在互联网高速发展和大数据的时代背景下，人们对于自己居住的环境要求也逐渐提升，不少消费者开始关注安防产品，一方面是应对用户日渐苛刻的需求，而另一方面也是减少人工支出成本，安防监控系统领域逐渐向智能化转变。当越来越多的地方普及监控设施，越来越多的地方普及高清监控，随之而来的就是海量数据信息及复杂的视频检索。

　　由此，当智能分析技术应用在各个行业时，若能进行应用环境的区分和运算方法的简化，实现单一应用，为每个行业进行特定开发，并嵌入专门的算法，或只针对某一种或简单几种事件进行分析，比如重要出入口的人员跟踪，系统只需嵌入分析及跟踪算法等，则会简化智能分析技术的运算方式，而智能分析技术也会更贴合行业需求特点，进行更为精准的分析运算。

　　智能分析技术的行业化开发需求一方面来源于行业发展与技术限制，同时，更大程度上取决于实际应用效果的真实反馈。目前智能分析技术有行为分析、特征识别、视频诊断、分类统计等，而不同行业智能视频分析技术应用的侧重点也有不同。如监狱内的智能分析系统主要是越界检测、区域内徘徊事件检测、异常行为识别等，其主要是为防止服刑人员越狱和群殴事件的发生，并维护周界安全等。而对于道路交通高速公路等行业的应用需求，则主要是违章检测、车流统计、逆向行驶、车牌识别、交通事件检测等。对于机场、车站等人员流动性比较大的公共场所来说，为防止危险物品的爆炸和可疑人员犯罪等行为的发生，其对于遗弃物检测和徘徊检测的需求更为突出。

　　目前智能分析技术主要受到应用环境的影响，使得很多功能在实际应用中不是很理想。目前最常见的行为分析功能，如跨线报警、区域入侵检测以及人员聚集、徘徊、打架等，受到应用环境的影响非常严重，常常在实际应用中达不到预期目的。误报或者漏报还是偏高。而且，很多深层次的应用单纯从视频中提取的信息量还是不够，判断准确性达不到要求。不过，大家对于智能监控未来的前景还是很看好的，监控系统每年还在加大建设，光靠人已经无法很好的处理成千上万的监控摄像头所产生的海量数据了，对视频数据的智能化分析和深入应用是必然的趋势。现在智能应用已经到了行业细分阶段，经过实际的项目模式，已经提炼出一些适合做智能分析的行业和场景，进行深入的算法研究，很多产品已经能够达到实际使用，解决客户问题的目的。而且随着视频分析技术的不断成熟，对很多复杂的场景也能够进行比较精确的分析。

　　IVS的前景十分美好，但仍面临漫长的探索路程。目前需要解决两大问题：1.解决冗余数据，2.环境影响，智能分析技术如何突破。智能视频监控和普通视频监控本质的区别在于：普通监控视频只是帮助我们“看”；而智能视频监控不仅要“看”，而且能“看见”、能“理解”，能够搜寻目标，分析视频内容，处理视频监控的结果。