隨著城市規模擴大所帶來的公共安全問題越來越受到重視。傳統城市安全視頻監控系統前端攝像機內置計算能力較低，以邊緣計算和萬物互聯技術為基礎的新型視頻監控系統是未來發展趨勢。針對海量視頻數據，雲計算中心伺服器計算能力有限，為此：
（1）構建基於邊緣計算的視頻預處理技術，去除視頻圖像冗餘信息，使得部分或全部視頻分析遷移到邊緣處，由此降低對雲中心的計算、存儲和網絡帶寬需求，提高視頻圖像分析的效率；
（2）構建基於行為感知的邊緣預處理功能，實現視頻數據彈性存儲。根據行為特徵決策功能，實時調整視頻數據，既減少無效視頻的存儲，降低存儲空間，又最大化存儲「事中」證據類視頻數據，提高視頻數據存儲空間利用率。
利用邊緣計算模型，將具有計算能力的硬體單元集成到原有的視頻監控系統軟硬體平台上，實現具有邊緣計算能力的新型視頻監控系統。在邊緣計算模型中，計算通常發生在數據源的附近，即在視頻數據採集的邊緣端進行視頻數據的處理。
一方面，基於智能算法的預處理功能模塊，執行模糊計算，對實時採集的視頻數據執行部分或全部計算任務，這能夠為實時性要求較高的應用請求提供及時的應答服務，sun等人提出基於邊緣計算的視頻監控系統內容可用性研究，內容的可用性包括靜態故障及動態內容兩個方面；
另一方面，需要設計具有可伸縮的彈性存儲功能模塊，利用智能算法感知監控場景內行為變化，實現較高的空間存儲效率。