隨著計算機和網絡技術的不斷發展，視頻監控系統正從模擬時代向數字時代和網絡時代進行過渡。由于其布線簡單，安裝方便以及不受距離限制等諸多的優點，所以數字化的視頻監控系統取代模擬監控是一種必然的趨勢。
 
    如今，視頻監控系統已完全應用開來。在銀行，商場和公路上我們看到到處都是攝像頭。每個攝像頭負責一個場景的監控，保安人員通過屏幕觀察每個監控畫面。隨著攝像頭的不斷增加，是否意味著我們越來越安全呢？事實并未如此，我們忽略了一個重要因素：所有的監控報警的發現都是人來完成的。但是，當攝像頭增加到數百個，數千個的時候我們根本無法看到所有的監控區域發生了什么。而且，由于人的生理上的限制，當一個人盯著屏幕看的時間比較長以后，注意力會下降很多。尤其是晚上，人很容易瞌睡，當監控畫面上出現異常現象的時候保安有可能不能及時發現，從而導致漏報現象發生。這樣，實時監控的視頻信息就失去了實時預警、報警的作用，只能作為回溯時使用了。那么如何才能解決這些問題呢？我們可以利用智能化的視頻監控技術來解決這些難題。下面我們來探討一下當前智能化視頻技術發展的狀況及相關可應用的產品。

    智能化視頻技術其實是在視頻流中充分應用模式識別技術，模式識別是智能化視頻分析技術的關鍵。模式識別技術可分為三種不同的分支。第一個分支是針對物理數據的模式識別技術，如儀器儀表的讀數，傳感器返回的探測值等等。第二個重要的分支是對圖象數據的模式識別技術，包括對灰度圖象，彩色圖象等，當前的模式識別技術在圖象分析領域已取得巨大的進步，獲得了許多很有實用價值的研究成果或技術，這也是當前模式識別技術最為人所熟知的研究領域。而視頻分析技術則是模式識別技術中的第三個重要的分支，是對于視頻信號的分析識別技術。

    視頻分析技術在模式識別領域發展較晚，目前我們了解得比較多一些的有“步態識別”和 “行為檢測”等。在這里需要多提到一句的是，有一些技術雖然其接入的也是視頻信號，但由于其分析的信息對象的特殊性，仍然只能歸納于圖像識別，而不能歸入視頻分析技術范圍中，這個分界點主要是在時域上的識別技術的使用。例如在車牌識別技術中，針對單副圖片進行車牌號碼的識別和提取，這種識別技術仍是基于單張圖像的識別，雖然接入的是視頻信號，但并沒有利用到多幀圖像及其時間軸關系，也只能算成是圖像識別的那一分支。因此，在模式識別技術中，視頻分析技術區別于圖像識別技術的關鍵即在于是否必須利用到視頻“圖像流”，并根據多個視頻信號幀圖像的排列、時間軸及其圖像之間的差別來實現對視頻信號中內容的自動提取。

    在視頻分析技術方面，國外技術仍然處于領先地位。以美國ObjectVideo公司最為出色，其智能分析技術占據全球最大，以色列的MATE公司和NICE公司也占據一定的市場。他們的智能分析技術主要應用在以下幾個方面：

    突然入侵檢測：指有活動物體突然入侵到某個區域或越過某個邊界，有時也稱為“越界檢測”，“跨越報警”等。

    移動物體檢測：指在某區域內發現移動物體，這種檢測功能與突然入侵檢測比較類似，但突然入侵檢測更為敏感些，而移動物體檢測則通常是通過一定時間確認可疑目標確實是外來移動個體時才產生報警。

    游蕩物體檢測：指有活動物體在某特定區域范圍內不斷移動徘徊超過預定時間的檢測，有時也稱之為“徘徊檢測”，這種檢測的要求在于活動物體不能走出視野范圍，否則會失去跟蹤，無法判斷前后是否同一活動物體。

    靜止物體檢測：指本來處于移動狀態的目標突然停下來，并處于靜止狀態超過預設時間的行為。該檢測功能用在交通上可以稱為“違章/故障停車檢測”，“車輛遣灑檢測”等。

    遺留物體檢測：這種功能其實是靜止物體檢測在公安系統的應用，主要用來檢測被遺棄在公共場所的可疑物品，是反恐的典型應用。

    運動方向檢測：指檢測朝某一特定方向或角度運動的物體。具備這種檢測功能的產品較少。

    運動路徑檢測：指檢測活動物體是否沿某一路徑朝某一方向運動。這是常見的檢測功能，幾乎各家產品都能實現，但實現的方式卻各有不同，有使用絆線檢測的，也有使用區域檢測的。

    上面的智能化視頻分析技術是目前在市場上看得到的幾種視頻分析技術，其它技術目前還停留在研究階段，無法應用到實際監控場景中。

    大家在選擇智能化視頻分析產品時一定要有正確的思路，智能化視頻分析技術是用來輔助人們進行監控業務，其技術的成熟度目前還無法取代人。所有的智能化視頻分析技術在實際應用中都存在誤報率或者漏報率，這說明仍然有很多場景智能化視頻分析技術無法識別或者識別錯誤。我們要充分利用智能化視頻分析技術為監控帶來的技術革新，同時，也不能盲從，要正確看待這一新技術目前的缺點。多一點耐心，等新技術進一步完善。