随着智能化安防时代的到来，立体化防控体系已上升至国家战略层面，与此同时，对于整体立体化防控建设的要求也进一步提高。

立体化防控体系是指对社会治安实施的全时空、全方位、立体化动态防控的整体性系统。智能化时代下的立体化前端网络建设，需要采用科学、合理的布点方法，对前端网络进行总体、统一的规划，促进后期各张感知网络深度的协同与应用。以“圈块格线点”、“渔网理论”为代表的成熟布建模型划分整个城市前端建设点位的基本框架，依托犯罪地理学意义上的“防卫空间理论”，结合城市功能区域、业务应用类型，划分相应的场景，构建城市犯罪及治安问题在空间分布的规律模型，开展因地制宜的前端网络防控布建。根据不同场景(行政中心区、城市商圈、中央商务区、住宅区、城中村、风景区等)在城市中的功能特性、防控对象特性以及实际的勘察结果，在每个基础网格内构建相应的地面防控网、空中防控网、动态防控网、静态防控网、物联防控网等网络。

基础网格(场景)内的各张网络，分别由功能属性各异、侧重点不同的各类前端摄像机和物联网智慧感知前端构成。其中，地面防控网主要是基于地面固定区域目标监测的全天候、多环境的城市安全防控网络体系；空中防控网则侧重于突破二维平面的限制，拓展对于纵向空间的层次防控；静态防控网主要依托城市道路网，实现在重点部位对可疑布控人员及车辆的有效识别和布控预警，侧重于结构化数据的前端提取，可配合地面防控网，形成对可疑布控目标的交叉跟踪;动态防控网依托各类移动高清设备和方便部署的无线前端设备，实现对固定监控模式的突破，丰富信息获取的手段，赋予信息数据采集动态获取的内涵，提升应急处突能力；物联防控网则是各类固定、静态、动态视频监控点位的有益补充，充分运用物联网技术，实现数据采集的泛在化、规模化、多维化，拓展大数据应用。

利用视频结构化技术、智能图片分析技术等先进技术，结合深度学习算法，对海量视频中的人、车、活动目标进行结构化数据提取，将海量非结构化视频、半结构化图片转化成有价值的结构化信息，提供给上层业务应用系统进行深度应用。

随着高清视频的大规模应用，安防视频监控系统规模越来越大，系统中需要存储的数据类型多样、行业应用的复杂程度不断提高，且视频数据需要长时间持续地保存于存储系统中，并能随时精确调用，这对存储系统的可靠性和性能等方面都提出了新的要求。

在未来复杂的系统中，数据将呈现爆炸性增长，对海量数据的快速存储及检索技术，显得尤为重要，存储系统正在成为视频监控技术未来发展的决定性因素。通过将云存储的存储功能、管理功能打包，通过开放透明的应用接口和简单易用的管理界面，与上层应用平台整合，为整个安防监控系统提供了高效、可靠的数据存储服务。