智能分析處理技術是目前中國安防行業最為關注的圖像處理技術，該技術簡而言之，就是發現圖像中運動的物體，并對其進行跟蹤、分析，及時發現異常行為，觸發報警并采取其他措施進行干預。智能分析處理技術是基于圖像處理軟件包而開發的，主要有以下幾種圖像處理形式：
將（運動）目標從視頻圖像中分離出來、運動目標檢測是數字圖像處理技術的一個重要組成部分，它是計算機視覺、模式識別、目標識別與跟蹤、運動圖像編碼、安全監控等研究領域的重點與難點，在軍事、國防和工業領域有著廣泛的應用前景。傳統的視頻探測其實是亮度探測，并沒有發揮視頻監控圖像處理技術的特點。確定圖像中是否有探測目標（人、動物、物體等），并將目標從背景圖像中分離出來是圖像內容分析的首要任務，進而對目標分類、統計、關聯。判斷圖像中有無目標、目標的復合或離散等也是圖像過濾的基礎。
對目標進行行為分析，判定其運動的方向、方式，并能發現和告警異常的行為：產生目標的運動軌跡，并能進行目標的自動跟蹤。實現運動目標的跟蹤是很難的事，它要求系統能分析、預測目標的運動軌跡，并能實時地作出修正。
實現視頻語義的解析，圖像處理分析的最高層次。通過對一個圖像序列作出分析，得出其包含的真實信息，可以與語音的語義解析結合起來，逐步實現視頻語義的解析，如通過對大量的、多渠道的圖像資料的分析，得出社會對某一事件的反映程度；分析和統計某類事件發生，發展的規律。能夠進行這樣分析，表明機器具有了與人一樣的理解圖像的能力，但具有人所不一樣的了解圖像的能力，具有人所不能達到的效率。比如現在的博物館利用智能分析處理技術為商情決策提供依據。
在復雜環境下實現目標的分離/行為分析和運動跟蹤,特別是實現多目標的跟蹤.上述幾點目前已有實際應用,如:入侵檢測/徘徊檢測、物品遺留檢測、物體搬移檢測、物體出現檢測、人群密集度檢測、奔跑檢測、逆行檢測、周界跨越檢測人數統計等，但基本上是簡單環境下，針對少數目標進行智能化的圖像處理。在復雜環境視頻監控環境下（多人流、多移動、惡劣天氣）下實現這些功能，是圖像處理技術真正價值所在。要解決多個圖像的綜合分析，圖像間目標的關聯，目標跟蹤的連續性，這都是市場應用的迫切需要，也是我們需要解決的問題。
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