視頻監控網絡化大大提升了它對視頻內容采集和存儲的能力，用“海量”的視頻數據來形容現在的監控系統一點都不為過。但與此同時，大數據量也帶來了信息處理的挑戰，即如何及時在海量的信息中發現有用的信息，就引出了視頻監控中另一個非常有用的技術應用將給視頻監控芯片、解決方案、系統、軟件廠商帶來新的增長機遇。

　　智能監控的突破口

　　通常會把圖像內容分析與圖像識別混淆起來，或把圖像識別作為智能監控的目標。確實圖像識別技術在安防系統中應用前景是非常廣闊的，也是安防系統智能化的一個主要方向。但是，對于通常的視頻監控應用找不到合適的切入點。下面我們從圖像識別的主要應用說起，首先明確：圖像識別是指采用圖像技術對目標的個體識別，如認定某一個人，找到某一輛車或某一件物。以圖像生物特征識別為例，就是采用圖像(模式識別)技術識別人體自身載有的、具有唯一性和相對穩定性的特征(如人臉、視網膜、虹膜、指紋、掌紋/形及步態等)，確定個體的身份。目前，它們的應用主要有兩種方式：

　　1、驗證：是把當事人的身份與正在發生的行為聯系在一起，確認其合法性。這是安全防范系統的典型應用，把人的生物特征視作一把鑰匙或一張卡。

　　驗證系統因可對特征的輸入加以更多的控制，系統的可靠性和穩定性好，也相對成熟，已廣泛地應用于出入管理系統中。它的基本工作方式是把特征輸入裝置讀取的特征與系統存貯的有限量的特征樣本(這些樣本代表了一定的授權)進行比對，來確定請求合法性。通常系統的存貯樣本的數量不是很多，現場特征輸入的條件又可以加以控制，所以，系統的識別率很高(誤識率和誤拒率很低)。由于生物特征來自人自身，不需要進行同一認證，具有極高的安全性，因此、適用于高安全性要求的場所，如貴重物品的庫房、重要活動或要人訪客的出入管理。

　　2、識別：對輸入特征與存貯在數據庫中的大量的參考進行比對，來確定目標的身份。這樣的系統首先要建立一個海量的基礎樣本數據庫，如各城市人口的指紋庫等。對于人臉等生物特征，要求輸入的環境與建庫的環境具有足夠的相關性，以保證輸入特征與樣本特征的可比性。所以，建立一個稍加控制的環境，以排除或限制影響特征采集不真實(失真、不完整、偽裝)的各種因素是系統應用的必要條件。如邊防檢查系統設立專門的人員通道來采集出入境人員的面部特征;機場安檢信息系統在驗征臺處攝取旅客的面部圖像。

　　兩者都是對個體身份的認證，都要求有一個限定的工作環境，這一點通常的視頻監控系統是做不到的，而且，它們的工作目標也不是對人體的身份認證。所以，必須在驗證與識別之間選擇新的切入點。

　　圖像內容分析成為智能監控的突破口就在于：它是在通常的視頻監控的環境下(如3111工程所建的系統)實現上述的功能。它對現行系統是錦上添花的方式，不影響現行系統的運行和使用，逐步完善、增加系統功能實現安防系統的智能化。更重要的是，它不僅是提取圖像的表面信息(生物特征)，而是挖掘并表述圖像承載的深層信息，通過對圖像序列的分析和多源圖像的綜合得出預測性、趨勢性的判斷。

　　而在技術上正是數字視頻與特征識別安全防范兩大箭頭技術的交匯點。視頻監控技術正處于這樣的時期，廠商都在積極抓住機遇，追求技術創新、把視頻監控技術提高到一個嶄新的階段。

　　現在智能分析技術已經引起了人們的較大關注，相關應用市場也在啟動之中。它的具體應用主要包括事件檢測與行為分析、高級視頻移動偵測、物體追蹤、人物面部識別、車輛識別和非法滯留等安防領域和一些非安全類的應用，如人數統計、人群控制和交通流量控制等等。智能分析的應用可以提高報警精確度，減少漏分析或者誤分析的現象，還可以縮短響應時間，防止潛在的威脅，也可以幫助人們在大量的數據中快速搜索有用的信息。近年來，具有智能分析功能的監控系統開始在一些特定的領域，如車站、銀行、商場等公共場合被采用。

　　總結來說，智能分析可以及時捕獲有用信息，在實時監控中做出分析并給安防人員發出信號，減少人為監測的誤差并將人員從枯燥的“盯屏幕”工作中解脫出來;另外對已存數據的迅速調用，因為海量的視頻數據如果沒有智能的搜索功能，單靠人工去操作，費力費時。這意味著將來前端攝像機和后端存儲設備兩個部分都將具備智能分析功能。