三、智能分析技术存在的问题
    尽管近几年众多安防厂商、工程商、集成商、媒体进行多方面的宣传，但智能化技术的推进和应用却十分缓慢，究其原因是因为还有诸多基础性问题没有解决。
    从行业客户来看，制约智能分析技术在视频监控发展的因素是客户需求与监控所能达到的实际应用之间的脱节。
    在众多智能化监控产品中，从生产厂家来看，产品形态的缺失以及其当前业务形态无法满足智能化监控项目实施运作的需要是制约现阶段智能监控发展的重要因素。国内智能监控生产厂商大多引用国外厂商智能核心算法，其经典应用规则不能适用于所有的国内行业，很多行为分析的场景也不能用现有的算法来满足。比如内河航道智能监控，现有的方案大多集中在船舶航向、航速的业务上，智能分析技术能够协助监管人员对可能的违法行为起到预警作用。然而，这些并非当前内河航道智能监控的核心诉求，如何预警、监测、取证内河航运船舶超载才是智能监控亟需要解决的问题。另一种业务形态的缺陷体现在智能化监控项目运行过程，在需求的确定、方案的制定、工程的实施各环节中，作为智能监控设备的生产厂家很难对项目运行问题进行准确快速响应。
    以前视频监控体系的应用建设总体处于粗放型的规模扩张阶段，很多人更关注的仍然是“监控覆盖率”，而智能分析技术的开发缺乏有效的机制、技术，应用方向的投入明显不足。目前智能分析技术主要问题具体体现为：一是检测准确率效果不理想；二是受环境影响大；三是安装调试较复杂。
    随着大数据时代背景下各项集成分析技术的成熟与应用，在智能化、高清化、网络化视频监控发展的必然趋势下，智能化是解决视频监控领域大数据筛选、检索技术问题的必经之路，还是降低监控体系整体运行成本的很好选择。因此，尽管智能分析技术在智能监控发展遇到一些困境，有自身的原因也有客观原因，但我们仍然相信未来智能分析技术是行业化发展的必然趋势。
    四、未来智能分析技术行业化的发展方向
    从技术角度来看，为提升智能视频分析技术的应用性，使得智能视频分析产品真正市场化，智能视频分析的厂商在完善核心算法的同时，必然将向以下方向发展：一是适应更为复杂和多变的场景；二是识别和分析更多的行为和异常事件；三是更低的成本；四是更灵活的产品形态。随着视频监控的需求日益复杂化，如何能识别与分析更多的行为成为了智能视频在深化行业应用中不得不面临的问题。只有结合行业应用实际，深入了解各不同行业的具体问题，才能更好地抓住用户需求，将智能视频分析的技术的功能落实到应用的实处，这也是智能视频分析技术未来产业化价值的最终体现。
    从模块化设计的灵活应用来看，随着用户对视频监控体系投入的加大以及应用和依赖程度的加深，单一功能或者基本功能已远不能满足行业实际需求。未来对于特定的用户，周界、异常行为分析、动态跟踪等细分的高级功能模块将进一步得到应用，使得视频监控体系将通过智能化、模块化、集成化的方式按需灵活拓展，提供以行业应用为前提的一整套智能解决方案将是智能视频分析技术发展的主要方向。
    以前安防监控体系的建设主要是为了安全防备，但现在有更多的客户在使用过程中越来越看重管理方面的需求。如在金融业，银行业务监控最需要解决的问题，表面看是图像的清晰度，实际上最终目的是实现对人脸的识别和现场真实的还原。银行监控体系最需要的是稳定可靠的人脸识别功能，对于ATM取款机，银行方面除了需要知道取款人的身份以外，还需要保护好昂贵的取款机设备，尽早杜绝一些欺诈行为，人脸遮挡识别、特殊动作识别(尾随、贴胶布等)功能就非常适合在ATM取款机上进行大面积推广。在营业点，视频监控一方面是为了保障银行安全，另一方面也可以记录营业人员的金融操作过程，以便在产生金融纠纷时(如：点错钱、发现假币)，可以通过视频监控追踪并确认是哪个环节出了错误。
    在其他领域，如高清平安城市项目，用户不仅仅希望体系为公安提供破案的依据，还希望用于政府的应急指挥、抢险救灾、环保部门的排污检测等多种业务应用；教育行业除了需要进行校园安保的视频监控外，还希望利用体系实现电子考场管理、远程教育等功能；交通行业的视频监控不仅用于交通违章，还可用于交通拥堵直播、交通流量监测等；保险理赔行业则将视频监控体系用于远程定损等应用。因此，深入研究不同行业客户需求，通过前端的市场人员与后端的技术、研发人员的协同配合，完成适用于不同体系的独特解决方案是智能化视频监控的未来发展趋势。
    五、结束语
    面对物联网技术突飞猛进的今天，智能视频分析技术要解决的不仅是海量视频数据的分析、存储等问题，其还将配合云计算及云存储技术，适用于未来的物联网架构，帮助物联网体系进行城市交通、家居、医疗各方面的信息分配，全面提升智能分析技术的应用规模和应用层次，摆脱智能分析技术的应用限制，高效人性地服务于社会信息体系。