隨著視頻處理、分析、傳輸技術的不斷進步，監控系統從純模擬系統向模數結合、純IP監控方式發展，監控系統的智能分析需求也應運而生。安防監控領域對智能監控技術的要求，來自于具體行業特色監控的各種實際需求，每一種行業監控都可能需要若干類智能監控技術。

　　細分市場的個性化需求，決定了我們必須密切關注不同系統的特殊性，以市場化作為整個公司的導向，銷售、市場、技術、研發、產品等各個部門密切配合、通力合作，為各個行業客戶提供滿足其獨特需求的定制產品和服務。

　　例如監控行業的傳統大客戶——金融銀行業。目前銀行業務監控最需要解決的問題，表面看來是圖像的清晰度，實際上最終目的是實現對人臉的識別和現場真實的還原。由此擴展到智能視頻分析，可看出銀行監控系統需要穩定可靠的人臉識別功能。對于ATM取款機，銀行方面除了需要知道取款人的身份以外，還需要保護好昂貴的取款機設備，盡早杜絕一些欺詐行為。人臉遮擋識別、特殊動作識別(尾隨、貼膠布等)功能就非常適合在ATM取款機上進行大面積推廣。

　　再如治安監控，重點關注人比較密集的場所，需要打擊“兩搶”，防止群發的惡性事件等。在廣場、車站等地方的監控點，密切注意人流的動向，對人群的突然聚集進行分析和報告。在道路的監控系統中加上對人的突然變速分析，及時判斷行人意外情況，也是對于“兩搶”的有力防范。

　　隨著監控行業的不斷發展，智能監控產品應用范圍必然會擴展至各個行業的滲透，而各個行業都勢必會結合各自的特點，對智能監控提出特色要求。因此，深入研究不同行業客戶需求，通過前端的市場人員，與后端的技術、研發人員的協同配合，完成適用于不同系統的獨特解決方案，才能為我司開拓全新市場掃清障礙，攻城略地，一往無前。

　　智能視頻分析技術在監控領域的使用至今已超過10年，但由于行業需求的差異，仍然處于蓬勃發展，不斷細化的過程中。目前智能監控技術主要包括幾個大類：1、對人、物的識別;2、對人、物運動軌跡的識別;3、對視頻環境影響的判斷和補償。

　　對人、物的識別：主要就是識別監控系統關心的內容，包括人臉識別、車牌號識別、車輛類型識別、船只識別、紅綠燈識別等等。識別類的智能監控技術，最關鍵的要求就是識別的準確率。比方說車牌號識別，目前市場上做的好的，識別率在95%甚至98%以上，這樣就能夠較好地滿足道路監控類客戶的需求。如果識別率低于90%，就會對管理人員帶來很大的麻煩。識別類技術，常常應用于道路監控、金融銀行、航道管理等行業，主要是為客戶提供識別記錄和分級管理的依據。

　　對人、物運動軌跡的識別和處理：目前細分的很多，主要包括虛擬警戒線、虛擬警戒區域、智能跟蹤、人數統計、車流統計、物體出現和消失、人員突然奔跑、人員突然聚集等等。此類技術，除了數量統計外，一般是對某個過程進行判斷，一旦發現了異常情況，如有人進入警戒區域、廣場東北角有人迅速聚集等情況，就發出報警信息，提醒值班監控人員關注相應熱點區域。對于數量統計類技術，關鍵的技術點是發現異常情況，并對異常情況進行數量統計。所以要求統計數據的準確率，盡量降低誤差。運動軌跡識別處理類的技術，受實際監控應用場景影響非常大。此類技術的關鍵是能夠盡快發現異常，需要盡量避免遺漏，提高預報的準確率。目前此類功能主要應用于平安城市建設、商業監控等行業。

　　對視頻環境影響的判斷和補償：環境的影響主要包括雨、雪、大霧等惡劣天氣、夜間低照度情況、攝像頭遮擋或偏移、攝像頭抖動等等。智能監控技術能夠實現在惡劣視頻環境情況下實現較正常的監控功能。受環境影響視頻不清楚的時候，盡早發現畫面中的人，或者判斷攝像頭偏移的情況后發出報警。此類功能關鍵技術點是在各種應用場合下，均能夠較穩定地輸出智能分析的信息，盡量減少環境對視頻監控的影響。此類功能具備普遍的適應性，80%以上的監控點，都有增添此類功能的潛在需求。