隨著經(jīng)濟快速增長、社會迅速進步，銀行、電力、交通、安檢等領(lǐng)域?qū)Π踩婪逗同F(xiàn)場記錄報警系統(tǒng)的需求與日俱增，要求越來越高，視頻監(jiān)控在生活中得到了廣泛應(yīng)用。雖然監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種場所，但實際監(jiān)控任務(wù)仍需要人工完成，現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)通常只是錄制視頻圖像，提供的是沒有經(jīng)過解釋的視頻圖像，只能用作事后取證，沒有充分發(fā)揮監(jiān)控的實時性和主動性。

　　為了能實時分析、跟蹤、判別監(jiān)控對象，并在異常事件發(fā)生時提示、上報，為相關(guān)部門、安全領(lǐng)域及時決策、正確行動提供支持，視頻監(jiān)控的“智能化”就顯得尤為重要，智能視頻監(jiān)控在此情況下應(yīng)運而生。

　　智能視頻監(jiān)控是利用計算機視覺技術(shù)對視頻信號進行分析、理解和處理，在操作人員給出相應(yīng)規(guī)則的前提下，智能分析計算機通過對序列圖像自動分析，對監(jiān)控場景中的目標進行定位、識別和跟蹤，并在此基礎(chǔ)上分析和判斷目標的行為，即在異常情況發(fā)生時能及時發(fā)出警報或提供告警事件信息，有效地協(xié)助安防人員處理危機，并最大限度地降低誤報和漏報現(xiàn)象。

　　盡管視頻智能分析功能強大，但其準確性依然不能令人滿意。就目前技術(shù)發(fā)展的情況來看，視頻智能分析只是提高監(jiān)控人員工作效率的工具，而并不能成為完全替代人工的計算機高級智能。據(jù)分析影響其準確性的原因主要有以下亮點：

　　1、環(huán)境因素

　　例如疾風驟雨所造成的背景混亂，光線變化所造成的目標和背景顏色的變化，以及由于白天和夜晚不同條件，所造成的目標和背景清晰度的變化，都是造成分析發(fā)生誤差的因素。而這些因素的不可控也導(dǎo)致了智能分析本身的穩(wěn)定性不夠，這種現(xiàn)象的解決還有待分析算法和分析技術(shù)的進一步優(yōu)化，仍需從業(yè)者的持續(xù)努力。

　　2、硬件困擾

　　硬件包括前端攝像機和后端服務(wù)器。就基于像素比對的智能分析來說，圖像的清晰度直接影響到比對的結(jié)果，而越清晰的攝像機圖像像素點越多，運算比對也讓服務(wù)器壓力更大。例如智能分析中的車牌識別，不同清晰度的攝像機得到的視頻資源，分析準確率相差很大，同時后端服務(wù)器的比對效率也會有明顯的不同，使用標清時單臺服務(wù)器的分析能力可能是20路，準確率為90%，而使用200萬高清時，處理能力可能是5路，但準確率卻可達到98%。該問題需在前端的更新?lián)Q代和“云計算”技術(shù)得到高效推廣的情況下才能夠得以較好的解決。

　　目前的智能視頻分析，歸根結(jié)底還是在人為控制下的計算機對目標的規(guī)則行為進行判別，很多尚未被定義的規(guī)則行為計算機就無法進行判斷，例如在人群聚集分析上，智能分析可分析出某個區(qū)域內(nèi)在某時間段內(nèi)人員數(shù)量達到了預(yù)計值，但這些人員是偶爾路過還是蓄意聚集等都無法進行分析。這也充分體現(xiàn)出了計算機智能分析的實質(zhì)，其仍無法從根本上代替人的工作。