智能視頻分析的需求是在視頻監(jiān)控水平發(fā)展到一定階段后必然的產物，它能很好地緩解傳統(tǒng)視頻監(jiān)控中海量信息冗余的問題。雖然經過幾年的發(fā)展，但現階段，無論是智能視頻分析的技術與應用，還是市場環(huán)境都還處于成長階段，需要在不斷地實踐中探索中前進。
智能視頻分析的需求是在視頻監(jiān)控水平發(fā)展到一定階段后必然的產物，它能很好地緩解傳統(tǒng)視頻監(jiān)控中海量信息冗余的問題。雖然經過幾年的發(fā)展，但現階段，無論是智能視頻分析的技術與應用，還是市場環(huán)境都還處于成長階段，需要在不斷地實踐中探索中前進。
不同行業(yè)需求差異性明顯
據了解，不同的行業(yè)對于視頻監(jiān)控的需求一般有著非常明顯的差異，特別是對于智能視頻分析技 術的應用需求，由此也決定了不同行業(yè)間檢測行為 類型與異常事件的特殊性。比如在平安城市中，可 針對城市治安突發(fā)事件，專門研發(fā)打架、搶劫、攀 越等行為分析功能；在銀行ATM自助服務區(qū)，可通 過對目前ATM自助服務區(qū)犯罪手段的分析，實現如 非法粘貼小紙條、安裝假鍵盤、蒙面、暴力搶劫等 行為分析功能；在交通行業(yè)，可實現針對交通事件 如逆行、非法停車、交通擁堵等情況報警的更多的 功能。
只有結合行業(yè)應用實際，深入了解不同行業(yè)的 具體問題，才能更好地抓住用戶的需求，將智能視 頻分析技術的功能落實到應用的實處，這也是智能 視頻分析技術未來產業(yè)化價值的最終體現。
不斷完善核心算法
在技術方面，目前智能視頻分析技術主要分為 模式識別和行為分析技術。模式識別技術包含：人臉檢測、人臉比對、車牌識別、煙火識別檢測等；行為分析包含：越線、進入、離開、丟失、遺留物、人群聚集、滑倒等。
智能分析最核心的是視頻算法，目前算法的體現形式包括了集成到硬件和純軟件方式提供，效果基本相同。
目前，專注于智能視頻分析領域的廠商也越來越多，綜合型的企業(yè)代表如?？低?，專項智能行業(yè)型的如卓揚科技、智安邦科技、文安科技等；國外企業(yè)代表如美國的ObjectVideo、以色列的ioimage、NICE等。
為了做好智能分析的良好推廣與深入應用，從廠家方面，仍然要不斷的完善產品核心算法技術，或者開發(fā)出更多符合各個特定場景的應用模式。智能視頻分析區(qū)別于傳統(tǒng)行業(yè)產品的一點是，它的核 心算法還遠遠沒有達到定型的程度，具有很大的拓 展空間，因為隨著應用的普及，將會對產品的功能 提出更加具體多的要求。另外，智能視頻分析的技 術往往還牽涉到許多復雜的參數配置，如何簡化這些技術參數的配置是廠家需要重視的問題。同時在 行業(yè)推廣的過程中涉及到的產品知識與行業(yè)技術的推廣，也需要各個廠家共同努力。 目前，實際復雜的應用環(huán)境就需要越加復雜的 算法，當前應用智能視頻分析技術開發(fā)相應高級功 能的嵌入式產品，解決了很多產品的施工難度與實 際推廣的阻力，這也是智能視頻分析技術發(fā)展的必 然趨勢。
減少漏報、誤報率
以檢測準確性作為評價標準的智能視頻分析產 品，一般通過考察其在不同環(huán)境下的檢測率和誤報率 來評價其性能。理想系統(tǒng)的檢測率和有效率都應是 100%，但實際系統(tǒng)只能接近這些指標而不是完全達 到。只有通過調整系統(tǒng)的靈敏度參數，改變檢測率 與有效率之間的關系，在有效率合乎使用要求的情況 下，性能優(yōu)良的系統(tǒng)才能達到最高檢測率。當靈敏度 調很高時，檢測率提高但誤報增多，有效率會下降。 反之，誤報率減少，有效率提高但檢測率會降低。
智能分析能達到簡單的行為分析。提高漏報與 誤報的形式必須通過整體的方式去設計，比如攝像 機擺放的位置，鏡頭的選擇，室內的光線，過濾器 及靈敏度，規(guī)則的合理設置等。通過整體的考慮可 以降低誤報率。
當前市場上的智能視頻分析產品的效果是參差不齊的，有的打著智能的旗號實際上實現不了智能的效果。未來廠家們將繼續(xù)完善算法，同時加強在 復雜及惡劣環(huán)境下的測試，不斷提高產品的性能， 將漏報、誤報減少到最低程度。
未來仍需提高的部分
雖然智能視頻分析技術已得到快速發(fā)展，但是 實施到具體的應用，還有許多復雜的技術問題。無法完全消除誤報的影響。例如運動目標識別中的背景建模技術，在控制漏報數量的同時，還不能完全的刪除誤報。在以目標識別為技術基礎的周界防范產品中，誤報的數量一直是反映該產品優(yōu)劣的一大指標。而誤報的數量是由背景模型與實際使用情況之間的差距造成的。模型的適應能力越強，造成的誤報越少，背后要求的技術也越高。影響背景模型建立的因數很多，例如空曠的柏油馬路和邊上有樹木的圍墻，6m高的攝像機與2m高的攝像機所拍攝的畫面就需要不同的背景模型，白天和黑夜的狀態(tài)需要的模型也不同。目前，行業(yè)中還沒有開發(fā)出一種可以涵蓋所有使用情況的背景模型來，也無法完全的解決隨機事件的影響，如在黑夜環(huán)境下車燈造成的誤報?！ ?/div>
不具備行為的判斷能力。例如周界防范，機器中行為分析的區(qū)域入侵功能能夠發(fā)現活動目標，并可以在這些活動目標中利用技術手段把用戶希望的目標（例如人體）提取出來。但是再進一步，這個闖入者的動機是什么，是偶爾路過，還是故意闖入，是否有意的往警戒區(qū)域內探望，這些都無法靠機器來識別。畢竟智能視頻分析還只是一系列設定好的數學公式與程序，遠沒有達到人的判斷能力。
特征識別技術對畫面要求高。對于基于特征識別的分析技術，對于圖像的要求比較高。除了畫面本身清晰度外，也需要清楚的展示目標物體的特征，目前計算機的識別能力大大低于人類對物體特征的識別能力，不同的光照條件和拍攝角度，都將改變計算機所看到的特征。因此，對攝像機的安裝以及周圍環(huán)境的要求比較高。例如車牌識別的產品，對車牌在畫面中呈現的角度，像素大小都有比較嚴格的要求，這些高要求限制了該類產品的實施與應用。CPU的處理能力仍然是瓶頸。要滿足實際復雜的應用環(huán)境就需要越加復雜的算法，隨之帶來了巨大的計算量，目前DSP芯片的能力有限，已經不能滿足某些復雜算法的需要。因此，難以開發(fā)相應高級功能的嵌入式產品，這也增加了很多產品的施工難度與實際推廣的阻力。
總體而言，智能視頻分析技術也如計算機一樣，對于傳統(tǒng)的手段是智能的，但是對于人的智慧來說，還處于低級的階段。
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