發布日期：2022-04-26 點擊率：107
智能視頻監控技術，能夠實現對監控主體的自主監控，并實現提前預警。智能視頻監控表現為計算機視覺算法在視頻分析中的應用。當前智能視頻監控系統以結構類分為主動智能監視系統，分布式智能視頻監視系統。
早期智能視頻監控系統產品出現在市場上，著實引起了一段騷動，而且很多特殊的應用場景和應用環境，的確能給客戶帶來很大的價值。如商場的人流統計技術，為商場的數據分析帶來了巨大的技術支撐。如車牌識別技術，給公安交通管理帶來的價值是無法用數據來衡量的。但是，視頻分析技術還沒有完全成熟，目前應該還屬于技術應用的初級階段，還存在很多問題，這些問題可能也是限制智能視頻監控系統快速發展的最主要的因素：
一、檢測準確率達不到理想效果。視頻分析技術的準確率基本達不到非常理想的效果，特別是實時報警類的應用，誤報率和漏報率都是客戶最關心的問題，如果誤報太高，客戶也受不了，如果漏報，客戶更加受不了。特別是一些要求比較高的應用，只要有漏的，實際作用就不大了。
二、受環境干擾大。視頻分析技術最大的一個問題就是受環境和視頻質量的干擾太大，光線、雜物、惡劣天氣、晃動、飛蟲等的干擾，就會使應用系統效果非常差，甚至失效，無法進行正常工作。
三、安裝調試復雜。智能分析應用產品幾乎都需要按每一個應用場景進行不同的參數調試，而且會涉及到非常多的專業的參數調試。非專業人員根本無法調試出理想效果。
未來智能視頻監控系統突破：
總體來看，限制智能視頻監控系統應用的最大因素就是準確率問題。所以智能視頻監控系統應用的發展趨勢肯定是朝著提高準確率的方向前進的。同時另一方面，大家也會尋找一些不關心準確率，而更多關注效率的一些應用方向。主要應該有幾個方面的發展：
一、從源頭增加可判斷信息。雙目攝像機的推廣應該是一個大方向，雙目攝像機帶有兩個鏡頭，獲取的視頻中帶有目標的深度信息。分析算法計算能夠通過這些信息跟進，準確的判斷物體之間的距離、深度、高度等信息，能夠提高整體算法的準確性。
二、各種自學習和自適應算法的研究和應用。后續的智能分析產品應該是帶有強大的自學習和自適應功能的。能夠根據不同的復雜環境進行自動學習和過濾，能夠將視頻中的一些干擾目標進行自動過濾。從而達到提高準確率，降低調試復雜度的目的。例如，抗抖動算法、重復運動物體過濾、微小物體自動過濾、強光自動抑制、三維建模等技術的發展和深入應用。
三、視頻數據深入挖掘應用迅速發展。隨著視頻分析技術的快速發展，視頻數據量也非常大，如何讓視頻分析技術在大數據中發揮作用也成為人們關注的一個方向。利用各種不同的算法計算，將大量視頻數據中不同屬性的事物進行檢索、標注、識別等應用，以達到對大量數據中內容的快速查找檢索。大大降低人工成本，提高效率。甚至在有些方面讓一些人工無法完成的任務成為可能。如：人臉大數據庫檢索，身份證庫重復人員查找、視頻中穿某種衣服、某種顏色的車輛查找、車牌查找、甚至可以做到以圖搜圖等應用（輸入一張圖片找到和圖片類似的片段）。
智能化、數字化、網絡化是視頻監控發展的必然趨勢，智能視頻監控的出現正是這一趨勢的直接體現。智能視頻監控設備比普通的網絡視頻監控設備具備更加強大的圖像處理能力和智能因素，因此可以為用戶提供更多高級的視頻分析功能，它可以極大的提高視頻監控系統的能力，并使視頻資源能夠發揮更大的作用。為了推動智能視頻產業的發展，達到多方共贏效果，需要將監控設備硬件供應商、智能視頻軟件供應商、分銷商和經銷商和系統集成商所有這些參與者合理的組織起來，使他們能夠充分發揮各自的優勢，創造出能夠滿足最終用戶需求的全面解決方案。
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