视频结构化是生物识别和物体识别的基础和前提，其在技术领域可以划分为三个步骤：目标检测、目标跟踪和目标属性提取。

目标检测过程是从视频中提取出前景目标，然后识别出前景目标是有效目标（如：人员、车辆、人脸等）还是无效目标（如：树叶、阴影、光线等）。在目标检测过程主要应用到运动目标检测、人脸检测和车辆检测等技术。

目标跟踪过程是实现特定目标在场景中的持续跟踪，并从整个跟踪过程中获取一张高质量图片作为该目标的抓拍图片。在目标跟踪过程中主要应用到多目标跟踪、目标融合以及目标评分技术。

目标属性提取过程是对已经检测到的目标图片中目标属性的识别，判断该目标具有哪些可视化的特征属性，例如人员目标的性别、年龄、着装，车辆目标的车型、颜色等属性。目标属性提取过程主要基于深度学习网络结构的特征提取和分类技术。

AI将视频数据进行结构化处理后，视频查找的速度会大幅提升。过去案件发生后，警方只能通过人工对视频进行查找，逐一排查目标人员，但在视频数据结构化后，从百万级的目标库中查找某个嫌疑人只需几秒即可完成。同时，对结构化数据进行深度挖掘还能实现预测功能。此外，结构化后的视频数据占用更小的内存空间，在数据爆发的今天能有效减轻传输和存储压力。

生物识别技术是利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份鉴定的技术。随着科技的发展，生物识别技术已经成为个人身份识别或认证技术的重要方式。人脸识别作为生物特征识别的重要分支，可以对用户以最自然、最直观的非接触方式进行识别，更容易被用户接受，也是目前在公共安全领域应用最广泛的技术。公安的实战需求主要是对“人、车、物”的追踪、分析和排查。目前公安机关对处理“人”的技术需求最迫切。在公安实战领域，人脸识别不仅能做到确认身份，还能做到人脸比对、人脸跟踪、活体检测等，帮助警方在人群中快速锁定目标对象身份，做到事前预防、事中预警、事后核查，极大提升警方办案效率，节约警力。

目前在安防领域，物体识别较为典型的应用是车辆识别，通过外设触发和视频触发两种方式，实现采集车辆图像、自动识别车牌等。对车辆外形特征、车牌进行识别，不仅能够掌握车辆属性，还能掌握车主属性、关系人属性、行为特征等，与生物识别相结合，构建出立体防控体系。在实际应用中，车辆识别能够与车辆属性、车主属性等数据进行串联比对，对出现的高危车辆进行预警；对车颜色、车型、遮挡板、挂件等特征进行提取，还能有效破解困扰交警的“套牌车”难题；在卡口筛选过往车辆，能够在建立大量数据库的基础上过滤可信车辆，从而快速锁定目标车辆，减轻警方工作压力。

大数据技术可实现整合海量的非结构化、半结构化、结构化数据，并将这些数据进行分析计算。大数据技术为人工智能提供强大的分布式计算能力和知识库管理能力，是人工智能分析预测、自主完善的重要支撑。其包含三大部分：海量数据管理、大规模分布式计算和数据挖掘。

海量数据管理被用于采集、存储人工智能应用所涉及的全方位数据资源，并基于时间轴进行数据累积，以便能在时间维度上体现真实事物的规律。同时，通过大数据的挖掘与分析形成有价值数据，可以为深度学习提供更加有效的数据样本。

大数据技术可以极大地降低人工成本，提高效率，甚至在有些方面让一些人工无法完成的任务成为可能。如：人脸、人员大数据库检索，身份证库重复人员查找，通过语义描述从视频中查找穿某种衣服，某种颜色的车辆查找，车牌查找，以图搜图，视频关联等应用。