2017年智能監(jiān)控系統(tǒng)，不僅對視頻進行“存儲”，并提取分析特征，進而形成結構化的可檢索數(shù)據(jù)。視頻的處理分析全部由系統(tǒng)自動進行，并智能提取相關特征信息，如車輛顏色、車牌號、車型，以及行人的年齡、性別和衣服顏色等。

“視頻特征提取分析技術的最大優(yōu)勢就是幫助公安民警在海量的視頻數(shù)據(jù)中，迅速找到最有用的信息。比如，如果民警知道犯罪嫌疑人是一名40歲左右的中年男子，那么只要把‘40歲’、‘中年’、‘男’這幾個特征輸入系統(tǒng)，該技術就會把符合特征的視頻片段全都檢索出來，極大的提高效率和準確率。“海信工程師介紹說。

當前視頻監(jiān)控系統(tǒng)能對畫面中的行人和其屬性進行結構化，讓機器能識別人的一些基本屬性如性別、年齡、衣服顏色、衣服類型等等，如果從視頻圖像從目標正面抓拍的話，也能識別到臉部一些具體的特征，如有沒有戴口罩、眼鏡、胡子類型等。但這種信息的采集與人臉識別是不同的，這是一種短效、對分辨率要求不高時得到信息的一種途徑。無獨有偶，在國外也有不少專家提出在今天絕大多數(shù)普通安防攝像機無法滿足人臉識別分辨率的條件下，似乎特征識別會比人臉識別在抓獲犯罪分子來得更加方便。特征識別可以在攝像機無法抓拍到人臉的情況下，調動攝像機繼續(xù)跟蹤相應特征的人(系統(tǒng)設置為感興趣對象)，據(jù)外媒稱這種方法讓一些恐怖襲擊捉捕變得簡單。當然這里有個大前提便是攻擊者在攻擊后保持著相同的衣服。所以特征識別真的可以取代人臉識別嗎？這里也有兩個特征必須強調的，一是特征識別提供相比人臉識別更多的“假”情報；二是當人的特征發(fā)生改變的時候，其工作效率會降低。所以特征識別更適用于案發(fā)現(xiàn)場短時間內的即時追蹤，而不適用于長期追蹤。當前更多的監(jiān)控廠商將其作為人臉識別的重要補充手段，能夠幫助人們在廣泛的攝像機網絡中追蹤一個人，挖掘出更多嫌疑犯的特征。據(jù)外媒表示，雖然當前特征識別看上去仍有漏洞，但隨著人工智能與深度學習的發(fā)展，未來智能識別將成為智能攝像機的標配。具介紹，當前國外許多研發(fā)機構已經開始著手步態(tài)識別，并通過3D深度傳感器來提升步態(tài)識別的準確率?；诖耍覀円灿欣碛上嘈?，未來特征識別并不會落后于人臉識別那么多，也讓更多警務人員的偵察手段更加科技化。