随着视频监控多元化发展趋势增强，智能视频监控发展势头也日趋强劲，智能视频监控是利用计算机视觉技术对视频信号进行分析、理解和处理，在操作人员给出相应规则的前提下，智能分析计算机通过对序列图像自动分析，对监控场景中的目标进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，即在异常情况发生时能及时发出警报或提供告警事件信息，有效地协助安防人员处理危机。 　　

智能视频监控技术在各领域的应用给我们的生活带来了很大的帮助。比如在机场、火车站等地的安保中，通过视频监控监测的画面，通过智能分析可以及时发现危险人物和目标人物，大大提高危机处理的效率；在家庭安防中，智能监控对家中情况的监控能在有歹人入侵时及时发出警告，或者当遇待人袭击时，当自己没法报警时，视频监控通过画面分析到过激行为时会自动报警；在智能交通中，高速抓拍，车牌识别等都市智能视频监控的高智商体现。 　　

尽管视频智能分析功能强大，但其准确性依然不能令人满意。就目前技术发展的情况来看，视频智能分析只是提高监控人员工作效率的工具，而并不能成为完全替代人工的计算机高级智能。据分析影响其准确性的原因主要有以下几点： 　　

环境因素 　　

例如疾风骤雨所造成的背景混乱，光线变化所造成的目标和背景颜色的变化，以及由于白天和夜晚不同条件所造成的目标和背景清晰度的变化都是造成分析发生误差的因素，而这些因素的不可控也导致了智能分析本身的稳定性不够，这种现象的解决还有待分析算法和分析技术的进一步优化，仍需从业者的持续努力。 　　

硬件困扰 　　

硬件包括前端摄像机和后端服务器。就基于像素比对的智能分析来说，图像的清晰度直接影响到比对的结果，而越清晰的摄像机图像像素点越多，运算比对也让服务器压力更大。例如智能分析中的车牌识别，不同清晰度的摄像机得到的视频资源，分析准确率相差很大，同时后端服务器的比对效率也会有明显的不同，使用标清时单台服务器的分析能力可能是20路，准确率为90%，而使用200万高清时，处理能力可能是5路，但准确率却可达到98%。该问题需在前端的更新换代和“云计算”技术得到高效推广的情况下才能够得以较好的解决。 　　

小结 　　

目前，智能视频监控虽然功能强大，却无法和人类相提并论，究其根本原因是智能视频监控是在人为控制下的计算机对目标的规则行为进行判别，很多尚未被定义的规则行为计算机就无法进行判断，例如在人群聚集分析上，智能分析可分析出某个区域内在某时间段内人员数量达到了预计值，但这些人员是偶尔路过还是蓄意聚集等都无法进行分析。这也充分体现出了计算机智能分析的实质，其仍无法从根本上代替人的工作，这也恰恰说明一个道理：功能再强大的东西也是需要人来发明创造和操作应用的。