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智能視頻分析技術是一個發展趨勢，設備是視頻監控系統發展的必由之路。該技術是源自計算機視覺技術，它能夠在圖像及圖像描述之間建立映射關系，從而使計算機能夠通過數字圖像處理和分析來理解視頻畫面中的內容?！爸悄芤曨l監控其實是個系統工程，其核心是智能視頻(IVS),需要大量的周邊產品的配合”。智能視頻分析技術是實現“視頻創造價值”(從大量視頻資源中挖掘有價值的東西)的重要手段。
從概念來講，視頻行為分析技術是對采集到的視頻上的行動物體進行分析，判斷出物體的行為軌跡、目標形態變化，并通過設置一定的條件和規則，判定異常行為，它糅合了圖像處理技術、計算機視覺技術、計算機圖形學、人工智能、圖像分析等多項技術。設備智能視頻分析技術原理大致有三類:目標檢測技術、目標跟蹤技術和行為識別技術。一般情況下，視頻智能化分析的基本過程是從給定的視頻中讀取每幀圖像，并對輸入圖像進行預處理，如濾波、灰度轉換等，然后判斷輸入圖像中是否有運動目標，接下來判斷運動目標是否為監控目標，后對該目標根據需求進行監控、跟蹤或是行為理解等分析。
傳統視頻監控系統只提供視頻的捕獲、保存、傳輸、顯示畫面等功能，而視頻內容的分析識別等需要人工實現，工作量巨大且容易出錯。設備智能視頻分析是指在特定的監控區域內實時監控場景內的{yj}或是臨時的物體，通過對視頻傳感器獲取的信息進行智能分析來實現自動的場景理解、預測被觀察目標的行為以及交互性行為。如果說智能視頻分析應用正當時，那么，2015年技術儲備已經成熟？
隨著監控高清化，對于智能分析也提出了針對高清進行分析的需求，如行為分析將處理分辨率從標清提升到高清，能夠實現對更小目標的檢測，人臉識別如果輸入的分辨率更高則能夠獲得更多的人臉細節，但是高清分析對處理平臺也提出了更高的要求，設備需要采用計算能力更強的平臺來實現；其次，視頻數據中的有價值內容的分布是相對分散的，如一整夜的視頻可能僅有一小段存在目標事件，當匯集一座城市校長時間的數據于一個數據中心，這樣的問題將會變得更加突出，那么必然要求結合此特點來設計整套系統，設備將一些分析功能放到前端實現，降低網絡傳輸、存儲的壓力，同時也需要設計數據存儲的方式，實現更加高效的回放和二次檢索；也是視頻智能分析的問題，就是實際應用場景的復雜度與算法精度的矛盾，隨著針對大數據的新算法的不斷發展，這一問題將得到改善。
可以看出，設備智能視頻分析技術在這個發展階段，應用中還是需要面臨不小挑戰，就如科達市場總監劉志強所說，由于實際環境的復雜性和基礎算法的局限，當前智能分析還存在很多不完善的地方，包括分析的準確性，對不同環境的適應性，對更多目標的檢測，對更對特征的提取，對視頻內容的自然語義表達，這些都還需要更長的時間去探索。