智能视频监控技术，需要构建对监控主体的自律监控，并构建提早预警。智能视频监控展现出为计算机视觉算法在视频分析中的应用于。当前智能视频监控系统以结构类分成主动智能监视系统，分布式智能视频监视系统。
早期智能视频监控系统产品经常出现在市场上，无非引发了一段动乱，而且很多类似的应用于场景和应用环境，的确能给客户带给相当大的价值。如商场的人流统计资料技术，为商场的数据分析带给了极大的技术承托。如车牌辨识技术，给公安交通管理带给的价值是无法用数据来取决于的。但是，视频分析技术还没几乎成熟期，目前应当还归属于技术应用于的初级阶段，还不存在很多问题，这些问题有可能也是容许智能视频监控系统较慢发展的最主要的因素： 一、检测准确率约将近理想效果。
视频分析技术的准确率基本约将近十分理想的效果，尤其是动态报警类的应用于，误报率和漏报亲率都是客户最关心的问题，如果误报太高，客户也受不了，如果漏报，客户更为受不了。尤其是一些拒绝较为低的应用于，只要果报的，实际起到就并不大了。
二、不受环境阻碍大。视频分析技术仅次于的一个问题就是不受环境和视频质量的阻碍过于大，光线、杂物、险恶天气、摇晃、飞虫等的阻碍，就不会使应用于系统效果十分劣，甚至过热，无法展开长时间工作。 三、加装调试简单。
智能分析应用于产品完全都必须按每一个应用于场景展开有所不同的参数调试，而且不会牵涉到到十分多的专业的参数调试。非专业人员根本无法调试出有理想效果。
未来智能视频监控系统突破： 总体来看，容许智能视频监控系统应用于的仅次于因素就是准确率问题。所以智能视频监控系统应用于的发展趋势认同是朝着提升准确率的方向行进的。同时另一方面，大家也不会找寻一些不关心准确率，而更加多注目效率的一些应用于方向。
主要应当有几个方面的发展： 一、从源头减少可辨别信息。双目摄像机的推展应当是一个大方向，双目摄像机具有两个镜头，提供的视频中具有目标的深度信息。
分析算法计算出来需要通过这些信息第一时间，精确的辨别物体之间的距离、深度、高度等信息，需要提升整体算法的准确性。 二、各种自自学和自适应算法的研究和应用于。先前的智能分析产品应当是具有强劲的自自学和自适应功能的。
需要根据有所不同的简单环境展开自动自学和过滤器，需要将视频中的一些阻碍目标展开自动过滤器。从而超过提升准确率，减少调试复杂度的目的。
例如，外用晃动算法、反复运动物体过滤器、微小物体自动过滤器、强光自动诱导、三维建模等技术的发展和了解应用于。 三、视频数据了解挖出应用于很快发展。随着视频分析技术的较慢发展，视频数据量也十分大，如何让视频分析技术在大数据中发挥作用也沦为人们注目的一个方向。
利用各种有所不同的算法计算出来，将大量视频数据中有所不同属性的事物展开检索、标示、辨识等应用于，以超过对大量数据中内容的较慢查询检索。大大降低人工成本，提高效率。
甚至在有些方面让一些人工无法已完成的任务沦为有可能。如：人脸大数据库检索，身份证库反复人员查询、视频中穿着某种衣服、某种颜色的车辆查询、车牌查询、甚至可以做意欲搜图等应用于（输出一张图片寻找和图片类似于的片段）。 智能化、数字化、网络化是视频监控发展的必然趋势，智能视频监控的经常出现正是这一趋势的必要反映。智能视频监控设备比普通的网络视频监控设备不具备更为强劲的图像处理能力和智能因素，因此可以为用户获取更加多高级的视频分析功能，它可以很大的提升视频监控系统的能力，并使视频资源需要充分发挥更大的起到。
为了推展智能视频产业的发展，超过多方共赢效果，必须将监控设备硬件供应商、智能视频软件供应商、分销商和经销商和系统集成商所有这些参与者合理的组织起来，使他们需要充分发挥各自的优势，建构出有需要符合最终用户市场需求的全面解决方案。
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