成熟的概念正在积极的引入到安防行业中以处理海量的数据应用需求，相关的技术思想和方法已经开始在视频数据展开应用。目前云存储已经有成熟的产品方案，如CVR存储模式，而云计算中的核心技术，分布式并进行处理技术将用于大量录像或数据的智能检索处理，例如海量卡口数据的查询等。

另外，基于未来的视频应用需求会越来越多，目前各大监控平台厂商已经开始引入IT行业中先进的软件架构技术来规划自己的新一代产品，大量标准化框架接口技术与中间件技术的应用将使得未来的视频监控平台可随意加载新的应用而不影响系统的正常运行。

顶层是用户应用层，平台提供C\S、B\S客户端，B\S客户端提供基础性的功能应用，C\S可用来提供相对专业的技术应用，例如图像处理、视频编辑等。

第二层是服务层，建立在各种基础数据之上，包括基础视频应用服务、设备运维管理、数据库服务等，还包括专用于刑事侦查的图像处理、智能识别等专业服务。

最底层是基础数据资源层，汇聚的数据资源包括来自各个基层的视频数据、第三方的数据业务系统，例如PGIS信息系统、警综信息系统、人口信息数据库、车辆信息数据库等。初次之外，在视频数据的基础上，经过信息的整理提取还包括有案件信息库、视频结构化数据库等。