如今，隨著視頻監(jiān)控多 元化發(fā)展趨勢增強，智能視頻監(jiān)控發(fā)展勢頭也日趨強勁，智能視頻監(jiān)控是利用計算機視覺技術(shù)對視頻信號進(jìn)行分析、理解和處理，在操作人員給出相應(yīng)規(guī)則的前提 下，智能分析計算機通過對序列圖像自動分析，對監(jiān)控場景中的目標(biāo)進(jìn)行定位、識別和跟蹤，并在此基礎(chǔ)上分析和判斷目標(biāo)的行為，即在異常情況發(fā)生時能及時發(fā)出 警報或提供告警事件信息，有效地協(xié)助安防人員處理危機。（漢中安防監(jiān)控）
　　盡管視頻智能分析功能強大，但其準(zhǔn)確性依然不能令人滿意。就目前技術(shù)發(fā)展的情況來看，視頻智能分析只是提高監(jiān)控人員工作效率的工具，而并不能成為完全替代人工的計算機高級智能。據(jù)分析影響其準(zhǔn)確性的原因主要有以下幾點：

　　環(huán)境因素
　　例如疾風(fēng)驟雨所造成的背景混亂，光線變化所造成的目標(biāo)和背景顏色的變化，以及由于白天和夜晚不同條件所造成的目標(biāo)和背景清晰度的變化都是造成分析發(fā)生 誤差的因素，而這些因素的不可控也導(dǎo)致了智能分析本身的穩(wěn)定性不夠，這種現(xiàn)象的解決還有待分析算法和分析技術(shù)的進(jìn)一步優(yōu)化，仍需從業(yè)者的持續(xù)努力。

　　硬件困擾
　　硬件包括前端攝像機和后端服務(wù)器。就基于像素比對的智能分析來說，圖像的清晰度直接影響到比對的結(jié)果，而越清晰的攝像機圖像像素點越多，運算比對也讓 服務(wù)器壓力更大。例如智能分析中的車牌識別，不同清晰度的攝像機得到的視頻資源，分析準(zhǔn)確率相差很大，同時后端服務(wù)器的比對效率也會有明顯的不同，使用標(biāo) 清時單臺服務(wù)器的分析能力可能是20路，準(zhǔn)確率為90%，而使用200萬高清時，處理能力可能是5路，但準(zhǔn)確率卻可達(dá)到98%。該問題需在前端的更新?lián)Q代 和“云計算”技術(shù)得到高效推廣的情況下才能夠得以較好的解決。

　　評論
　　目前，智能視頻監(jiān)控雖然功能強大，卻無法和人類相提并論，究其根本原因是智能視頻監(jiān)控是在人為控制下的計算機對目標(biāo)的規(guī)則行為進(jìn)行判別，很多尚未被定 義的規(guī)則行為計算機就無法進(jìn)行判斷，例如在人群聚集分析上，智能分析可分析出某個區(qū)域內(nèi)在某時間段內(nèi)人員數(shù)量達(dá)到了預(yù)計值，但這些人員是偶爾路過還是蓄意 聚集等都無法進(jìn)行分析。這也充分體現(xiàn)出了計算機智能分析的實質(zhì)，其仍無法從根本上代替人的工作，這也恰恰說明一個道理：功能再強大的東西也是需要人來發(fā)明 創(chuàng)造和操作應(yīng)用的。