旨在实现计算机智能化管理，使交通、安保、环保等布局更加合理。具体看，视觉感知技术通过对视觉感知范围内的人、车或其他物件等目标赋以“身份”标签，并识别目标的实际“身份”，利用网络化特点对大范围中的目标标签进行关联，有效地分析目标标签物体的实时状态，感知各类异常事件，就异常事件的发生向相关受体提出自动警示。

典型应用包括：面向公共安全的物联网“三网合一”人脸识别系统平台（针对“人”类型的视觉标签），其中“三网合一”融合电信网、互联网、电视网，它支持移动终端、固定终端、视频终端的视觉或图像设备，实现反恐身份识别、电子商务、身份管理。在智能交通领域的应用（针对“车”类型的视觉标签），包括车辆规章管理等。未来发展的更高境界是智能视觉物联网综合应用系统平台。

基于视频监控技术和物联网技术的智慧视频感知应用体系是智慧城市建设的重要组成部分，也是城市管理、公共服务及应急指挥平台的核心支撑平台，更是整个智慧城市感知体系的关键部分和重要的信息来源。智慧城市要发挥城市视频感官系统的作用，必须依靠基于视频大数据的智慧分析和预测能力。为了准确和高效地处理大量音视频数据，一方面，需要系统具备高性能、高准确度的智能视频分析算法；另一方面，需要能够支撑这些分析算法大规模应用的系统架构，比如云计算系统，大数据分析系统以及智能分析技术。

云计算，通过对各类计算物理和业务资源进行大规模集中建设和共享管理，使用户直接通过网络即可获取计算服务、存储服务、视频等应用服务，并能够为用户提供如治安监控巡逻、图像侦查、智能交通等丰富的视频监控使用环境，提供如城市应急指挥，平安城市，智慧社区等应用业务服务。

大数据的分析处理技术，指对视频图像监控应用中，监控视频录像、人脸抓拍图片等非结构化数据，报警记录、系统日志记录等结构化数据，以及如人口信息、车驾管信息等各种相关的信息数据库的数据，使用大数据的分析处理技术，以提升城市音视频信息的分析处理能力，提供更为准确和高效的视觉感官应用。

智能分析技术，能够帮助系统识别图像数据信息，完成光电数据信号到信息的转换。其中，使用计算机图像视觉分析技术，分离场景中背景和目标，进而分析并追踪关注目标；使用计算机建模识别技术，能够识别目标相关细节，实现对图像视频中所含信息数据的提取。

视频大数据分析技术帮助将智慧城市海量音视频数据形成信息资料，进而实现趋势性的预测结果。对于更新速度非常快的、海量的视频数据，须通过大数据分析技术才能确保信息处理的及时、完整与准确。视频智能分析技术，利用云计算平台的计算能力提供视频图像的分析识别，提升系统对实时状况的反应能力，且通过分析视频图像，提取可供计算机或者人类所识别的信息数据，便于大数据应用对分析的结果信息进行更高层次的碰撞、分析和利用。作为智慧城市视觉感知相关的核心技术，三者密切配合，保障城市综合治理工作有条不紊。

综上，智慧城市视觉感知技术，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。其主要用于协助安全部门提高公共环境的安全防护，或服务于城市交通管理、环境管理、政务服务、零售服务等行业，如拥挤探测、交通流量控制、车辆违法停靠探测与报警等。

以无锡市为例，无锡市利用物联网平台，建设了城市报警和视频监控系统、城市智能交通管理、政府门户、数字城市管理、城市应急指挥系统并整合全市传感器信息资源，实现了政府多业务部门、多业务系统的报警联动。政府资源共享使多部门解决同一问题时，能有效降低资金和精力损耗，提升政府解决公共安全的能力。