进入二十一世纪，公共安全毋庸置疑已成为全球化的一大热点，其应用也已綷-渗透到社会的方方面面，并已开始影响和改变着人们的生活方式。安防监控兼顾公共安全、工业和商业、交通运输，还有家居和消费。面向公共安全的应用已綷-篭-盖了城市区域监控、政府国土安全，以与确保社会稳定息息相关的公检法部门;面向工业和商业的应用已綷-从重点设施向常规场所扩展，使得在银行、游戏和零售等人们活动的频繁区域得到安全的保证;面向交通运输的应用更是不断推陈出新，完善安全保障措施不仅在车站、码头和机场内外，也在道路、路口和航道等地方提出多种多样的需求。
基于公共安全的重要性，在市场和需求的推动下，数字视频技术与高清晰图象技术迅猛异常，数字视频的监控规范也呈几何级数增长。情况有时就是那么有趣，数字视频的规模越来越大、视频清晰度越来越高，摄像机的增加、存储设备的增长，却不能同时提高视频监控的有效性。原因非常简单，一切安全防范系统的实际效果最终取决于人防、物防、技防三者的融合。而超大规模的视频监控规模和高清晰度图像，造成了图像信息量的幂级数增长，不可避免地带来了操作人员的视觉疲劳和图像检索回放的困难，影响了监控与追溯的有效性。可以想象，随着未来物联网建设的展开，物的真实性监控也会延伸到视频监控范围，提高视频监控系统高清晰图象的监视和存储的有效性问题将更加突出。
解决视频监控有效性的出路只有一条，那就是让摄像机具有更高的“智能”。从人眼的视觉实践中都能够体会到，人眼看到的是一个包括150o视角的大范围的全景图象，而真正清晰的只是其中注视着的焦点部分。同样，视频监控摄像机的监视画面中真正需要关注的也并非是全部画面，也只是其中的一小部分。如果摄像机能够自行识别监视的焦点，每次传输、显示、存储的是这真正有用的部分画面，那么视频监控的有效性将大大提高，图像的传输压力也会减轻、存储量和存储设备都将大大下降，工程的投资效益也会大幅提高。
智能安防与传统安防的最大区别在于智能化，我国安防产业发展很快，也比较普及，但是传统安防对人的依赖性比较强，非常耗费人力，而智能安防能够通过机器实现智能判断，从而尽可能实现人想做的事。杨教授以智能视频和非智能视频举例，智能视频使人可以不必盯着画面，机器自动识别，并能对突发事件自动报警，而非智能视频监控则需要人去判断。
物联网安防也有智能判断，比如周界防范，对于刮风下雨等自然情况，导致围栏晃动，经过智能分析可以判断出是否是风力等自然因素影响，或是有事件发生，从而排除因自然因素导致的误报警情况发生，减少因误报导致的出警，降低了保安人员的劳动强度，极大地节省了人力。智能安防是按照人的思维方式处理安防报警的事件。
我国安防产业在向智能化迈进的过程中也遇到了一定的阻力，其中最重要的阻力就是算法。由于智能安防的智能程度不同，简单的情况可以进行分析判断，遇到复杂的就不行了。比如人流识别，简单街道人流识别也简单，但是在复杂街道或复杂场景，智能视频在分析时经常无法识别，且识别的准确率低，算法不好就使得准确率得不到保证。例如周界系统调的域值高了容易误报，域值低了容易造成不报。现在安防业的智能程度还不够，智能化无法达到人眼识别的程度，安防智能化的可提升的空间仍然很大。
不言而喻，在智能安防工程中还应该注意它们与原有的技术、产品的关系。只有使得新的系统与原有的安防系统两者有机地融合为一体，才可能发挥出智能安防所设想的效果和效益。把安防的监控范围扩展到人的信息行为方面形成“智能安防”，还会有许多新技术、新问题需要研究解决。
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