视频分析技术诞生的背景
    随着平安城市建设和社会监控建设的持续投入，视频监控探头成千上万，录像数据更是可以用海量来形容，可以说，我们正处在数据不断增长的“大数据时代”。这些视频资源在事前预警、事中指挥、事后取证等方面发挥了重要的作用，但是，“海量”的视频资源也给我们带来了很多问题：

　　事前预警：需要大量人员不间断的观看实时视频;

　　事中指挥：突发案/事件时，面对海量的视频探头，无从下手，很难快速锁定目标，准确围捕;

　　事后取证：以公安行业为例，在近几年发生的多起重/特大案件侦破过程中，都面临着同样一个问题：面对着“海量”的视频录像，要从中查找到涉案线索，需要安排大量的人力、物力、财力，24小时不间断的观看录像，这种方式严重降低视频侦查取证的工作效率，拖延了案件侦破的时间，给案件侦破增加了难度。

　　在实际使用过程中，往往会存在着由于关键监控探头设备故障、网络不通、没有录像、拍摄角度不对、无视频信号等多种技术问题，严重制约了这些视频资源的作用。
视频分析技术应用的意义

　　智能视频分析技术在现在的安防领域以及未来行业发展方向上，所发挥的重要作用都是毋庸置疑的，无论是后端软件厂商、前端硬件厂家、渠道集成商、最终客户对智能视频分析越来越看重。智能视频分析依赖于视频算法借于处理器的强大计算能力，对海量视频数据进行高速处理、数据结构化，从中提取视频中的关键信息，对其进行自动标记或其他智能处理，可以形成相应的事件或告警、通过各种属性描述进行快速搜索，获取到所需要的重要信息。特别是对重、特大刑事案件而言，通过智能分析手段可以从海量信息中快速检索到需要的信息，加快视频侦查取证的时间，提高视侦工作效率，节省办案时间，对于案件侦破起到了非常重要的作用。
       通过智能视频分析的应用可以进行事前预警防范。比如通过人脸识别、车牌分析等智能分析手段，除了可以在机场、码头、汽车站、火车站、地铁公交站、商场、停车场等重点地区部署人脸识别、车牌识别以外，还可以通过人脸识别、车牌识别、行为检测智能分析手段，将原有的治安监控探头、社会监控资源利用起来，从监控视频中快速提取人脸、车牌等信息，与黑名单库进行实时比对识别，自动预警，大大提高视频监控的防范功效，提高原有视频监控系统的利用率，让犯罪分子无可遁形。

　　另外，利用视频质量诊断类智能分析手段，可以对几千甚至上万路监控探头的视频图像质量进行自动检测，对于问题监控探头，可以自动判断问题原因、抓图、生成报障工单，自动通知相关维护人员即时处理，降低监控探头故障率，减少维护工作量，降低人力、物力、财力成本，提高视频监控的使用效率。
视频分析发展现状

　　目前智能视频分析技术已经逐渐的趋于成熟，各安防企业纷纷推出了适合于不同行业、不同客户、不同应用场景具有行业特色深度应用的智能分析产品和解决方案，在很多实际案例中得到了充分的应用。

　　另外，智能分析技术在大数据信息挖掘中也在不断发展，目前已经得到应用的智能视频压缩检索，可以把相当长时间监控场景中的物体，在几分钟内在同一个背景下播放出来，大大提升了目前物体的检索效率，节省了时间。

　　目前在视频监控中智能分析技术还存在的难点和问题

　　实践是检验一切真理的唯一标准，这句话也同样适用于视频分析技术。对于智能视频分析而言，有几个关键技术指标绕不过去。目前智能视频分析所存在的主要问题，一方面是需要不断优化智能分析算法，降低环境条件对视频分析结果的干扰程度，不能因为光线、清晰度、角度等环境因素而大致准确率大幅下降，从而提升智能视频分析的准确性，降低检测的误报率，智能视频分析还需要;另一方面，如何解决智能分析算法自动适应不同的场景自动匹配参数的问题和优化智能分析技术，毕竟由于实际环境中由于光照变化、遮挡、干扰等会增加目标行为检测与跟踪算法的难度，一套算法一套参数不可能适用于所有的场景。

　　智能视频分析技术的未来

　　随着云计算、大数据的发展，智能视频分析在未来的大数据应用中起着至关重要的作用，一方面随着智能视频分析准确性的提高、抗干扰性的增强，将来智能视频分析技术，除了在公安行业以外，也可以更广泛的应用于交通、金融、城市管理等众多领域，融入到人们的日常生产生活当中，真正发挥安全防范的预见作用;另一方面智能视频分析技术已经成为安防行业发展的大方向之一，随着众多高校、科研院校、大型安防企业、专业的算法公司对智能视频分析技术不断的探索和创新，基于云计算、云存储概念的智能分析应用产品已经露出了苗头，所以说智能视频分析技术在未来必将会呈现出飞速的发展和广泛的应用。