智能視頻分析技術是監控技術第三個發展階段“機器眼 機器腦”中的“機器腦”部分，它借助計算機強大的數據處理能力過濾掉視頻畫面無用的或干擾信息、自動分析、抽取視頻源中的關鍵有用信息，從而使攝像機不但成為人的眼睛，也使計算機成為人的大腦。智能視頻監控技術是最前沿的應用之一，體現著未來視頻監控系統全面走向數字化、智能化、多元化的必然發展趨勢。智能應用，一定程度上解決了高清監控系統所面臨的問題。

　　智能分析技術的出現能夠從一定程度上解決高清視頻監控系統所面臨的問題，在高清視頻監控系統中，因為有了高質量的視頻源，智能視頻分析才有基礎。另外，很多智能技術應用只有在高清視頻的基礎之上才有實用性，如人臉識別等應用。高清視頻技術可以給我們帶來高清晰的包含豐富完整信息的高質量視頻源，沒有高質量的視頻源，視頻智能分析就會因為視頻分辨率的問題影響準確率，也會因為場景問題而損失信息量。

　　首先，可以利用智能視頻分析技術進一步提取有效信息進行高精度編碼，減少帶寬無效信息的占用。例如，可以對視頻場景進行紋理分割，再進一步地將視頻信息轉化為語義信息，將圖像編碼轉化為對圖像的理解，這樣將一個場景可以表達為建筑、道路和目標等對象的組合，從而精簡了信息量。

　　其次，在視頻的時間軸上，利用動態偵測、事件檢測、行為分析等智能化分析技術，還可以對視頻進行有選擇性的動態存儲和告警事件存儲，從而可以濾除大量的冗余視頻信息占用存儲空間。目前，該模式廣泛應用于鐵路綜合視頻監控系統，即只有場景出現用戶定制化的異常事件時才進行片段存儲，這樣大大節約了存儲設備的成本。

　　再次，在視頻的空間范圍內，用戶可以只對感興趣區域進行存儲和處理，同樣可以大大減少視頻分辨率增大所帶來的問題。例如，視頻場景包含了一些天空等無關區域，可以通過標識將此區域不做存儲，這樣每一幀圖像都能夠節約一定的存儲空間。

　　最后，利用視頻內容分析和視頻搜索等智能化技術，我們可以快速地定位事件視頻，實現標簽化的視頻數據管理和數據查詢，從而提升整個視頻監控系統的數據管理效率。反過來說，如果沒有視頻智能分析，高清視頻監控系統就僅僅停留在“看”的初級階段，而沒有上升到“用”的高級階段。

　　從實現方式上來說，前端化和后端化的智能化應用都是非常有意義的。在前端應用方面，智能化算法嵌入到高清攝像機中可以實現視頻數據的實時分析并靈活決定視頻流的傳送和存儲策略，從而可以節約大量冗余視頻信息所消耗的資源。在后端應用方面，智能化技術應用到后端，結合云計算和云存儲技術，可以實現整個高清監控系統的智能檢索和智能存儲。

　　因此，高清視頻和智能化技術是相互促進和互為發展基礎的，從本質上來講，高清視頻只是提供了數據的內容，智能化技術則是對內容的第一次使用和消費，同時產生二次數據和內容。高清視頻監控系統中更為廣闊的應用一定是在此基礎上的進一步數據挖掘，通過深層次的信息挖掘，必將在各個行業產生豐富多彩的應用解決方案。