得益于平安城市在全国范围内的快速推进，也受到包括奥运会、世博会、亚运会等在内的一些大型赛事活动的安保需要影响，中国视频监控市场得以快速发展，安防技术水平大幅提高，成本也得到有效的控制和改善，现阶段国内视频监控系统的基础建设已经初具规模。
另一方面，随着视频监控应用的深入，系统越来越庞大，在一些大型应急指挥中心，有可能监控数以万计的摄像机采集的画面，仅凭人力来处理如此海量的信息，被动地提供视频画面已无法满足监控要求，智能化监控浪潮由此席卷而来。智能化监控赋予系统本身进行智能分析视频内容的能力，通过识别监控画面中的可疑事件，并及时发出异常情况警报，实现视频监控由被动防御向主动防御的变革，使监控向事前事中控制为主的模式快速切换，真正发挥监控“防患于未然”的作用，从而使监控人员从繁琐的操作、海量的信息中解脱出来，并协助他们更高效、更精确地管理监控目标。
智能监控核心——智能视频分析
说到智能监控，自然要谈到作为智能监控核心的智能视频分析技术。
智能视频分析技术的出现，跟一件大事件息息相关——美国“911”事件。“911”事件发生后，美国在安防科研方面大大加强了投资力度。许多研究机构和研究人员纷纷加入了安防类技术研究和开发，智能视频分析便是其中的一个亮点。
智能视频分析技术源自计算机视觉(CV，Computer Vision)与人工智能(AI，Artificial Intelligent)的研究，其发展目标在于将图像与事件描述之间建立一种映射关系，使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体，这一研究应用于安防视频监控系统，将能借助计算机强大的数据处理能力过滤掉图像中无用的或干扰信息、自动分析、抽取视频源中的关键有用信息，从而使传统的监控系统中的摄像机不但成为人的眼睛，也使智能视频分析计算机成为人的“大脑”，并具有更为“聪明”的学习思考方式。这一根本性的改变，可极大地发挥与拓展视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，变人盯画面的实时监看、事后查证的被动防范为7×24全天候可靠监控，实现无人监控、有效预警的主动防范，大幅度降低资源与人员配置。也正是由于其先进性，在一些行业应用中也对违法犯罪分子起到了一定程度的威慑作用。
智能视频分析系统功能
目前市场上的智能视频分析系统通常都具备图像采集/接口、运动物体检测、多物体跟踪、行为特征分析、设定报警条件、报警联动等功能。现有的图像监控系统中图像信号通常是以压缩图像流的形式存在，而绝大多数的智能视频分析算法是基于非压缩图像格式，如RGB或者YUV，所以图像信号在被采集以后不经过压缩直接送给视频分析单元，也可以将图像流解压还原成原始图像格式后再进行分析。
运动检测 简单地说，运动检测就是发现图像中运动的物体，运动物体可以简单定义为图像中变化的部分。然而，并不是所有图像中的变化都是我们感兴趣的运动物体，例如由摄像机自身引入的变化，包括像素噪声、摄像机自动光圈控制电路引起的整体亮度变化、图像传输中引入的高低频周期噪声信号以及红外摄像机周期校准所带来的突变等。外界环境引入的变化包括地面光照在多云天气里迅速的变化、运动物体阴影、水面波浪、陆地上树枝的摆动、夜间汽车大灯造成的光晕、雨雪天气等现象，另外还包括摄像机在大风天可能发生的抖动。
由上述这些现象造成的图像变化则是应该被过滤掉的，可以通过算法或者其它技术手段加以解决。从算法的角度来看，可以简单地分为两大类。一类是建立背景模型，通过和背景模型相对比来发现运动物体。另一类是通过“光流”法，通过发现运动物体对光流场的影响来发现运动物体。另外就是介于两者之间或者两者结合的方法。
多物体跟踪 跟踪实质上就是将在每一帧上发现的同一物体沿时间顺序串起来。此领域本身就是一个相对独立的活跃的研究领域。主要研究方向是在复杂环境下，如多个运动物体，多个摄像机，运动物体之间互相遮挡、消失及重现等情况下进行有效跟踪。
行为特征分析 行为特征分析是从图像中寻找满足预先设定的行为特征的事件。目前市场上比较典型的应用包括运动物体类别、徘徊、遗留物、人数统计、人群密度、人员倒地等特征判断。当然，还有很多适合视频分析技术的应用场景还有待市场开发，这就需要视频分析开发人员和最终用户进行有效沟通。
设定报警条件 在视频监控里引入“智能”极大地丰富了监控内容。目前可供选择的报警要素包括区域、时间段、物体种类、尺寸、运动方向、速度、行为特征等多项内容。在一些特殊应用中还可有更多更细报警条件设定。
报警联动 在智能视频分析系统发现异常情况以后，通常需要核实报警真实性，如通过另外一台云台摄像机对报警事件拉近进行详细调查，或者及时通知、提醒监控人员。常用实时提示方法包括语音、弹出图像、发送短信、截图等手段提示监控人员。
智能视频分析实现及架构
现阶段，针对特定事件的识别或特定数据的获取有前端实现和平台实现两种方法。前者是在监控前端，通过摄像机或视频服务器上增加智能算法模块来实现，其优点是识别速度快、实时性高，缺点则是由于前端设备暴露在自然环境中，容易出现不稳定因素，且功能一旦确定，无法升级。平台实现则是在视频监控平台实现智能处理，即将视频传输至监控中心平台，通过架设单独或集群式监控平台对视频进行分解、变换与处理，实现分析与识别目的。监控平台一般处于环境较好的机房中，工作更加稳定，其次由于是通过软件实现，便于实现按需分配和模块升级，是应用较多的智能化模式。前端实现的厂家目前主要集中于前端视频产品的监控厂商，平台实现的厂家目前主要是一些具有IT背景的监控厂商，而且这些具有IT背景的厂商对安防市场的冲击力已经表现出不容小觑的影响。
再说架构，智能化监控系统架构相比传统监控系统架构存在一定的差异，主要是在原有平台基础上增加了智能分析模块，还有一些基于前端监控设备的厂商还需要智能视频编码器的配合，基于这种架构的监控解决方案同时具备智能视频监控平台实现和前端实现的功能。有的厂商为实现全面化的智能视频识别功能，还可以在客户端中增加客户端智能图像识别模块，在客户端实现智能识别功能。
智能视频监控系统的发展
智能视频分析技术作为智能监控的核心，代表了未来视频监控的主要发展方向。索尼、松下、博世等安防领导企业对这一块也进行了不遗余力地投入和研发。
针对前端摄像机的智能分析，索尼推出了智能分析技术DEPA。DEPA智能视频分析技术是通过将当前帧与之前15帧做比较的结果来决定是否触发相应的报警设置，这种检测方法最大的好处是可以有效地过滤掉环境因素(例如晃动的树叶、移动的人影、水面的涟漪、图像噪声等)对分析结果的干扰，从而提高分析质量，降低误报率和漏报率。
据索尼中国专业系统集团产品经理刘佳介绍，DEPA智能视频分析功能的应用在平安城市项目中已经非常常见，其常被应用于辅助进行车辆违法的抓拍以及公共安全事件发生前的预警，如遮挡、移位、喷涂、虚焦等。
误报率是客户考虑比较多的问题，索尼对新一代的产品做了改良，配置了DEPA功能，这是索尼独有的技术，可以将误报率降至非常低的水品。刘佳表示，不同的用户，不同的行业，对于监控市场智能分析提出的要求也不一样的，摄像机厂商要满足所有的用户个性化要求不太现实，因此只能做一些通用的解决方案。然而通用性智能分析功能又很难满足不同行业的需求，比如：交通领域汽车压线等智能应用；金融方面ATM取款机设计非常规的动作，如粘贴非法读卡器等；平安城市人脸识别的需求跟现有的数据库比对，如公安把嫌疑人图像输入后在整个城市监控的网中进行比对。这些都是比较典型的应用，摄像机厂商要做全很难，更多的要靠软件平台去实现。
由此，索尼为IP监控系统的用户新开发了RSM4.0系列智能监控管理软件，支持索尼新一代的智能视频分析技术DEPA。RSM4.0软件通过与前端支持索尼DEPA的智能网络摄像机结合构成的智能视频网络监控系统，通过其“智能视频分析功能”可以自动识别多种敏感的事件，同时可以实现智能视频分析的关联录像、回放、报警，从而为用户的安防系统提供了更高的安全级别和更加简单方便的管理。除了完善的监视功能之外，RSM4.0软件还允许用户对系统方便地进行配置扩展，通过结合其服务器/客户机系统结构，用户可设计高度灵活的系统来满足特定的应用需求。另外，提供的API(应用编程接口)也允许用户将之集成入其它系统和/或软件中。[page]
松下第二代自动跟踪功能不仅可以自动跟踪物体，而且可以对物体进行手动锁定，通过对目标特性的记忆达到精确跟踪，两台以上的WV-CW970智能快球可以进行“手拉手”的连续接力跟踪，即使被跟踪物体移出某一台WV-CW970的监控范围，另一台WV-CW970可以继续跟踪可疑物体。
松下在减少误报率问题上同样有其建树，其特有的智能分析技术AVMD可以有效地过滤波浪、树叶摆动等产生的干扰减少误报警。AVMD功能依据物体对摄像机的距离，能自动补偿物体大小的变化。具有自动和手动景深模式，自动模式是通过对监视区域和人的运动轨迹检测来实现。
此外，包括贝尔信、海康威视、大华等厂商也纷纷推出相关基于服务器平台的后端智能视频分析设备。这与前端实现形成了很好的相互补充和配合。总体来看，传统的监控系统依然占据安防市场的大半江山，智能视频分析技术还远未普及。但很多厂商认为这是一个很好的机会：市场接受度低，就有机会去培育市场，让用户体验到智能产品的好处。
相信随着物联网、平安城市、智慧城市等项目的大力发展，智能化监控也必将随之迅猛发展。智能化监控系统将为未来提供一个高效、实时的智能工作平台，为社会平安的保障提供最有力的高科技基础。我们也期待能够涌现出更多具有自主研发能力的本土厂商，分享这一场大安防发展进程中的丰硕成果。