视频监控智能分析技术应用分析
AI技术在智能监控中的应用与智能视频分析
AI技术在智能监控中的应用与智能视频分析智能监控系统利用人工智能技术，能够实时获取、处理和分析视频数据，以提供更加智能化和高效的监控服务。
这一技术的应用范围十分广泛，从城市安防到企事业单位的监控系统，皆可应用AI技术进一步提升监控效果。
本文将探讨AI技术在智能监控中的具体应用与智能视频分析的原理。
一、AI技术在智能监控中的应用AI技术在智能监控中的应用是通过对视频图像的处理和分析，实现更加智能和高效的监控系统。
以下是几个常见的AI技术应用案例。
1. 人脸识别：通过利用人脸识别算法和数据库，智能监控系统可以实时准确地检测和识别人脸信息。
这对于安防监控非常重要，能够帮助确定人员身份，进行实时报警，从而提高安全性和防范能力。
2. 物体检测与跟踪：AI技术可以识别视频中的各种物体，并进行实时跟踪，从而快速准确地检测异常行为。
例如，在商场监控中，系统可以识别行为异常的人或物体，及时报警并采取措施。
3. 行为分析：AI技术能够对视频中的人员行为进行智能分析，例如识别是否有人员闯入禁区、是否有人员长时间逗留、是否有人员携带可疑物品等。
这种行为分析可以帮助提高监控系统的自动化程度，减轻监控人员的工作负担。
二、智能视频分析的原理智能视频分析是指利用人工智能技术对视频进行分析和处理，提取其中的结构化信息，并根据分析结果做出相应决策。
下面是智能视频分析的基本原理。
1. 视频采集：智能监控系统首先需要采集视频数据，可以通过摄像头或其他视频设备来获取实时视频流。
2. 视频预处理：视频通常需要进行预处理，包括去除噪声、图像变换、图像增强等操作，以提高后续处理的准确性和效果。
3. 特征提取：利用图像处理和模式识别技术，对视频中的目标进行特征提取。
例如，在人脸识别中，可以通过检测人脸区域、提取人脸特征并与数据库进行比对。
4. 智能分析：基于提取到的特征，使用机器学习、深度学习等技术进行智能分析。
例如，在行为分析中，可以训练一个模型来判断是否有人员做出了异常的行为。
智能视频监控技术及其主要应用
智能视频监控技术及其主要应用随着科技的迅猛发展，智能视频监控技术已经被广泛应用于各个领域，如城市安全监控、交通管理、工业生产和家庭安防等。
智能视频监控技术是指利用先进的摄像头、图像处理算法和人工智能技术，对监控区域进行实时、准确的监测和分析，以达到安全防范和管理的目的。
本文将重点介绍智能视频监控技术的原理和主要应用。
一、智能视频监控技术的原理1. 摄像头和传感器：摄像头是智能视频监控技术的基础设备，通过摄取监控区域的图像和视频来实时监测。
传感器可以检测温度、湿度、烟雾等环境参数，对环境变化进行实时监测和预警。
2. 图像处理算法：图像处理算法可以对摄取到的图像和视频进行处理和分析，从而提取出有用的信息。
常用的图像处理算法包括目标检测、目标跟踪、行为分析等。
3. 人工智能技术：人工智能技术在智能视频监控中起着至关重要的作用，可以实现目标识别、智能分析和决策。
包括深度学习、神经网络、机器学习等技术，可以对大量的数据进行分析和学习，从而实现自动化和智能化的监控和管理。
1. 城市安全监控：在城市安全监控中，智能视频监控技术可以对公共场所、交通要道、重要建筑等进行24小时不间断的监测，及时发现和应对各类安全隐患和突发事件。
可以通过智能视频监控技术对交通违章、交通事故、人员聚集等情况进行监测和预警，提升城市的安全防范能力。
2. 交通管理：交通管理是智能视频监控技术的重要应用领域之一。
通过智能视频监控技术可以实现对交通流量、车辆违章、交通拥堵等情况的实时监测和分析，提高交通管理的效率和准确性。
智能视频监控技术还可以对公共交通设施、停车场等进行实时监控和管理，提升城市交通管理水平。
3. 工业生产：在工业生产领域，智能视频监控技术可以对生产车间、设备运行、人员作业等进行实时监测和管理，实现生产过程的智能化和自动化。
通过智能视频监控技术可以及时发现生产中的安全隐患和质量问题，提高生产效率和产品质量，降低生产成本。
4. 家庭安防：在家庭安防领域，智能视频监控技术可以通过智能摄像头、智能门锁、智能传感器等设备对家庭安全进行全方位的监控和保护。
AI技术在智能监控中的应用与视频分析
AI技术在智能监控中的应用与视频分析人工智能（AI）技术在智能监控系统中的应用和视频分析已经成为当代社会安全领域的重要工具。
随着科技的不断发展，智能监控系统中的AI技术不断完善，为保障社会安全做出了重要贡献。
本文将探讨AI技术在智能监控中的应用以及视频分析的重要性。
一、智能监控中的AI技术应用智能监控系统已经成为许多场所不可或缺的一部分，如公共交通站点、商业场所、机场等。
而AI技术正是在这些智能监控系统中发挥着重要的作用。
首先，AI技术在智能监控系统中的应用可以帮助提高视频监控的效率。
传统的监控系统需要人工对大量的视频进行监视，工作繁杂且易出现疏漏。
而AI技术可以通过人脸识别、行为分析等功能，对视频进行快速有效的分析，从而快速识别出嫌疑人或异常情况。
其次，AI技术在智能监控系统中的应用可以提供更精准的预警功能。
通过AI技术的图像识别和分析，智能监控系统能够识别出不同的场景和事件，如火灾、入侵、抢劫等，从而及时发出警报，提醒工作人员进行处理。
这样可以大大减少因为延迟反应而导致的损失。
最后，AI技术在智能监控系统中的应用可以提供更准确的数据统计和分析。
通过对监控视频的深度学习分析，可以获得各种数据，如人流量统计、车辆识别、行人行为分析等。
这些数据可以帮助管理人员更好地了解和掌握当前的情况，为决策提供科学依据。
二、视频分析的重要性视频分析作为AI技术在智能监控系统中的一项重要功能，对于社会安全具有重要意义。
首先，视频分析可以提供更高效的监控。
通过对视频进行实时分析，可以快速发现异常情况，如人员聚集、车辆拥堵等，及时进行处理。
这可以大大加强对重要区域的监控，提升社会安全。
其次，视频分析可以为犯罪侦查提供重要线索。
通过AI技术的图像识别和行为分析，可以从大量的监控视频中找出嫌疑人的特征，提供给警方进行进一步的侦查工作。
这可以有效提高犯罪侦破的效率。
最后，视频分析可以为城市管理提供重要参考。
通过对监控视频中的交通情况、人员流动等进行分析，可以为城市规划和管理提供科学依据。
视频监控施工方案智能视频分析技术在大型工地监控中的应用
视频监控施工方案智能视频分析技术在大型工地监控中的应用视频监控施工方案是一种应用智能视频分析技术在大型工地监控中的重要方式。
随着科技的飞速发展和人们对安全需求的增加，大型工地的监控设备已经从传统的闭路电视系统升级到了集成智能视频分析技术的系统。
本文将介绍视频监控施工方案以及智能视频分析技术在大型工地监控中的应用。
一、视频监控施工方案的概述在大型工地建设过程中，为了确保工人和设备的安全，监控系统起着至关重要的作用。
传统的监控系统仅仅能提供简单的视频图像，无法对画面进行智能分析和处理。
而视频监控施工方案则采用了智能视频分析技术，提供了更为全面、高效的工地监控服务。
二、智能视频分析技术的应用2.1人员识别与管理通过智能视频分析技术，工地监控系统可以自动识别出进入工地的人员，并进行身份认证。
这样一来，就可以避免未经许可的人员进入工地，保障工地的安全。
此外，还可以根据人员的工作权限进行管理，确保每个人在工地内的行为符合规定。
2.2异常行为检测智能视频分析技术还具备异常行为检测的功能。
通过对视频画面的深度学习和图像分析，系统可以自动识别出工人的异常行为，如长时间不动、悬空作业、危险行为等，并及时发出警报。
这样，工地管理人员可以迅速介入并采取措施，确保工人的安全。
2.3车辆管理工地监控系统可以通过智能视频分析技术对进出工地的车辆进行管理。
系统可以自动识别并记录车辆的牌照信息，记录车辆进出的时间和次数，并对未经授权的车辆进行报警。
这样，不仅可以提高工地的安全性，还可以提高运输效率，防止盗窃和违规行为的发生。
2.4区域入侵检测利用智能视频分析技术，工地监控系统可以进行区域入侵检测。
该功能通过设定工地内的监控区域，在无人值守的情况下自动监控工地的安全。
一旦有人员或物体进入设定区域，系统会立即发出警报，提供给工程师进行处理。
这种方式可以实时监控工地的安全，及时发现潜在的安全隐患。
三、智能视频分析技术的优势相比传统的监控系统，视频监控施工方案采用智能视频分析技术具有以下优势：3.1 准确性高：智能视频分析技术可以对大量的视频图像进行高速处理和分析，从而提高了监控系统的准确性和及时性。
视频监控系统的智能分析与优化
视频监控系统的智能分析与优化随着科技的不断发展和应用，视频监控系统已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
然而，传统的视频监控系统仅仅是提供了录像的功能，而且在大规模监控中面临着许多限制和挑战。
为了进一步提高视频监控系统的效能和可用性，智能分析与优化技术的应用变得非常必要。
智能分析技术是目前视频监控系统优化的一个重要方向。
它通过对视频数据的自动识别、分析和解释，提供了更加高效和精确的监控功能。
智能分析技术主要有以下几个方面的应用：1. 行为识别与分析：通过对监控画面的实时或离线分析，智能系统可以识别并分析不同的行为活动，如人员进出、车辆行驶、物体移动等。
这种技术可以大大提高监控人员的工作效率，并及时发现异常行为或犯罪活动。
2. 物体识别与追踪：智能系统可以通过分析监控画面中的物体特征，对不同的物体进行识别和追踪。
例如，可以对特定对象进行追踪，如疑似犯罪嫌疑人或丢失的物品。
这种技术可以提高安全性，并支持后续的调查和侦破工作。
3. 声音分析与识别：智能系统可以通过分析监控画面中的声音，识别不同的声音特征，如爆炸声、枪声等。
一旦发现异常声音，系统可以自动触发报警，并及时通知相关人员进行处理。
这种技术在提高安全性、预防和及时应对突发事件方面具有重要作用。
4. 人脸识别与比对：智能系统可以通过分析监控画面中的人脸特征，对人员进行识别和比对。
这种技术可以广泛应用于公共安全领域，如机场、车站等地的人员管理和安全控制。
同时，人脸识别技术还可以用于寻找失踪人口、防止犯罪分子逃脱等方面。
除了智能分析技术的应用，视频监控系统的优化也包括以下几个方面：1. 视频压缩与存储：由于大规模监控系统需要处理和存储大量的视频数据，因此视频压缩和存储技术变得尤为重要。
通过采用高效的压缩算法和优化的存储设备，可以减少存储空间的占用，并降低系统的成本。
2. 实时性能优化：视频监控系统需要实时地对视频数据进行处理和分析。
为了提高实时性能，可以采用并行计算和分布式架构等技术，以提高系统的响应速度和处理能力。
智能视频监控技术及其主要应用
智能视频监控技术及其主要应用随着科技的不断发展和社会的不断进步，智能视频监控技术在各个领域中的应用越来越广泛。
智能视频监控技术是一种通过视频设备获取视频信号、对视频信号进行处理和分析，实现对监控目标的实时监测、识别和智能分析的技术。
它可以大大提高监控效率和准确性，为各行业提供更好的安全保障和管理服务。
本文将就智能视频监控技术的基本原理和主要应用进行介绍。
一、智能视频监控技术的基本原理智能视频监控技术的基本原理是利用先进的视频处理和分析技术对监控目标进行识别和分析。
它主要包括视频采集、视频传输、视频存储、视频分析和视频显示等环节。
视频设备通过摄像头等设备采集监控目标的视频信号，然后经过视频传输设备将视频信号传输到监控中心或云端服务器进行存储和处理。
接着通过视频分析算法对视频信号进行分析，实现对监控目标的识别、追踪和分析。
通过视频显示设备将处理后的视频信号显示出来，供工作人员进行实时监控和管理。
智能视频监控技术的关键在于视频分析算法的应用。
视频分析算法主要包括运动目标检测、人脸识别、车牌识别、行为分析等技术。
通过这些技术，可以实现对监控目标的实时监测和识别，大大提高监控效率和准确性。
1. 公共安全领域在公共安全领域，智能视频监控技术被广泛应用于各种场所的安防监控。
在城市交通管理中，可以通过智能视频监控技术对交通违法行为进行识别和记录，提高交通管理效率和交通安全水平。
在公共场馆和商业中心等场所，可以通过智能视频监控技术对人员异常行为进行分析和警示，保障人员的人身安全。
2. 工业生产领域在工业生产领域，智能视频监控技术被广泛应用于生产过程的监控和管理。
可以通过智能视频监控技术对生产线上的产品质量进行检测和分析，提供生产过程的实时监控和数据分析，保障产品质量和生产效率。
还可以通过智能视频监控技术对生产现场的安全问题进行监测和管理，保障工人的安全和生产秩序。
3. 建筑物管理领域4. 物联网领域智能视频监控技术在各个领域中都有着广泛的应用前景。
智能安防系统中的视频监控技术应用分析
智能安防系统中的视频监控技术应用分析智能安防系统是现代社会中不可或缺的一部分，而其中视频监控技术是智能安防系统的核心组成部分之一。
本文将从技术应用的角度，对智能安防系统中的视频监控技术进行分析。
视频监控技术的发展在过去几十年中取得了巨大的进步。
这些技术的应用范围也在不断扩大，从传统的安全防范，延伸到了智能城市、智能家居、商业监控等领域。
下面将就几个方面进行具体分析。
首先，视频监控技术在安全防范方面有着重要的应用。
通过实时监控摄像头获取的画面，安防人员能够迅速发现异常情况，并做出相应的反应。
例如，当监控摄像头拍摄到有人闯入寻常不去的地方时，可以自动触发报警装置，以实现预警功能。
此外，视频监控技术能够对监控区域进行全天候的监测，从而增强安全的全面性和有效性。
其次，在智能城市中，视频监控技术能够为城市管理提供有力的支持。
通过在街道、公园、交通要道等区域安装摄像头并进行监控，相关部门可以实时了解城市的情况，从而更好地进行资源调配和安全管理。
例如，交通部门可以根据监控画面了解交通拥堵情况，及时调整交通信号灯的配时；城管部门可以通过监控画面了解垃圾处理情况，及时作出相关措施。
视频监控技术的应用将城市管理的效率提升到一个新的水平，推进了智能城市的建设。
第三，视频监控技术在智能家居中也发挥着重要作用。
随着物联网技术的快速发展，家庭中的各种设备与网络的连接变得更加智能化。
通过安装智能摄像头，家庭成员可以远程查看家中的实时情况，保证家庭安全。
此外，家中的智能摄像头还可以与其他智能设备如智能门锁、智能家电等相连，形成一个智能家居系统。
例如，当智能摄像头检测到有人入侵时，可以自动触发智能门锁锁门，向家庭成员发出警报，确保家庭的安全。
最后，在商业监控领域，视频监控技术也有广泛的应用。
商场、银行、办公楼等地需要进行24小时的监控，以确保安全和防范突发事件。
通过使用高清摄像头和智能分析算法，商业监控系统能够实时准确地监测和识别人员动态，预防盗窃、携带危险物品等违法行为。
监控系统中的智能分析与预警技术
监控系统中的智能分析与预警技术随着科技的不断发展，监控系统在各个领域的应用越来越广泛。
而监控系统中的智能分析与预警技术更是为监控系统的效能提升和安全保障提供了重要支持。
本文将就监控系统中的智能分析与预警技术进行深入探讨。
一、智能分析技术在监控系统中的应用智能分析技术是指利用人工智能、大数据分析等技术手段对监控系统中的数据进行深度挖掘和分析，从而实现对监控对象的智能识别和分析。
在监控系统中，智能分析技术可以帮助监控人员更快速、准确地发现异常情况，提高监控效率和准确性。
1. 视频智能分析视频监控系统是应用最为广泛的监控系统之一，而视频智能分析技术在视频监控系统中的应用尤为突出。
通过视频智能分析技术，监控系统可以实现对视频图像的实时识别和分析，例如人脸识别、车牌识别、行为分析等，从而帮助监控人员更快速地定位目标对象，提高监控效率。
2. 声音智能分析除了视频智能分析技术，声音智能分析技术也在监控系统中发挥着重要作用。
通过声音智能分析技术，监控系统可以对环境中的声音进行实时监测和分析，例如爆炸声、枪声等异常声音的识别，从而及时预警并采取相应措施，保障监控系统的安全性。
3. 数据智能分析此外，数据智能分析技术也是监控系统中不可或缺的一部分。
监控系统通过对监控数据的大数据分析，可以发现数据之间的关联性和规律性，从而为监控决策提供科学依据。
数据智能分析技术的应用，使监控系统更加智能化和自动化，提高了监控效率和准确性。
二、预警技术在监控系统中的重要性预警技术是监控系统中至关重要的一环，它可以帮助监控系统及时发现异常情况并采取相应措施，保障监控系统的正常运行和安全性。
预警技术的应用不仅可以提高监控系统的反应速度，还可以减少人为干预，提高监控系统的自动化程度。
1. 实时预警监控系统中的实时预警技术可以帮助监控人员及时发现异常情况，例如火灾、盗窃等，从而及时采取相应措施，保障监控系统的安全性。
实时预警技术的应用，使监控系统更加灵活、高效。
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视频监控智能分析技术应用分析一、概述在视频监控飞速发展的今天，海量视频画面已经大大超过了人力有效处理的范围。
而智能视频分析技术极大地发挥与拓展了视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度降低资源与人员配置，全面提升安全防范工作的效率。
目前已广泛应用于平安城市、智能交通、金融行业、政法监管、商业等领域。
智能视频分析技术是计算机视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术。
它能够在图像或图像序列与事件描述之间建立映射关系，从而使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标的行为，过滤用户不关心的信息，其实质是自动分析和抽取视频源中的关键信息。
按照智能分析算法实现的方式进行区分，可以概括为以下几种类型的智能分析：识别类分析：该项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术，实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。
如人脸识别技术、车牌识别技术及照片比对技术等。
行为类分析：该项技术侧重于对动态场景的分析处理，典型的功能有车辆逆行及相关交通违章检测、防区入侵检测、围墙翻越检测、绊线穿越检测、物品偷盗检测、客流统计等。
图像检索类分析：该技术能按照所定义的规则或要求，对历史存储视频数据进行快速比对，把符合规则或要求的视频浓缩、集中或剪切到一起，这样就能快速检索到目标视频。
图像处理类分析：主要是对图像整体进行分析判断及优化处理以达到更好的效果或者将不清楚的内容通过算法计算处理达到看得清的效果。
如目前的视频增强技术(去噪、去雾、锐化、加亮等)、视频复原技术(去模糊、畸变矫正等)。
诊断类分析:该项分析主要是针对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台PTZ失控、画面冻结等常见的摄像头故障进行准确分析、判断和报警，如视频质量诊断技术。
二、智能分析核心算法介绍1. 运动检测算法帧差法相邻或间隔较近的两帧图像中按照对应位置直接进行像素值相减，从而获得差分图像。
在差分图像中，若对应位置处像素值很小，则可认为其静止;如果对应位置的像素值较大，则可认为此处为运动部分。
帧差法相对简单，对于动态环境具有较强的自适应性，鲁棒性较好。
但是易产生空洞现象，如果空洞过大则会影响轮廓完整性，将很难提取出准确的运动目标区域。
应用帧差法时要求背景绝对静止或基本无变化，噪声较小，目标运动速度不为零，目标区域内亮度变化较为明显。
对于存在抖动、噪声等情况下的检测效果不佳，对于动态背景下的目标跟踪，则必须采用其他的方法先对全局运动做出补偿，如块匹配法、坐标变换法等。
背景差分法混合高斯模型法(Gaussian Mixture Model，GMM)也称为统计背景模型法。
该算法的思想是：对于缓慢变化的背景，可以用正态分布来表征像素灰度值的变化，每一种背景像素的值都可以通过多个高斯分布的加权和来描述。
最早提出的是三分布GMM，每个像素点用三个高斯分布来分别表征背景、前景的阴影、前景这三种不同的模式，但实际情况很复杂，对背景、前景等模式都限定只用一个高斯分布来描述是不够的。
因而之后又出现了固定分布数K 的混合高斯分布模型(Fixed-K Gaussian Mixture Model)以及后面发展而来的基于自适应分布数K 的混合高斯分布模型(Adaptive-K Gaussian Mixture Model，AKGMM)。
二值化一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，最常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。
这是研究灰度变换的最特殊的方法，称为图像的二值化。
图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。
中值滤波中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。
中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。
膨胀腐蚀膨胀和腐蚀是两种基本的形态学运算。
腐蚀就是使用算法，将图像的边缘腐蚀掉，作用就是将目标的边缘的“毛刺”剔除掉，即将物体与周围背景点分离。
膨胀就是使用算法，将图像的边缘扩大些，作用就是将目标的边缘或者是内部的坑填掉，即将物体与周围背景点结合。
2. 车牌识别算法车牌定位算法对经过预处理后的二值车牌图像进行一阶水平差分得到跳变点图，分别统计水平和垂直方向上的跳变点个数(投影)，通过设置标签和区域连通，粗定位车牌的上下和左右边界;选取一定区域的车牌图像进行色彩空间转换，判断车牌底色;对大于一定倾斜角的车牌进行水平矫正，使字符在同一水平线上;对矫正后的灰度图像进行Sobel水平算子和垂直算子进行边缘检测并二值化，采用类似粗定位的方法对车牌进行细定位。
车牌切分算法算法是基于二值图像进行的，由于车牌颜色的不同，二值化车牌后得到黑底白字、白底黑字两种情况，这里将二值化后的车牌统一规定为黑底白字。
由于二值图像会丢失掉很多信息以及汉字的结构等原因，可能会造成字符粘连模糊或断裂的缺陷，增加切分的难度。
考虑到算法的实时性和适用性，采用投影法作为主要的分割法，根据车牌的先验知识(字符串的长宽比、字符间隙、字符的长宽比及笔划宽度)，配以对粘连字符、断裂字符和车牌边框干扰的特殊处理来完成字符分割。
三、智能分析的现状和应用分析1. 智能分析产品的发展现状前端智能与后端智能从智能分析产品部署来看，主要有两种模式：一类是前端智能产品，一类是后端服务器智能产品。
两种产品各有千秋，其中前端智能正在快速发展中。
前端视频分析顾名思义就是将智能视频分析算法集成在前端摄像机中，一台摄像机就可以实现智能分析。
基于后端服务器的智能视频分析是指将智能算法软件安装在服务器中，前端普通摄像机的视频传入服务器，服务器对视频流进行图像分析和处理。
前者的优点是对连接前端设备的网络带宽要求低，无需将视频传输回监控中心，只将报警信号传回即可，而且后端无需设置服务器机房，节省空间;但缺点是无法灵活切换各个前端设备的分析类型，一旦系统建设完成，无法改变特定前端设备的智能类型。
后者的优势是可以灵活切换服务器取流的前端设备，对任意的前端设备都可以应用智能视频分析功能(把非智能变为智能)，而且后续软件升级更方便快捷;但其缺点是当服务器数量较多时会占用较大的空间，同时对网络的带宽有一定的要求。
非压缩与压缩视频智能分析绝大多数的智能视频分析算法是基于非压缩图像格式，如RGB或者YUV，所以图像信号在被采集以后不经过压缩直接送给视频分析单元。
几乎所有的视频分析系统都自带有图像采集功能，通常是通过BNC输入模拟图像信号。
新部署的图像监控系统中图像信号通常是以H.264压缩图像流的形式存在。
IPC通常也直接输出压缩图像流，这就要求必须将图像流解压还原成原始图像格式后再进行分析(前端智能可以直接使用YUV进行分析)，常用的压缩格式都不是无损(lossless)压缩。
和压缩前的原始图像相比，解压后的图像会损失掉一些信息，不过由于压缩算法的特点，丢失的信息通常是高频的噪声信号，所以对运动检测的影响是较小的。
当然前提是压缩流有足够的带宽，如果压缩比太高，图像会出现“马赛克”效应，给视频分析增加难度。
2. 智能视频分析的应用场景(1)金融安保应用场景视频智能分析在金融系统应用比较广泛，成熟度较好，普及率仅次于平安城市应用，基于视频智能分析的银行安保系统是每个银行(储蓄所，ATM机)的必备系统。
主要包括以下检测：人脸检测：人脸检测抓怕，用于人脸叠加、比对;多人脸监测，用于ATM机取款检测;脸部遮挡监测，用于盗抢等监测。
滞留物检测：取款人遗留物检测、加装读卡器、非法粘贴广告。
异常行为监测：徘徊、扭打、人员接近、长时间逗留。
视频异常检测：视频遮挡、视频丢失监测，防止出现视频存储丢失，需要时无法检索安保视频。
(2)交通行业智能分析场景实时提取各个城市路口监控视频中的车牌、车型、车标、颜色、驾驶者人脸等信息，通过分布式计算集群对大量车辆信息进行关联挖掘，即可生成整个城市交通状态的可视化网图，如道路拥堵情况，易于拥堵的时段、趋势，以及不同区域的车辆迁移路线，甚至根据时间、天气、节假日情况等信息预测交通状况，从而为城市交通决策、应急指挥提供精准、实时的参考数据和信息支撑。
车牌识别：技术和应用已经比较成熟，准确率较高，用户体验已很好。
拥堵检测：车速、车密度、排队长度、逆行、行人检测，交通事故检测抛，洒检测，车型、驾驶员检测。
(3)群体事件分析对人群等目标的正常行为和异常行为进行分析。
能够对区域或场景中群体的行为进行分析，如统计穿越出入口或指定区域人的数量和密度，识别人群的整体运动特征，包括速度、方向等;检测公共场所是否有人员的聚集(规模)、奔跑、斗殴等异常行为，提前预警防止踩踏等恶性事件的发生。
四、智能分析面临的问题及未来发展趋势1. 智能分析技术的难点智能分析技术面临的难点是：智能分析的准确率、智能分析对环境的适应性及不同场景使用的复杂性。
(1)检测准确率达不到理想效果。
视频分析技术的准确率达不到非常理想的效果，特别是实时报警类的应用，误报率和漏报率都是客户最关心的问题。
如果误报太高，客户也接受不了，如果漏报，客户更加接受不了。
特别是一些要求比较高的应用，只要有漏报，实际作用就微乎其微。
(2)智能分析对场景的要求较高，光照变化引起目标颜色与背景颜色的变化，可能造成虚假检测与错误跟踪。
采用不同的色彩空间可以减轻光照变化对算法的影响，但无法完全消除其影响。
(3)安装调试复杂。
智能分析应用产品几乎都需要按每一个应用场景进行不同的参数调试，而且会涉及到非常多的专业的参数调试。
非专业人员根本无法调试出理想效果。
2. 大数据与智能分析的融合大数据与视频监控具有天然的联系，据统计，每天全国新产生的视频数据达PB级别(PB=1024T)，占全部大数据份额的50%以上，因此视频就是大数据。
在安防领域，主要的数据来源是视频，与其他行业结构化的数据不一样，视频本身就是一种非结构化的数据，不能直接被计算机进行处理或分析。
因此，安防要进行大数据应用，首先就要采用智能分析技术将非结构化的视频数据转换成计算机能够识别和处理的结构化信息，即将视频中包含的各种信息(主要是运动目标及其特征)提取出来转成文字描述并与视频帧建立索引关联，这样才能通过计算机来对这些视频进行快速搜索、比对、分析等。
综上分析，智能分析具有如下发展趋势：(1)算法准确率和环境适应性不断提高，特别是机器学习、人工智能等技术的不断进步，促进智能分析应用的大规模部署。