大數(shù)據(jù)在公共安全視頻監(jiān)控中的應(yīng)用，根據(jù)采用不同處理方法、挖掘工具及多種數(shù)據(jù)融合，可獲得不同價值的數(shù)據(jù)應(yīng)用。目前來看主要有以下幾種：
一是人流密度分布、變化趨勢、活動的動態(tài)監(jiān)測，預(yù)測踩踏指數(shù)，實(shí)現(xiàn)大型活動和重要區(qū)域的風(fēng)險管理。
二是空間狀態(tài)分析，車流密度分布、變化趨勢，道路狀態(tài)及變化監(jiān)測，主要用于預(yù)測擁堵指數(shù)，實(shí)現(xiàn)交通信號的預(yù)測調(diào)節(jié)；
三是數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)同號搜索，人、車軌跡跟蹤等。
四是有序過程與隨機(jī)過程分析，成為社會治安關(guān)鍵因素，進(jìn)行常態(tài)與暫態(tài)分析，實(shí)現(xiàn)社會治安風(fēng)險評估，事件預(yù)警。
五是高風(fēng)險因素監(jiān)控和關(guān)聯(lián)分析，主要應(yīng)用于擴(kuò)大社會掌控面；制定有效防范措施和反應(yīng)預(yù)案。
六是融合定位、通信、網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，提高對高風(fēng)險因素（人、物、事、時間、地點(diǎn)等）掌控的精度、粒度，建立重大事件風(fēng)險評估、預(yù)警機(jī)制，提高防范能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)犯罪高發(fā)分布及分類基礎(chǔ)性研究及綜合治理方案的制定。
七是高風(fēng)險單位、區(qū)域、活動安全管理，利用大數(shù)據(jù)，進(jìn)行風(fēng)險和脆弱性分析，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)的回歸統(tǒng)計；成功和不成功案例的分析，建立風(fēng)險管理機(jī)制，指導(dǎo)安防系統(tǒng)建設(shè)。
八是各類系統(tǒng)效能分析，主要應(yīng)用公共安全系統(tǒng)建設(shè)、評價。
九是安防基礎(chǔ)理論研究數(shù)據(jù)庫，通過數(shù)據(jù)融合、關(guān)聯(lián)及歷史回歸統(tǒng)計，開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用；建立安全基礎(chǔ)研究和預(yù)警理論研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。
總而言之，大數(shù)據(jù)應(yīng)能解決公共安全的關(guān)鍵問題，支撐公共安全系統(tǒng)建設(shè)。