《企業網D1Net》7月31日訊
當前智能視頻技術的應用真實地存在許多困難。由于認識有限，再加上廠商不真實宣傳，很多用戶高估了智能分析的作用，甚至把智能視頻分析視同于人腦思維，提出了某些遠遠高于現有技術水平的要求。同時，很多廠商也高估了民用領域用戶的專業能力與使用耐性。
技術改進突然發展瓶頸
很多演示中表現出色的功能需要在近乎苛刻的場景前提下完成，并且對用戶的專業能力有較高的要求，例如需要針對不同的光線條件、天氣變化調整參數設置 且莫說是普通用戶，就連專業的從業人員對此也經常感到迷茫。
這些都大大增加了產品推廣的難度。在智能視頻分析領域里，這些需求與技術的偏差往往會讓用戶覺得智能視頻分析的產品華而不實，這無形中增大了項目的溝通成本，同時也在工作甚至口碑上對用戶與廠家本身造成了不良影響。
從技術角度來看，為提升智能視頻分析技術的應用性，使得智能視頻分析產品真正市場化。智能視頻分析的廠商在完善核心算法的同時，必然將向以下方向發展：
一是，適應更為復雜和多變的場景；
二是，識別和分析更多的行為和異常事件；
三是，更低的成本；
四是，更靈活的產品形態。
隨著視頻監控的需求日益復雜化，如何能識別與分析更多的行為成為了智能視頻在深化行業應用中不得不面臨的問題。
深化行業應用 實現產業化價值
只有結合行業應用實際，深入了解各不同行業的具體問題，才能更好地抓住用戶需求，將智能視頻分析的技術的功能落實到應用的實處，這也是智能視頻分析技術未來產業化價值的最終體現。
從模塊化設計的靈活應用來看，用戶對視頻監控系統投入的加大，應用和依賴程度的加深，單一功能或者基本功能已遠不能滿足行業實際需求，未來對于特定的用戶，周界、異常行為分析、動態跟蹤等細分的高級功能模塊將進一步得到應用，使得視頻監控系統將通過智能化模塊化的方式按需靈活拓展。提供以行業應用為前提的一整套智能解決方案將是智能視頻分析技術發展的主要方向。
D1Net評論：
智能監控的應用，歸根結底是實現產業化價值。面對智能監控的發展瓶頸，進行技術改進和技術創新是根本的解決方法，在技術改進的同時，也要深耕行業應用，這樣才能真是實現智能監控的產業化價值。
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