随着“平安城市”项目在全国的不断推进，视频监控的数据量也越来越大，智能视频相关产品的应用随着视频监控市场规模的不断壮大向各行业大幅度的伸展。就市场需求而言，目前整个市场对智能视频分析的认知都在不断提高。智能分析技术已经从以前高端应用定位，逐渐平民化商用化，向公安、金融、司法、交通、零售等行业的视频监控项目铺开。
一、相关概念
智能视频分析指计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。用户可以根据的视频内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音，用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。
二、智能视频分析功能的分类
目前智能分析技术已经广泛应用于各种安防领域，根据其实现的方式进行区分，可以概括为以下几种类型的智能分析。
（一）诊断类智能分析
诊断类智能分析主要是针对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台失控、画面冻结等常见的摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警。诊断类智能分析技术实现起来较为简单，通常以后端管理平台的形式出现，在大型的监控项目，特别是城市级监控的日常运维中作用十分明显。目前市面上一些基于DSP的智能分析设备、DVR和DVS等都自带该项辅助功能。
（二）识别类智能分析
该项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术，实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。在对车的识别分析应用上主要是车牌识别技术。该技术经过多年的发展与应用，目前已十分成熟。模糊车牌还原和识别技术的出现使得该项技术不再局限高清，开始向标清领域普及。车牌识别技术被广泛应用于各停车场出入口、高速公路收费站等地，近些年更是发展迅速：配合交通电子卡口系统，车牌识别技术被大量用于车辆交通违章的抓拍，有效降低了车辆交通违章数量，大大减少了交通事故的发生。
（三）行为类智能分析
该项技术侧重于对动态场景的分析处理。典型的功能有：车辆逆行及相关交通违章检测、防区入侵检测、围墙翻越检测、绊线穿越检测、物品偷盗检测、占道经营检测和客流统计等。移动侦测(VMD)是该类智能分析中的“早期智能”，VMD依据视频画面中像素块的运动变化来进行判别，缺点明显：基于二维的分析，误报太高，无法识别移动的像素块是干扰还是目标。
三、智能视频分析存在的难点
（一）背景的复杂性
光照变化引起目标颜色与背景颜色的变化，可能造成虚假检测与错误跟踪。采用不同的色彩空间可以减轻光照变化对算法的影响，但无法完全消除其影响；场景中前景目标与背景的相互转换，与行李的放下、拿起，车辆的启动与停止；目标语背景颜色相似时会影响目标检测与跟踪的效果；目标阴影与背景颜色存在差别通常被检测为前景，这给运动目标的分割与特征提取带来困难。
（二）目标特征的取舍
序列图像中包含大量可用于目标跟踪的特征信息，如目标的运动、颜色、边缘以及纹理等。但目标的特征信息一般是时变的，选取合适的特征信息保证跟踪的有效性比较困难。
（三）遮挡问题
遮挡是目标跟踪中必须解决的难点问题。运动目标被部分或完全遮挡，又或是多个目标相互遮挡时，目标部分不可见回造成目标信息缺失，影响跟踪的稳定性。为了减少遮挡带来的歧义性问题，必须正确处理遮挡时特征与目标间的对应关系。大多数系统一般是通过统计方法预测目标的位置、尺度等，都不能很好地处理较严重的遮挡问题。
（四）兼顾实时性与鲁棒性
序列图像包含大量信息，要保证目标跟踪的实时性要求，必须选择计算量小的算法。鲁棒性是目标跟踪的另一个重要性能，提高算法的鲁棒性就是要使算法对复杂背景、光照变化和遮挡等情况有较强的适应性，而这又要以复杂的运算为代价。
四、结语
智能视频分析技术较之普通的监控技术最明显的三个优势在于：快速的反应时间：毫秒级的报警触发反应时间；更有效的监视：安保操作员只需要注意相关信息；强大的数据检索和分析功能，能提供快速的反应时间和调查时间。因为目前智能视频分析技术能够做到一些我们人类所无法完成的功能，它是一个非常良好的辅助监控手段，虽然实现完全无人值守尚需时日，但是值得我们关注的是，通过使用智能视频分析技术，已经能够对相当多的基本行为进行识别和判断，对减轻监控人员的工作强度，提高监控质量已经起到了革命性的变化。
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