从市场的需求情况来看，对智能监控技术的需求量处于不断上升的过程当中。从我国的智能监控技术应用市场正在从“概念验证”阶段向“规模应用”阶段转化。那么，智能监控技术如果要想较快发展进入大规模应用的阶段，必须要解决以下三大问题：
1、提出行业化智能技术应用解决方案
行业化解决方案是实现智能视频分析功能“标准化”的唯一途径。经过在整个监控领域对智能化技术做标准化是不现实的，但在众多重要而专业的领域中经过不断实践、提炼和深度研发，在该行业内部形成具有行业共识的“标准功能模块”是可行的，有利于将智能视频在该领域推向大规模应用。
2、解决智能化的平台软件问题
传统的平台软件无法操作智能设备，这是因为有几个重要的原因：
智能视频分析系统与传统系统在报警信号的来源上有非常大的差异，前者来自视频内容本身的分析，而后者需要来自其它的传感器，如红外探头等。如何从视频内容中获得、处理、传递、存储、搜索以及视觉表达这些报警信息是智能系统必须要解决的问题，而传统的平台软件显然无法直接兼容性地解决这些问题。
做智能研发的公司往往规模比较小而鲜有参与大型行业工程实践的经验和机会，难以有研发并完善平台软件的机会。而做平台软件的公司往往经过多年工程项目的积累，在传统的平台软件上已经做得很成熟，但是这些工程性的公司却缺少了智能核心技术。因此无法直接在自己的平台软件上添加对智能设备的控制，或者无法在平台软件后台进行直接的智能化处理，即使一定程度上可以在后台软件做一些基本的智能处理功能，也无法进行大规模的智能功能部署，因为后端的智能处理方式需要把前端图像通过数字化传输回来之后，经过数字图像的解压缩、智能处理、再压缩和存储的过程，非常消耗计算资源，因此实际上无法进行大容量的智能视频分析部署。由此可见，智能化的平台软件必须要获得解决。
3、行业化智能技术深度研发
行业应用过程中，不断涌现新的智能视频分析需求，这些需求和行业的应用紧密相关，未来的智能绝对不是简单的入侵报警、绊线检测之类的基本智能分析，例如，可靠的人类行为分析、社会公众事件的识别、跨越场景的跟踪以及360度全景拼接技术等都成为智能技术深度研发的典范，深度研发的需求从本质上要求智能系统可以做到人眼和大脑协同工作相类似的效果;在地铁的智能应用中，分析扶手电梯的运动方向、模糊估计人流堵塞程度以及在大型人脸数据库中做人脸的搜索识别等将成为主流需求。因此行业化的智能技术深度研发将是智能技术获得行业推广和广泛应用必须要完成的艰巨任务。
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