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视频ai关键知识点总结随着人工智能技术的飞速发展，视频AI技术在各个领域的应用越来越广泛，包括视频分析、视频内容识别、视频监控等方面。
视频AI技术的应用不仅可以提高工作效率，还可以为人们带来更好的生活体验。
本文将从视频AI的基本原理、关键技术、应用场景等方面进行详细介绍和总结。
一、视频AI的基本原理视频AI技术是指利用人工智能技术对视频进行分析、识别和处理的一种技术。
其基本原理是通过计算机视觉技术分析视频中的图像数据，识别其中的物体、人、动作等内容，再利用深度学习、神经网络等人工智能算法进行处理，最终实现对视频数据的智能化处理和应用。
视频AI技术主要涉及以下几个方面的基本原理：1. 计算机视觉技术：视频AI技术的基础是计算机视觉技术，它主要包括图像处理、目标检测和跟踪、动作识别等方面。
通过对视频数据中的图像进行处理和分析，识别其中的目标和动作，并将其转化为计算机可识别的数据。
2. 深度学习算法：深度学习是视频AI技术的关键算法，通过构建深度神经网络模型，实现对视频数据的智能分析和处理。
深度学习算法可以通过大量的数据训练模型，从而实现对视频中各种图像和动作的准确识别和分析。
3. 神经网络模型：视频AI技术通常基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型进行实现。
CNN主要用于图像处理和目标检测，RNN主要用于动作识别和视频内容分析，两者结合可以实现对视频数据的全面智能化处理。
以上是视频AI技术的基本原理，下面将介绍视频AI技术的关键技术和应用场景。
二、视频AI的关键技术视频AI技术主要包括以下几个关键技术：1. 视频内容识别：视频AI技术可以实现对视频中的物体、人、动作等内容的识别，从而实现对视频数据的智能化分析和处理。
视频内容识别技术主要包括目标检测、动作识别、人脸识别等方面。
2. 视频分析与处理：视频AI技术可以实现对视频数据的分析和处理，包括视频压缩、视频编解码、视频编辑等方面。
基于人工智能的大规模视频数据集处理和分析人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的快速发展和广泛应用，正在引领着全球科技领域的革命。
其中，基于人工智能的大规模视频数据集处理和分析技术在各行各业中发挥着重要作用。
本文将深入探讨这一领域的研究进展、应用场景以及挑战，并展望未来发展趋势。
一、研究进展随着互联网和移动互联网技术的迅猛发展，视频数据量呈现爆炸式增长。
这些海量视频数据蕴含着丰富的信息，但同时也带来了处理和分析难题。
在这一背景下，基于人工智能的大规模视频数据集处理和分析成为了重要研究方向。
1. 视频特征提取：传统方法中常用手工设计特征进行视频分析，但随着深度学习方法（如卷积神经网络）的兴起，基于深度学习网络进行特征提取成为了主流。
这些网络可以自动学习到更加丰富、准确的特征表示。
2. 视频分类与检索：基于深度学习的视频分类与检索方法取得了显著的进展。
通过训练深度学习网络，可以实现对视频内容的自动分类和检索，为用户提供更加精准和高效的视频搜索服务。
3. 视频内容理解：基于人工智能的方法可以实现对视频内容的智能理解。
例如，通过分析人脸表情和动作，可以实现对情感和行为的感知。
这种技术在安防、智能交通等领域具有广泛应用前景。
二、应用场景基于人工智能的大规模视频数据集处理和分析技术在各行各业中有着广泛应用场景。
1. 安防领域：通过对大规模监控摄像头数据进行处理和分析，可以实现对异常行为、危险物品等进行自动识别和报警。
这种技术在公共安全领域具有重要意义。
2. 智能交通：通过对交通监控摄像头数据进行处理和分析，可以实现交通流量监测、车辆违规检测等功能。
这种技术有助于提高交通管理效率，并减少事故发生率。
3. 媒体与娱乐：基于人工智能的视频处理和分析技术可以实现视频内容的智能推荐和个性化推送。
这种技术可以提高用户体验，提高视频平台的用户粘性和收入。
4. 医疗领域：通过对医学影像数据进行处理和分析，可以实现疾病诊断、手术辅助等功能。
使用AI技术进行实时视频分析的步骤
一、概述
1.AI技术是一种计算机技术，可以用来分析和预测可能出现的事件，也可以用于实时视频分析。
AI技术可以帮助用户辨别图像、检测行为和
识别物体等，因此可以对实时视频进行有效的分析。
2.使用AI技术进行实时视频分析的步骤主要包括：收集视频资料、
实时视频处理、AI算法应用、实时视频分析、实时监控和识别等。
二、收集视频资料
1.首先需要从图像采集设备（如摄像头）收集视频资料。
视频资料可
以是全景视频，也可以是定向的摄像头设备。
对于室外场景，使用全景视
频采集设备可以提供更为完整的信息，而定向摄像头设备则更适合室内场景。
2.收集视频资料的数量和质量也是很重要的。
考虑到算法处理的时间
窗口，应当尽可能多地收集视频资料，以便更好地分析特定场景并及时发
现可能出现异常的情况。
三、实时视频处理
1.在收集到视频资料后，下一步是实时视频处理。
通常的实时视频处
理包括视频预处理、视频帧截取、图像特征提取、人工特征提取等步骤。
2.视频预处理的目的是将来自多个摄像头输入的视频信息转换为特定
格式，以便后续处理。
第三章《走进智能时代》复习测试卷一.单项选择题（每题4分，共40分）1. 下列选项中没有用到人工智能的是（）。
A. 机器人AlphaGo挑战围棋世界冠军李世石。
B. 开车时使用高德导航进行导航。
C. 带虚拟现实头盔后，你看到的所有影像将能完整的把你包围。
D. 阅读外国文献时遇到看不懂的文章，使用谷歌翻译。
【答案】C【解析】【详解】本题考查人工智能相关知识。
人工智能是研究开发用于模拟，延伸和扩展人的智能的理论，方法，技术及应用系统的一门新的技术科学。
该领域的研究包括机器人，语言识别，图像识别，自然语言处理和专家系统等。
机器人AlphaGo挑战围棋世界冠军李世石，涉及人工智能的智能机器人领域，开车时使用高德导航进行导航涉及图像识别领域，阅读外国文献时遇到看不懂的文章，使用谷歌翻译涉及人工智能的机器翻译领域，故ABD都应用了人工智能技术。
带虚拟现实头盔后，你看到的所有影像将能完整的把你包围，这是虚拟现实技术的使用，没有用到人工智能故本题选C。
2. 手机的功能：按住“麦克风”按钮后，对手机讲话，能将声音信息识别并转换为文本信息。
这主要采用的技术是（）。
A.人工智能技术 B. 视频技术 C. 虚拟现实 D. 数据压缩技术【答案】A【解析】【详解】本题主要考查人工智能技术。
按住“麦克风”按钮后，对手机讲话，能将声音信息识别并转换为文本信息。
这主要采用的技术是人工智能的语音识别技术，故本题选A选项。
3. 利用计算机来模拟人类的某些思维活动，如模式识别、医疗诊断、机器证明等，这些应用属于（）应用。
A. 分布计算B. 自动控制C. 人工智能D. 远程教育【答案】C【解析】【详解】本题考查人工智能相关知识。
人工智能是指利用计算机来模拟人类的某些思维活动，如模式识别、医疗诊断、机器证明等。
包括识别和理解，识别有指纹识别，人脸识别，语音识别，理解有机器翻译和人机对话。
故选项C为正确选项。
4. （）人工智能科学技术奖，是为了奖励我国人工智能领域有成就和创新的个人或项目而设立的，共设有科学技术成就奖、科学技术创新奖和科学技术进步奖，从2012 年开始，每年评奖一次。
使用AI技术进行视频分析与识别的技巧与方法
AI技术应用于视频分析与识别的技巧与方法主要包括视频识别与分
析模型和视频检测及跟踪算法。
一、视频识别与分析模型
视频识别与分析模型的基本功能是使用AI技术识别出视频中的物体、场景等，并将视频分解为图片，然后对每一帧图片进行深度学习，从而生
成一系列的特征，作为后续视频分析的依据。
视频识别与分析模型可以使
用多种不同的AI技术，比如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、
图像识别、图像检测等技术。
这些技术都可以帮助AI系统更准确地识别
出视频中的物体和场景，并有效降低分析过程中的噪音。
二、视频检测及跟踪算法
视频检测及跟踪算法是一种用于识别物体及场景的算法。
该算法首先
运用深度学习的方法，基于视频帧中的图片，识别出物体和场景，并生成
特征，然后通过特征跟踪算法，记录视频中物体移动的轨迹，获取准确的
位置及相关的属性，最后根据物体的位置来判断其行为，以及周边物体的
影响。
三、总结
AI技术在视频分析与识别的技巧与方法中，视频识别与分析模型可
以有效帮助AI系统准确地识别出视频中的物体和场景。
使用人工智能开发技术进行视频内容分析的步骤和技巧随着人工智能技术的快速发展，视频内容分析已经成为一种热门的研究领域。
通过使用人工智能技术，我们可以从视频中提取各种有用的信息，例如物体识别、行为分析以及情感分析等。
在本文中，我将介绍使用人工智能开发技术进行视频内容分析的一般步骤和一些技巧。
1. 数据准备和预处理在进行视频内容分析之前，我们需要准备适当的数据集。
数据集应包含不同类型的视频，以确保我们的模型能够适应多样化的场景和情况。
此外，还需要对数据进行预处理，以提高分析过程中的准确性和效果。
预处理过程可包括视频的剪辑、压缩和标注等。
2. 特征工程在视频内容分析中，特征工程是一项非常重要的任务。
特征工程主要涉及从原始视频数据中提取有意义的特征，用于训练我们的模型。
常见的特征包括颜色直方图、光流和帧间差等。
选择合适的特征，能够更好地捕捉视频中的信息，从而提高分析结果的准确性。
3. 构建模型构建模型是视频内容分析的核心步骤之一。
我们可以使用各种机器学习和深度学习算法来构建适应于不同任务的模型，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
通过训练这些模型，我们可以使其具备识别和分析视频内容的能力。
4. 训练和调优模型在构建模型之后，我们需要使用准备好的数据集对其进行训练。
训练模型时，可以使用交叉验证等技术来评估模型的性能，并根据需要进行调优。
调优过程可能包括调整模型的超参数、增加训练数据量以及改进特征工程等。
5. 评估和验证评估和验证模型是确保模型准确性和效果的重要步骤。
可以使用各种评估指标来度量模型的性能，例如准确率、召回率和F1 值等。
此外，还可以进行交叉验证和对比实验，以验证模型的可靠性和泛化能力。
6. 部署和应用最后，当模型经过充分的训练、调优和验证后，就可以将其部署到实际应用中进行视频内容分析了。
可以使用各种开发框架和工具来实现模型的整合和部署，例如TensorFlow和PyTorch等。
面向大规模视频监控的智能检索技术研究随着科技的不断发展，视频监控技术在各个领域得到了广泛应用。
对于政府、企业、社会公共场所等具有重要意义的场所，使用视频监控系统可以快速监测到异常情况，有效保障人民生命财产安全。
目前，面向大规模视频监控的智能检索技术也逐渐受到人们的重视，成为了未来视频监控领域的一个重要研究方向。
一、面向大规模视频监控的智能检索技术介绍传统的视频监控技术主要是通过人员对监控画面进行观察和记录，不仅费时费力而且容易出现错误。
随着人工智能和深度学习等技术的发展，智能视频监控技术也得到了快速发展。
现在，新型的视频监控技术能够通过智能分析和处理监控画面，自动识别特定行为和属性，快速准确地进行报警和搜索。
面向大规模视频监控的智能检索技术是一种可自动提出关键事件和行为的技术。
它可以快速准确地进行目标检测、目标识别和人群行为分析等任务，有效提高了视频监控的效率和精度。
此外，在特殊情况下，例如恐怖袭击、灾难事件等，智能检索技术能够快速识别特定人员和物品信息，提高安全防范能力。
二、面向大规模视频监控的智能检索技术的研究现状随着智能视频监控技术的发展，面向大规模视频监控的智能检索技术也得到了广泛研究。
在目标检测和识别方面，研究者提出了一种基于深度学习的快速检测方法，可以在复杂背景下识别出行人和车辆等对象。
在人群行为分析方面，研究者提出了一种基于行为标签的人群聚类方法，能够快速准确地识别和跟踪人群行为。
此外，还有一些研究者使用图像检索技术，通过图像相似度匹配来自动检索和分析监控视频。
三、面向大规模视频监控的智能检索技术的未来发展方向目前，面向大规模视频监控的智能检索技术还存在一些问题和挑战，例如检索准确率不高、计算资源消耗大等。
未来，人工智能、云计算等技术的发展将会带来更大的机遇和挑战。
未来的智能检索技术将会更加智能化、个性化和可定制化，例如智能推荐、自学习和自适应性等功能。
此外，在数据安全方面，未来的视频监控技术需要加强对数据的加密和保护，确保数据安全和隐私保护。
大数据的概念、技术与挑战学院：信息科学与技术学院专业名称：计算机应用技术学号：姓名：指导教师：时间：大数据的概念、技术与挑战【摘要】计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长，大数据时代正式到来．数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源，如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题．大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生．对大数据的基本概念进行剖析，并对大数据的主要应用作简单对比．在此基础上，阐述大数据处理的基本框架，并就云计算技术对于大数据时代数据管理所产生的作用进行分析．最后归纳总结大数据时代所面临的新挑战．【关键词】大数据，技术，挑战，数据分析，云计算近年来，伴随着物联网、云计算、移动互联网等新技术的迅猛发展，数据正以前所未有的速度不断增长和积累，大数据时代已经到来，这引起了产业界学术界科技界和政府机构的广泛关注。
大数据的火热并不意味着对于大数据的了解深入，反而表明大数据存在过度炒作的危险．大数据的基本概念、关键技术以及对其利用上均存在很多的疑问和争议。
一、大数据的基本概念及大数据时代产生的必然数据是云计算技术的延伸，更是社会进步和发展的必然结果，大数据时代的到来引领了未来IT技术发展的战略走向。
在信息和网络技术飞速发展的今天，越来越多的企业业务及社会活动实现了数字化，特别是随着数据生成的自动化及数据生成速度的加快，数据量也随之快速增长。
同时，随着存储设备、内存、处理器等电脑元件成本的稳定下降，使得之前较昂贵的大规模数据存储和处理变得十分经济，也使得大数据的存在成为可能。
传感器数据也是大数据的主要来源之一。
在物联网时代，成万上亿计的网络传感器嵌入在数量不断增长的智能电表、移动电话、汽车等物理设备中，不断感知、生成并传输超大规模的有关地理位置、振动、温度、湿度等新型数据。
二、大数据的特点及关键技术分析1.大数据的特点大数据不是一种新技术，也不是一种新产品，而是一种新现象，是近来研究的一个技术热点大数据具有以下4个特点，即4个V:( 1) 数据体量( V olumes) 巨大大型数据集，从TB级别，跃升到PB级别；( 2) 数据类别( V ariety) 繁多数据来自多种数据源，数据种类和格式冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据；( 3) 价值( V alue) 密度低以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅一两秒钟；( 4) 处理速度( V elocity) 快包含大量在线或实时数据分析处理的需求，1秒定律。
使用机器学习技术进行视频内容识别的步骤和技巧机器学习技术的快速发展为视频内容识别提供了卓越的机会。
视频内容识别是指通过机器学习算法分析和理解视频中的物体、动作、场景等信息。
这一技术在广告投放、社交媒体监控、视频搜索和内容审核等领域都有广泛的应用。
本文将介绍使用机器学习技术进行视频内容识别的步骤和技巧。
步骤一：数据收集数据是机器学习的关键。
在进行视频内容识别之前，我们需要大量的带有标签的视频数据集。
这些数据集可以通过互联网上的公共数据库、影视资源网站或者公司内部收集而来。
数据收集时需要注意数据的多样性和数量，以确保机器学习模型的泛化能力。
步骤二：数据预处理在进行机器学习之前，需要对数据进行预处理。
主要包括以下几个步骤：1. 视频分割：将长视频切割成较短的片段，以提高算法的处理效率。
2. 帧提取：对每个视频片段进行帧提取，将视频转化为一系列的图片，并保存下来。
3. 标签化：为每个帧添加相应的标签信息，例如物体、动作、场景等。
步骤三：特征提取特征提取是机器学习算法的核心环节。
通过将每个帧转化为对应的特征向量，可以抽取出代表视频内容的关键特征。
常见的特征提取方法包括：1. 像素值特征：将每个帧的像素值作为特征向量。
2. 基于颜色直方图的特征：将每个帧的颜色分布作为特征向量。
3. 基于光流的特征：通过计算连续帧之间的光流信息来提取特征。
4. 深度学习特征：使用预训练的卷积神经网络（CNN）模型提取特征向量。
步骤四：训练模型在完成特征提取之后，需要使用机器学习算法训练模型。
常见的算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（CNN）等。
在训练模型时，需要将数据集分为训练集和验证集，通过交叉验证等方法选择最佳的模型参数。
步骤五：模型评估和调优完成模型训练后，需要对模型进行评估和调优。
一种常用的评估方法是计算预测结果与真实标签之间的差异，例如精确度、召回率和F1值。
如果模型表现不佳，可以考虑调整模型参数、增加训练数据集的多样性或使用更复杂的模型结构等方法进行进一步改进。
如何利用人工智能开发技术进行视频内容分析人工智能（AI）正逐渐渗透到我们生活的方方面面，其中之一便是视频内容分析技术。
随着互联网时代的到来，视频数据量呈爆发式增长，传统手动分析视频的方式已经无法满足需求，而AI技术的应用可以大大提高视频内容分析的效率和准确性。
本文将介绍如何利用人工智能开发技术进行视频内容分析。
一、人工智能在视频内容分析中的作用人工智能可以通过机器学习和深度学习等技术，让计算机具备智能分析视频内容的能力。
与传统的视频内容分析方法相比，人工智能技术不仅可以提高分析效率，还能够解决一些传统方法无法解决的问题。
首先，人工智能可以自动化分析视频。
传统的视频内容分析往往需要耗费大量人力物力，而人工智能可以自动化、快速地分析大量的视频数据，大大提高了分析效率。
例如，利用人工智能技术可以快速识别视频中的物体、人脸，进行目标追踪等。
其次，人工智能可以提高视频内容分析的准确性。
由于人的视角和认知有限，传统的分析方法容易产生主观误判，而人工智能可以根据大数据的学习和训练，避免主观因素的干扰，从而提高分析的准确性。
例如，在视频监控领域，利用人工智能技术可以实现精准的行为分析，快速识别异常行为。
二、人工智能开发技术在视频内容分析中的应用在视频内容分析领域，人工智能开发技术广泛应用于多个方面，下面将对其中几个应用进行介绍。
1. 视频内容分类视频内容分类是指对视频进行分类，例如识别视频中的电影、电视剧、广告等不同类型的内容。
利用人工智能开发技术可以通过对视频的视觉和音频特征进行分析，自动将视频进行分类，提高视频管理的效率。
2. 物体检测与识别物体检测与识别是指识别视频中的物体，例如汽车、人、建筑物等，可以应用于安防监控、智能交通等领域。
利用人工智能开发技术可以通过深度学习算法，对视频中的物体进行准确识别，并且可以实现目标的追踪和跟踪。
3. 人脸识别与表情分析人脸识别与表情分析是指识别视频中的人脸，并分析出人脸的表情，可以应用于人脸认证、智能客流统计等领域。
智能分析助力大数据时代视频检索技术发展随着“和谐社会”、“平安城市”建设的不断深入，全国进入了安防设施建设的高潮期，监控摄像头已遍布中国大地的每个街头，昼夜不停地监视和录像。
然而，有了相关视频不等于就找到了目标信息，查找视频、分析视频的工作常常会耗用大量的时间和人力。
如何在海量视频中更方便、更省力地查找到相关信息呢?现在，随着安防智能化需求越来越强烈，视频检索技术也得以快速发展。
随着视频监控系统在公安、交通等敏感领域的大规模应用，电子眼帮助破案的报道时有耳闻。
一方面，这些事例从正面体现了视频监控系统的社会价值;另一方面，也引发了更多的关于视频检索的深层次需求。
在实际应用的过程中，用户常常希望可以快速地从海量的数以万计的摄像头视频录像中，方便地找到一些有明显特征的人或物。
传统的基于预设告警和时间的视频检索方式，对于这类深层次的需求往往无能为力，常有“隔靴搔痒”之憾，因而如何快速准确地进行智能的检索就成为大型视频监控系统需要解决的重要课题。
视频监控检索是针对视频监控平台，为用户查找视频监控信息的检索。
用户通过录入相关监控事件的检索信息，由系统运算并返回检索结果。
视频监控检索关注的数据以视频为主，主要目的是定位查找某个事件的起因和关联的发展过程，事件的关键信息数据包含：时间、地点、主导事件的人或物、图像和声音信息。
检索条件传递的信息越丰富，定位越精准，检索的算法也就越简单;相反，检索条件传递的信息越简单，定位就越模糊，想要精确定位时，检索算法的难度也就越大。
一般来说，用户期望检索条件简单，同时也能定位精准。
常见的视频检索技术主要分为两大类：选中码流和选中时间。
对于选定码流，可以是直接通过摄像机的名称、编号等进行检索，选中感兴趣的码流。
因此可引伸出来一些具体的应用：如，知道地理位置，在设备资源分级里进行检索;知道设备编号，进行编号的快速查找;知道名称，对名称进行的模糊检索以确定具体码流;也可借助电子地图，知道设备的大概位置，在地图上进行查看，从而选定码流。
而对于选中时间，常常是在选中码流的基础上进行的，可以是选定一路或者多路的码流，精确到以秒为单位的检索;也可以是所有的码流，关注在某一时间点开始的视频，对应的是多路同时同步回放检索。
目前较为主流的切片检索、快照检索、基于时间轴的拖动快速预览检索均是属于这一类，先选中码流，再选中时间。
切片检索，指使用者知道具体感兴趣的物体、人或车在哪一位置，对应的是哪一路码流，但不确定是在什么时间发现变化，出现、消失或者其它的状态改变。
切片检索可理解为二分法，将指定的码流在时间上进行等分，通过两两快照的对比，找到感兴趣的物体发生变化的那一时刻。
快照检索，是基于先选定某一时刻，再选择一组码流或所有码流进行快照显示，通过快照的检索。
这种应用主要解决知道某些人、车、物体等在某一时刻出现过，但在哪个位置出现，不清楚，通过快照检索，可以快速检索出来。
基于时间轴的拖动检索，则是选定码流的基础，通过拖动时间轴，确定时间点的检索，优点是可以自由控制检索的速率，快速完成对选定码流的检索。
因为安防监控具有对象不可预测、系统多方联动等固有属性，因此，基于图像识别技术检索和基于事件检索便成为安防监控视频检索的左膀右臂。
基于图像识别技术检索作为安防视频监控，事故的发生往往是不可预见的。
对过往的录像视频，常常会需要针对具体的事故去按照指定的一些条件，重新设定一些规则，提取出感兴趣的视频数据。
这类条件，主要分为两类，一类是基于行为的，如越线、逆行、丢失、遗留物、徘徊、区域入侵、人数统计、车速测试、烟感等功能的分析，另一类是基于识别的，如人脸识别、车牌识别等技术。
以上两类都是基于图像分析，在事后对具体的视频数据设定感兴趣区域，设定规则，进行图像分析的检索技术。
此类技术对图像分析的算法要求较高。
基于事件检索安防监控系统往往不会是单一的视频监控，会结合一些第三方的系统，如门禁、报警、消防等系统，也会结合一些生产业务相关的系统，又或者是一些前端或后端的智能分析系统。
这些系统结合起来形成立体式的安防系统，安全等级高。
而当这些系统报警时的视频往往是用户最为关注的。
对于这类的检索，可归纳为基于事件的检索。
这类检索的特点是，用户事先设定好一些条件或者规则，当视频符合这些条件或规则后，会判定为一类事件，再把这个事件对应的码流和时间一一对应，保存下来。
对于这种基于事件的检索，事后只需要根据事件的一些条件，即可把相关视频检索出来。
此类检索的特点是可快速地把具体的符合某一类规则事件的视频检索出来，针对性强。
为了更准确地找到确定的事件，用户可以在检索的时候输入多个检索条件同时进行检索，称之为多维检索。
多维检索能在用户知道多个条件的前提下，更精准地找到所需要的录像数据。
多维检索看起来简单，但是实现多维检索必须有强大的检索引擎。
这个是很多软件平台厂商都忽略的一个功能。
从根本上看，视频检索技术应用于安防监控是以智能视频分析技术为基础的。
智能视频分析技术是指利用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。
近几年，大数据一词越来越多地被提及与使用，涉及到各行业，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。
智能视频分析技术的引入可以极大地提升原有海量监控视频存储系统的检索效率和命中率。
随着行业的快速发展，在海量监控视频存储系统上，引入智能分析技术将成为一种趋势。
智能视频分析技术源自计算机视觉技术，计算机视觉技术是人工智能研究的分支之一，它能够在图像及图像内容描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来有限理解视频画面中的内容。
在大数据时代，人们对智能视频分析技术越来越看重。
智能视频分析依赖于视频算法对视频内容进行分析，通过提取视频中关键信息，进行标记或者相关处理，并形成相应事件和告警的监控方式，人们可以通过各种属性描述进行快速检索。
如果把摄像机看作人的眼睛，而智能视频监控系统可以理解为人的大脑，智能视频分析技术借助处理器的强大计算功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，获取人们需要的信息。
随着大数据时代的到来，如何发现或找出客户最需要的视频信息是一个难题，智能视频分析未来应大有用武之地。
如今，智能分析产品已经在安防监控行业遍地开花，并且很多产品已用在商业和生活环境中。
目前智能视频分析技术主要针对实时的视频图像进行分析，起到提前预警的作用，这方面的应用已经渐渐趋于成熟。
以下是为主流厂商具备的智能分析功能：智能检索(视频浓缩)：该技术可用于事后快速查找，可以在几秒钟内搜索几天内的视频，或是搜索时段内同颜色车辆或是同一脸部画面，将数小时甚至数天、数十天的录像缩短为几分钟，极大地节省事后查找时间。
ROI(感兴趣区域)+ePTZ：为快速控制PTZ摄像机选择ROI，用户不用牺牲分辨率即可灵活浏览百万像素摄像机拍摄的特定区域的画面。
影像转换(Transcoding)：提供流畅的Internet视频浏览，通过iPad/iPhone 或IE浏览器轻松进行远程管理、即时浏览、回放和PTZ控制等。
定制用户通知方式：支持任何以HTML格式下载和存储的地图，比如Google 地图，都能被重新编辑用来配置摄像机;当警报发生时，地图便会自动弹出，用户可直接在地图上点选相关摄像机Icon，查看即时画面;还可同时即时浏览和回放同一部摄像机的影像画面。
入侵检测技术(例如：警戒线、警戒区、目标出现等)：可实现预防，结合视频摘要技术可实现更快的视频内容检索。
行为检测技术(例如：剧烈动作、尾随、奔跑、徘徊、逆向移动等)：可实现对异常行为的检测，实现事件预防或事中报警。
由于不同行业的业务需求以及应用场景的差异性，很难有一种智能视频分析技术可以满足不同的行业的需求。
相反的，智能视频分析技术在不同的行业应用中将会有越来越多的定制化特性和需求，具体表现如下：l、金融行业在金融行业应用中，可以结合ATM面板路的摄像机，利用智能视频分析技术自动发现是否安装读卡器、黏贴虚假广告纸条、遗留钱包或钥匙等异常事件;利用人脸分析技术自动发现蒙面取款、多人同时取款等异常事件;还可以结合ATM自助大厅的全景监控摄像机，利用智能技术及时发现尾随跟踪、打架斗殴等一系列危害客户的行为事件。
此外，还可以与银行自身业务相结合，推出基于人脸识别的自动授权系统。
2、公安行业在公安行业应用中，利用人脸识别技术可以在车站安检口、酒店、KTV等娱乐场所出人口实现人脸的实时抓拍和嫌疑人员实时布控抓逃的功能;利用人脸大库检索技术可以实现人员身份快速确认和二代证数据库查重功能，发现重复办证的人员，以杜绝一人多证的情况;在公安刑侦破案过程中，可利用视频浓缩技术对相关犯罪视频进行浓缩摘要，利用检索技术实现可疑目标在不同视频片段中的匹配检索，从而帮助办案人员快速发现破案线索，提高破案效率。
3、交通行业在交通监控系统应用中，智能视频分析技术能够通过对监控视频图像的实时分析对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪，并分析和判断目标的行为，从而能在异常情况发生时及时做出反应，做到早期侦测和主动防范，帮助安保人员有效避免或高效处理有威胁或突发性的事件。
除了实时防范，智能分析对提升录像检索的效率同样起到重要作用。
基于智能分析，视频监控的录像资料中可以自动添加各种分析数据，包括各类智能报警事件、人脸识别信息、人物形态信息等等，基于这些数据，交通安保人员可以根据各种事件和信息高效便捷地检索到相关视频，从而从海量的存储数据中解脱出来，提升效率。
4、厂区监控随着现代化企业制度在我国的普及和深化发展，企业的信息化建设不断深入，利用智能视频分析技术对企业进行安全防范工作已是大势所趋。
在现代化企业中，工厂实施视频监控系统，安全保卫部门可以实现在企业厂区门口、厂房、办公楼、周界围墙、仓库等地点进行实时全天候视频监控。
智能视频分析技术可为厂区监控提供虚拟警戒线的功能，在厂区的边境线、警戒线等各种有形或无形的界线上，该技术可以通过监控摄像机的画面内容识别直接完成周界警戒告警任务。
用户可自由在视频监控画面上直接定义虚拟警戒线。
一旦有目标符合警戒规则，设备立刻通过视频监控系统向监控人员发出实时告警。
此外，智能视频分析技术还能实现厂区内部的财产保护，通过在位于管理中心的高清监控管理平台植入智能分析模块，系统可对仓库、停车场等场所图像进行智能分析，实现对可疑人员、物品异常移动等财产安全事件的准确判断，并联动报警系统及时发出告警信号。
虽然智能视频分析技术已经得到了快速的发展，但不可否认其中也存在一些如误报、漏报、行为判断能力不足等问题。
为提升智能视频分析产品的应用场合，在完善核心算法的同时，现阶段智能视频分析技术将继续向以下几个方面努力：首先，要提高视频分析功能模块的适应性，兼顾实时性的需求，使之适应更为复杂和多变的现场环境。
