智能视频分析技术(videoanalytics)综合了多学科的研究成果。主要包括图像处理、跟踪技术、模式识别、软件工程，数字信号处理(dsp)等领域。2001年“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，智能视频分析是其中的一个亮点。
智能视频分析实现方式有所区分
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，有业内人士将其概括为以下几种类型的智能分析。
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。
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。
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。
产品主要形式及特点
目前智能视频分析产品主要基于通用cpu如英特尔(服务器，工控机)或者dsp。有些产品和dvr集成在一起，有些产品做成独立的模块，通过提供界面和开发sdk供集成商使用。集成化程度最高的产品已经和相机做成一体，直接输出智能分析结果。
基于服务器(工控机)的系统通常适合布置在监控系统的后台，由于它的架构相对开放，可以方便地和现有监控系统融合。另外服务器的cpu处理能力和dsp相比要高的多，可以使用较为复杂的算法，以往dsp处理器所特有的优化操作在通用处理器上也逐渐变得平常。多核是英特尔cpu的发展方向，非常适合多路图像处理的需要及发展趋势，对于降低系统成本很有帮助。英特尔每两年推出一款新产品的速度也远较德州仪器(ti)快，基于服务器的系统性能可以随着英特尔产品的更新而方便地提升，在一些高端智能视频监控系统中，使用服务器的比较多。dsp的模块化产品通常适合布置在监控系统的前端，它安装实施起来比较方便，对知识产权的保护也容易做到位。
成功安装使用智能视频分析产品通常应由有丰富经验的集成商或者开发商通过米乐app官方的解决方案的形式给予直接有力的支持。现在市场上的智能视频分析产品和传统监控形式相比，监控效率、质量，特别在实时报警方面，有了实质性的进步。但是它们离我们期望的标准还有一些差距，还不能指望像安装监控相机一样搭起一套系统马上正常运转。像任何新技术一样，要达到好的效果，必须有了解智能视频分析产品特点的工程人员从方案设计到施工、调试全程支持。 |
