近年来,随着视频摘要、人脸识别、轨迹追踪等技术在公安侦查工作中的成熟运用,视频侦查在公安侦查工作已经成了侦查破案最有效的手段。面对大数据时代的到来,公安机关也应将行业中的海量数据资源汇聚起来,为案件侦破提供有力的线索支撑。如何将先进的视频监控系统获取的数据和公安机关各渠道汇聚的多源异构数据有效融合,加强视频图像中目标识别技术、更好的为案件侦办服务是公安机关现阶段面临的问题。本文基于数据融合算法、视频图像识别处理技术,利用Hadoop平台架构设计视频合成侦查应用平台并对关键技术进行研究,充分利用视频和监控系统资源和公安信息资源,为公安机关侦查工作提供有力支持,具有重要的现实意义。论文的主要工作如下:(1)本文从侦查实战角度出发,针对目前视频侦查在工作中遇到的问题,结合侦查工作的现状和实际需求,优化现有的合成侦查模式,明确平台建设的思路和功能定位,依托现有的视综平台,提出构建基于SSH框架、Hadoop平台的视频合成侦查应用平台的设计方案。(2)针对视频合成侦查中遇到的数据融合问题,提出利用Hadoop和Oracle的联合数据存储方案分类存储业务数据和基础数据,利用模糊C均值聚类算法设计了数据融合引擎,解决平台需要多源异构数据融合的问题。(3)针对现阶段视频图像提取识别技术瓶颈问题,提出步态识别技术在侦查上应用的具体方法,借助Hibernate框架Lucene检索技术解决检索效率的问题,并根据上述技术,提出构建视频合成侦查技战法模型库的方法,使侦查人员明确侦查方向,发挥出数据资源的效率优势,为实现大数据、智能化的侦查平台提供了思路和技术基础。