智慧视频感知系统一方面可以提取视频图像中的重要信息，进行存储和业务关联，为大数据应用提供数据基础;另一方面，也可以根据这些检测出来的信息，实现智能化的自动监测报警功能。通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦检测出目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音，用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。对于智慧城市来说，这种应用让视觉感官的效用得到了最为直接的体现。
实际上，随着视频分析算法的不断改进，算法的准确度也不断提升，应用范围也逐步扩大，市场上对于此类应用的需求不断增长。这些应用主要作用是协助政府或其他机构的安全部门提高室外大地域公共环境的安全防护。此类应用主要包括：高级视频移动侦测、入侵探测、物体追踪、遗留物体检测、移走物体检测、非法滞留等。此外，面向城市交通管理、环境管理、政务服务、零售服等行业，也有大量的应用：人数统计、拥挤探测、防止尾随、交通流量控制、车辆控制、车辆违法停靠探测与报警。
各类技术的关联和整合
前面提到的云计算系统架构技术，大数据分析技术以及智能分析技术作为智慧城市中与智慧视频感知相关的核心技术体系，他们之间的关系是密切相关的，而不是孤立建设的，需要作为一个完整的系统去设计和构建。
云计算架构技术提供视频感知系统的整体架构，只有通过这个架构，才能实现计算、网络和存储资源的充分利用和灵活调度，才能实现高效的分布式计算以及高效的音视频存储;在这个架构基础之上，大数据分析技术才能发挥最为高效的能力，分布式的计算和高效的存储可以保证大数据分析过程速度更快，分析的数据量更多，分析的结果更为准确。视频的智能分析技术也可以通过云计算架构获得极大的助力，云计算支持高性能的分布式计算，可以保证智能视频分析并发进行的速度更快，可以针对云存储的数据分布特性，将智能算法分布执行，针对同样长度时间的视频片段，可以更快的输出分析的结果，而云计算系统提供的高性能、高弹性的计算能力，也使得视频智能分析过程有充足的资源进行调用，提升了分析结果的完整性和准确性。
视频大数据分析技术是业务应用的数据分析基础，城市的音视频资源提供海量的数据信息，这些数据信息要形成有效的信息资料，并进而实现趋势性的预测结果，需要对这些数据进行高效的关联碰撞和综合分析。对于更新速度非常快的海量的视频数据，传统的数据组织管理架构分析过程已经无法有效的应对，必须通过大数据的分析技术才能支持高效的数据分析过程，确保信息处理的及时性和完整性，并最终提供更为准确的结果。没有大数据分析技术，大量的有价值的、隐含的信息将无法充分利用，智慧城市的智慧视频感知能力也无从体现。
