隨著安防行業的技術升級，智能視頻分析技術作為市場應用的利器之一，廠家競相大力研發、完善，作為未來發展的核心技術。智能分析技術目前在眾多領域已逐步試用，然而，不得不說的是當前同質化嚴重、不成熟的智能分析技術在逐漸細分的應用行業需求下捉襟見肘。
目前，智能分析技術的行業特性并不明顯，實際應用效果也自然不出彩。因此，進行智能分析技術的行業化開發勢在必行，原因主要有如下幾點。
智能分析的前提是識別畫面能滿足識別條件的最小像素。當目標像素越大，識別越清晰，分析準確度也更高。簡而言之，智能分析功能的使用都是在圖像識別清晰的前提下進行處理過濾。高清前端產品相對于標清而言，在相同焦長及視場距離條件下，其單位面積的有效像素點更多，也就是能為視頻分析處理運算提供更清晰的目標信息，從而提高數據準確性。無論是針對智能前置的分析模式還是后端平臺分析處理，高清畫質都是提高智能分析準確性的重要因素。因此，視頻監控高清化的推動程度也將影響智能分析技術的發展應用。然而，目前高清視頻監控系統的應用并未普及，只在部分行業進行使用，而在不同行業不同視頻監控系統和畫質條件下，同一款智能分析產品同時應用于多個不同行業、不同方案中，自然會實現差異程度較大的智能分析效果，而通過高清系統應用行業進行智能分析技術的級別功能區分，則會明確智能分析技術對于不同行業的開發方向，使其有的放矢，提高智能分析技術的適應性與準確性。
實際環境中光照變化、目標運動復雜性、遮擋、目標與背景顏色相似、背景雜亂等都會增加智能分析算法設計的難度。當應用環境背景復雜，光照變化引起目標顏色與背景顏色的變化時，分析軟件可能造成虛假檢測與錯誤跟蹤，這種光照變化對算法的影響是無法完全消除的。此外，當視頻圖像中運動目標被部分或完全遮擋，又或是多個目標相互遮擋時，目標信息的缺失會影響智能分析軟件在分析跟蹤時的穩定性。另目前的智能分析系統一方面要保證大量信息分析跟蹤的實時性，選擇計算量小的分析算法，同時為了使分析算法對復雜背景、光照變化和遮擋等情況有較強的適應性，則要選擇復雜的分析運算方式，而若要同時滿足兩者，存在一定困難。由此，當智能分析技術應用在各個行業時，若能進行應用環境的區分和運算方法的簡化，實現單一應用，為每個行業進行特定開發，并嵌入專門的算法，或只針對某一種或簡單幾種事件進行分析，比如重要出入口的人員跟蹤，系統只需嵌入分析及跟蹤算法等，則會簡化智能分析技術的運算方式，而智能分析技術也會更貼合行業需求特點，進行更為精準的分析運算。
智能分析技術的行業化開發需求一方面來源于行業發展與技術限制，同時，更大程度上取決于實際應用效果的真實反饋。目前智能分析技術有行為分析、特征識別、視頻診斷、分類統計等，而不同行業智能視頻分析技術應用的側重點也有不同。如監獄內的智能分析系統主要是越界檢測、區域內徘徊事件檢測、異常行為識別等，其主要是為防止服刑人員越獄和群毆事件的發生，并維護周界安全等。而對于道路交通高速公路等行業的應用需求，則主要是違章檢測、車流統計、逆向行駛、車牌識別、交通事件檢測等。對于機場、車站等人員流動性比較大的公共場所來說，為防止危險物品的爆炸和可疑人員犯罪等行為的發生，其對于遺棄物檢測和徘徊檢測的需求更為突出。
因此，根據各行業需求進行有效合理的智能分析技術開發和應用十分必要。
行業化的智能分析技術開發的方式
要進行行業化的智能分析技術開發，可以通過以下方式進行：
一、通過建模或目標識別特征庫的建立，進行行業特征模式的選用，簡化智能分析技術的運算方式和應用背景。
二、對種類繁多、應用場景復雜的算法，智能分析系統可進行模塊化設計，優化系統，提高系統資源的利用率。
三、針對目前智能分析前置和后端平臺分析處理兩種不同的智能分析應用模式，也可設計不同的運算方式和分析類別，將視頻分析數據合理分流，通過兩種模式配合有效完成視頻的智能分析。
四、系統配合大眾性的智能診斷功能，進行視頻丟失、噪聲、雪花、銳化、抖動、遮擋、色彩、亮度及云臺等多種診斷，為保證診斷準確，系統可采用豐富的識別算法，如遮擋檢測，系統通過對明暗、焦距運算、自動分析場景前后的變化，判斷鏡頭是否被遮擋或鏡頭過臟等。
五、未來智能分析技術一旦投入行業化開發和應用，可以優化提高的方式并不僅僅是以上這些。當通過引入更多的邊界條件后，智能分析技術在行業案例中的實際應用效果將大幅提高。
應該看到的是，在面對物聯網技術突飛猛進的今天，智能視頻分析技術要解決的不僅是海量視頻數據的分析、存儲等問題，其還將配合云計算及云存儲技術，適用于未來的物聯網架構，幫助物聯網系統進行城市交通、家居、醫療各方面的信息分配，全面提升智能分析技術的應用規模和應用層次，擺脫智能分析技術的應用限制，高效人性的服務于社會信息體系。
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