從數據處理的流程看，視頻監控結構化描述技術能夠將監控視頻轉化為人和機器可理解的信息，并進一步轉發為公安實戰所用的情報，實現視頻數據向信息、情報的轉化。
1、車輛結構化
隨著智能交通高清電警、卡口、虛擬卡口、停車場的廣泛建設和應用、借助智能識別算法將電警、卡口、停車場出入口等場所的車輛相關結構化信息存入車輛主題庫，包括車牌、車牌顏色、車輛品牌、車輛類型、車身顏色、車標及遮陽板、是否系安全帶、打電話、車輛年檢標、擺件掛件、司乘人員的人臉
基于這些車輛關鍵特征信息，形成了上億條過車記錄數據，從而推動了后臺大數據分析服務的發展應用和行業數據挖掘，形成隱匿車輛挖掘、套牌車輛篩選、初次入城、一車多牌、一牌多車、頻繁過車、相似車輛串并、同行車牌分析、高危車輛積分模型、車輛行駛軌跡分析、時空碰撞等實戰技站戰法的應用。在此基礎上對車輛特征數據的大數據搜索，即可迅速找到所有符合條件的車輛信息，包括行駛時間與方向、行駛速度、車標、車牌、年款等，還可結合以圖搜圖的檢索方法，在實戰平臺上調取相關視頻和圖像文件，快速查詢到有關嫌疑車輛信息，還原車輛行駛的軌跡歷史信息，實現嫌疑車輛在整個城市的全程運行軌跡查詢或結合視頻監控信息，實現車輛全程化的可視化軌跡回放，以及對渉事車輛的精準布控和查詢，也可以聯合公安車輛管理信息庫，實現車人關聯。       
2、人臉識別
從視頻、錄像、圖片中定位人臉所在區域，并將人臉圖像區域從中提取，通過算法，轉換為一組特征值向量。
人臉識別在應用上，具有先天性的隱蔽、方便、直觀等優勢。借助人臉識別技術，公安業務部門可在機場、商場、小區、火車站、高鐵站、地鐵站、汽車站、人行道等進行布控，提取包括人的生理特征（如性別、年齡、膚色、發色、胡須）、表情特征（微笑、正常、憤怒）、臉部穿戴飾物特征（眼鏡、墨鏡、帽子、口罩），從而實現人臉的實時布控，高危人員比對、以圖搜圖、語義搜索等方面的業務應用。如人臉實時布控系統對視頻進行實時人臉采集，人臉特征提取和人臉識別，并與各種人臉庫提供的突破（警綜、出入境、人口庫、在逃庫、犯罪人員庫等）進行實時比對，若發現重點關注人員，將推送到實戰平臺或手機終端，實現實戰預案聯動。結合實戰平臺研判模型、技站法庫，實現人員的頻次分析、頻繁出入、晝伏夜出、深入出入、團伙分析等多軌跡碰撞分析，為公安預警、偵查、追逃等應用發揮作用。
3、人體結構化
在視頻監控中除了包括人員的面部精確定位、面部特征提取、面部特征比對，人員的性別、年齡等特征范圍外、還可對人的衣著、運動方向、是否背包、拎包、打傘、是否騎車等信息進行結構化描述；以及包含人體行為路越界、區域、徘徊、遺留、聚集等多種行為特征描述。在人體結構化基礎上進行檢索查詢，可以解決快速目標查找問題，如將嫌疑人的截圖輸入至偵查系統中，利用人形檢索的功能，系統會根據目標嫌疑人的衣著、顏色分布、體態特征快速地在案發點附近的多路攝像頭中進行全局搜索，查找出相似的目標，并將結果以快照的形式輸出，結合GIS地圖進行時空研判分析，刻畫出嫌疑人的行動軌跡。