智能化、高清化、網絡化是視頻監控發展的必然趨勢，智能監控技術的出現正是智能化這一趨勢的直接體現。智能監控技術炙手可熱，但不同行業的個性化需求差異，對智能監控技術提出了非常高的要求。隨著視頻監控技術深入民用，智能監控本應隨之擴大市場份額，然而，過去這么多年，智能監控仍沒有得到較大的發展。探究智能監控市場狀況，行業市場該如何進行改進？
智能監控技術為何市場應用小？
智能監控是嵌入式視頻服務器中，集成了智能行為識別算法，能夠對畫面場景中的人或車輛的行為進行識別、判斷，并在適當的條件下，產生報警提示用戶。結合中心管理系統軟件，能完成更多的聯動報警功能。智能監控技術一直沒有得到較大的市場應用原因有下：
首先，智能監控技術沒有統一的標準
怎樣的算是智能的？怎樣的又不是智能的？目前我國的智能監控行業欠缺一個標準化的概念，各廠商對智能化的定義出入較大，有的廠家認為系統具備了智能化分析能力的產品就算是智能技術的應用，可能其他廠家則認為“某種智能監控技術”太過簡單，甚至根本稱不上智能化。例如，有些系統只是簡單地完成了一些運動檢測工作，并不能從根本上實現自動分析并提取有威脅信息的功能；而一些系統雖然可以滿足復雜的模式識別、目標跟蹤等功能，但是在多變的實際應用環境中的工作狀況卻并不理想，很多功能形同虛設。所以，行業內應該規定一個統一的標準，對智能化的概念做出明確的定義。這樣有利于產業的規范，也同時達到了教育客戶的目的，使用戶能夠更清楚地了解智能監控技術的應用。
其次，智能監控技術的市場認知與需求定位還需一個過程
前不久索尼中國專業系統集團產品市場科經理文軍在與行業媒體交流會上認為當下風風火火的高清與智能產品，其推廣的最大難度在于這個市場所針對的用戶接受程度和產品是否能滿足他們的需求。目前，智能監控技術在產品中所展現的功能與客戶的需求相差有一段距離，客戶往往過高地估計了智能化系統所能提供的便利功能；同時智能監控技術的有效工作需要較高端的配套設備，甚至對設備的安裝也有嚴格的要求，而很多工程商在這方面仍處在學習的階段，這也同樣造成智能監控技術推廣的難度。此外，產品的價格仍然十分昂貴，這就造成了用戶覺得自己的投入和得到的產品效果不成正比。
第三，智能監控技術的準確率問題
智能監控技術的準確與否取決于視頻源的質量，目前高清監控沒有普及，視頻源的質量也就不能完全保證。
第四，智能視頻監控的技術開發是一個過程
智能視頻監控的技術開發是永無止境的，不同應用環境對智能監控技術的要求也就不同，新生的智能監控技術在與傳統的監控技術還有市場博弈的一個過程。
智能監控技術發展遇到一些困境有自身的原因也有客觀原因，但是智能監控技術的前景還是很光明的，據本刊調查，保守估計2011年中國智能監控市場將會達到60億元，這塊誘人的“蛋糕”，誰人不想。
如何擴大智能監控技術應用？
從市場的需求情況來看，對智能監控技術的需求量處于不斷上升的過程當中。從我國的智能監控技術應用市場正在從“概念驗證”階段向“規模應用”階段轉化。那么，智能監控技術如果要想較快發展進入大規模應用的階段，必須要解決以下三大問題：
提出行業化智能技術應用解決方案
行業化解決方案是實現智能視頻分析功能“標準化”的唯一途徑。經過在整個監控領域對智能化技術做標準化是不現實的，但在眾多重要而專業的領域中經過不斷實踐、提煉和深度研發，在該行業內部形成具有行業共識的“標準功能模塊”是可行的，有利于將智能視頻在該領域推向大規模應用。
解決智能化的平臺軟件問題
傳統的平臺軟件無法操作智能設備，這是因為有幾個重要的原因：
1、智能視頻分析系統與傳統系統在報警信號的來源上有非常大的差異，前者來自視頻內容本身的分析，而后者需要來自其它的傳感器，如紅外探頭等。如何從視頻內容中獲得、處理、傳遞、存儲、搜索以及視覺表達這些報警信息是智能系統必須要解決的問題，而傳統的平臺軟件顯然無法直接兼容性地解決這些問題。
2、做智能研發的公司往往規模比較小而鮮有參與大型行業工程實踐的經驗和機會，難以有研發并完善平臺軟件的機會。
而做平臺軟件的公司往往經過多年工程項目的積累，在傳統的平臺軟件上已經做得很成熟，但是這些工程性的公司卻缺少了智能核心技術。因此無法直接在自己的平臺軟件上添加對智能設備的控制，或者無法在平臺軟件后臺進行直接的智能化處理，即使一定程度上可以在后臺軟件做一些基本的智能處理功能，也無法進行大規模的智能功能部署，因為后端的智能處理方式需要把前端圖像通過數字化傳輸回來之后，經過數字圖像的解壓縮、智能處理、再壓縮和存儲的過程，非常消耗計算資源，因此實際上無法進行大容量的智能視頻分析部署。由此可見，智能化的平臺軟件必須要獲得解決。
行業化智能技術深度研發
行業應用過程中，不斷涌現新的智能視頻分析需求，這些需求和行業的應用緊密相關，未來的智能絕對不是簡單的入侵報警、絆線檢測之類的基本智能分析，例如，可靠的人類行為分析、社會公眾事件的識別、跨越場景的跟蹤以及360度全景拼接技術等都成為智能技術深度研發的典范，深度研發的需求從本質上要求智能系統可以做到人眼和大腦協同工作相類似的效果；在地鐵的智能應用中，分析扶手電梯的運動方向、模糊估計人流堵塞程度以及在大型人臉數據庫中做人臉的搜索識別等將成為主流需求。因此行業化的智能技術深度研發將是智能技術獲得行業推廣和廣泛應用必須要完成的艱巨任務。
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