智能视频分析、视频质量诊断介绍

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。

智能视频质量诊断系统北京立天洋网络科技2020年7月目录1. 概述 (3)2. 设计原那么 (3)3. 系统设计 (5)3.1 系统结构设计 (5)3.2 模块设计 (6)4. 系统功能 (7)4.1 视频诊断功能 (7)4.2 系统应用 (8)5. 系统部署与运行 (12)6. 系统特点 (12)1. 概述视频质量诊断系统是一种智能化视频故障分析与预警系统，对视频图像显现的雪花、滚屏、模糊、偏色、画面冻结、增益失衡、云台失控、视频信号丢失等常见摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判定和报警。

系统按照诊断预案自动对摄像头进行检测，并记录所有的检测结果。

用户可通过Web网页对系统运行情形进行监控，接收报警，处理报警，查询历史信息，并可依照摄像头所在区域、品牌、故障类型、故障严峻程度等不同属性进行多种统计分析。

利用视频质量诊断系统，用户能够有效预防因视频采集设备、视频传输等环节导致的图像质量问题及所带来的缺失，并及时发觉破坏监控系统的不法行为。

在设备、传输发生问题后，能够迅速进行处理，保证监控系统有效运行。

系统亦有利于关心用户快速把握前端设备运行情形，轻松爱护大型监控安防系统。

2. 设计原那么结合当前视频诊断的技术进展趋势和项目实际需求，提供高性价比的最优设计方案，是本系统设计的指导思想，也是系统方案设计的差不多动身点和追求目标。

在设计中，遵循以下原那么：⏹先进性：在系统设计方面，在系统有用性的前提下，采纳领先的视频图像处理算法与数字通讯技术，确保系统在国内的领先地位。

系统具有完备的功能，易于升级扩展，具有较长的使用周期，能够在较长的时刻段内满足应用需求。

⏹可行性：系统与用户以及上级治理部门的需求和治理制度相适应；与建设规模方面的实际情形相吻合。

系统具有较高的有用效能⏹可靠性：系统能够长期稳固、安全可靠地运行。

在故障发生时，不阻碍其它系统的运行。

⏹标准性：系统设计时，所采纳的技术手段遵循业界标准，专门是提供了标准接口，使系统具有良好的兼容性，能够与其它系统连接，同时可适应今后的升级或扩展。

视频设备质量诊断系统产品说明书产品介绍视频设备质量诊断系统，是视频图像、视频设备故障分析与预警系统，对视频的采集、传输、存储进行全程的监控和预警，并对重点监控点、监控时段等视频数据进行备份，实现系统监控设备的资产管理维护。

系统按照预案可对视频图像出现的视频移位、增益失衡（亮度异常）、视频信号缺失、视频雪花噪声、图像遮挡、模糊、偏色等状况进行自动诊断，对视频设备的网络状况、登录情况、硬盘信息和报警信息进行检测分析。

系统采用分布式结构，依据用户网络状况、部署和需求，部署于中心，或分布在各个分中心。

视频设备质量诊断系统有效预防因视频采集、视频传输、视频存储等环节导致的图像质量问题而给用户带来损失，保障监控系统有效运行。

应用领域视频设备质量诊断系统主要应用于大型视频监控联网系统，实现系统关键运行部件的质量监测和预警，如对视频监控需求量较大的金融、公安、电力、教育等行业，以及各大中型企业、连锁型酒店、商店等。

系统架构系统功能通道检测诊断功能列表功能描述自动检测由于线路老化、传输故障、接触不良、电磁干扰等因素视频雪花噪声检测造成的视频图像出现雪花噪声干扰现象自动检测因前端摄像机人为恶意遮挡或视频传输环节故障而引画面遮挡检测起的视频遮挡现象自动检测因前端摄像机工作异常、损坏、人为恶意破坏或视频传视频信号丢失检测输环节故障而引起的视频信号丢失现象视频位移检测自动检测视频画面是否出现位置变化自动检测由于摄像头故障、增益控制紊乱、照明条件异常或人为视频亮度异常检测恶意遮挡等原因引起的画面过暗、过亮现象画面模糊检测自动检测由于镜头聚焦不当，镜头老化导致的视频模糊现象自动检测由于线路接触不良、外部干扰或摄像头故障等原因造成视频偏色检测的视频大面积偏色现象检测硬盘录像机中的定时录像内容是否完整，检测设备报警录像录像完整性检测情况是否正常检测视频通道是否有码流值，判定设备视频通道的功能可用性，码流检测诊断视频通道是否存在不可用的故障检测设备存储介质上实际录像资料的时间跨度，判定是否满足设存储天数检测定的存储天数要求检测设备视频通道是否开启音频编码，并检测开启了音频编码的音频检测视频流中是否含有音频数据，以及声音是否噪音、音量大小等视频质量故障部分图列如下：画面模糊信号丢失视频偏色雪花噪声亮度异常画面遮挡设备质量诊断功能列表功能描述网络状况监测设备连接是否成功、主要判断依据为网络通信错误码工作状态诊断检测设备登录是否正常，通道视频丢失、视频遮挡、视频动检进行检测（主要依据设备SDK，支持智诺、海康、大华）磁盘状态包括硬盘工作状态检测，获取硬盘数量、硬盘容量等信息录像执行情况诊断检测监控设备的录像状态，判断设备是否按照设定的录像计划在存储视频数据录像备份功能列表功能描述录像备份对监控系统中重点关注的视频通道进行中心集中备份，将录像存储在性能稳定，存储容量较大的磁盘阵列中，增加保存时间、提高录像资料安全性资产管理功能列表功能描述设备资产信息管理管理视频设备的安装日期、安装公司、序列号、发票、设备类型、报废年限通道资产信息管理管理摄像机的安装日期、安装公司、序列号、发票、设备类型、报废年限邮件通报功能列表其他功能列表系统性能软件运行环境服务端：Windows 2003 Server EE数据库：mysql5.5客户端：WinXP/2003/win7浏览器：IE6.0/7.0/8.0/9.0硬件运行环境服务端：CPU：Xeon E5-2609 2.4GHz及以上内存：4G及以上硬盘：1TB及以上网络：1000MB客户端：CPU：Intel(R) Pentium(R)D cpu 2.6GHZ 及以上内存：2G 及以上硬盘：250G 及以上显卡：NVIDIA GeForce 8500 GT 及以上产品应用独立运行模式视频设备质量诊断系统（VQDS）可以作为独立系统运行，VQDS基于现有视频监控系统网络，采用BS架构，系统服务端通过设备协议SDK接入前端视频设备，包括DVR、NVR、DVS、IPC等，支持模拟摄像机CIF、D1等格式，支持高清摄像机720P、1080P等格式的诊断分析；客户端使用IE浏览器进行访问，实现设备管理、用户管理、诊断预案管理、各项数据展示等。

01 视频质量诊断系统--标准方案视频质量诊断系统(标准方案)1. 产品描述视频质量诊断系统是一种智能化视频故障分析与预警系统，对视频图像出现的模糊、偏色、噪声、视频信号丢失、亮度异常等常见摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警。

系统按照诊断预案自动对摄像头进行检测，并记录所有的检测结果。

用户可以通过Web页面监控系统状态，进行信息查询、统计，维护设备信息，进行系统管理等各种操作。

利用视频质量诊断系统，用户能够有效预防因视频采集设备、视频传输等环节导致的图像质量问题及所带来的损失，并及时发现破坏监控系统的不法行为。

在设备、传输发生问题后，可以迅速进行处理，保障监控系统有效运行。

系统亦有利于帮助用户快速掌握前端设备运行情况，轻松维护大型监控安防系统。

2. 系统逻辑结构视频质量诊断系统通过网络从硬盘录像机或者流媒体服务器获取视频信号后，完成视频诊断并存储诊断结果，如果摄像头有故障，会在视频质量诊断设备的显示屏上给予报警提示。

利用Web服务器完成后台配置与用户交互。

依据用户网络状况和部署规模、需求，视频诊断处理器可以采用一台或多台实现，可以集中部署在监控中心，或分布在各个分中心。

添加物理连接图3. 产品功能3.1. 质量诊断功能对需要检测的摄像机一些常见的异常，如模糊、偏色、噪声、视频信号丢失、亮度异常等情况进行检测，并将异常代号、实时图片保存。

3.2. 异常展示及报警功能将异常的摄像机编号和异常代号展示在设备的显示屏上，同时发出报警声提示。

3.3. 故障处理故障处理分为确认误检、维修、忽略。

确认误检时自动将误检图片添加到背景文件夹中，确认维修后该摄像头在未维修好后处于不检测的状态。

忽略后该条信息不显示。

3.4. 摄像机管理摄像头管理对所有的摄像头基础信息进行管理维护，基本信息、维护记录。

3.5. 硬盘录像机管理硬盘录像机管理对所有的硬盘录像机基础信息进行管理维护，基本信息、维护记录。

引言概述：智能视频分析系统是一种通过计算机视觉和技术对视频进行实时分析和处理的系统。

本文将深入探讨智能视频分析系统在实际应用中的各个方面。

我们将介绍智能视频分析系统的工作原理和基本功能。

接下来，我们将详细讨论该系统在安防监控、智能交通、智慧城市、工业生产和医疗健康等领域的应用。

在每个大点下，我们将进一步详细解释系统在该领域中的优势和具体应用场景。

我们将总结本文的主要内容，并展望智能视频分析系统未来的发展。

正文内容：一、智能视频分析系统的工作原理和基本功能智能视频分析系统通过将计算机视觉和技术相结合，对视频进行实时分析和处理。

该系统主要包括下列基本功能：1.视频采集和传输：系统通过摄像头或其他视频采集设备，获取视频信号，并将其传输给后续处理模块。

2.视频处理和特征提取：系统会对传输过来的视频信号进行预处理，例如去噪、图像增强等操作，然后利用计算机视觉算法提取视频中的特征信息。

3.目标检测和跟踪：系统会对视频中的目标进行检测和跟踪，例如人脸、车辆、行人等。

通过目标检测和跟踪，系统能够实时分析视频中的目标数量、位置、速度等信息。

4.行为识别和分析：系统通过机器学习和深度学习算法，对视频中的目标行为进行识别和分析。

例如，系统可以识别出异常行为、进入禁止区域的行为等。

5.数据存储和管理：系统会将分析得到的数据进行存储和管理，以便后续查询和分析。

二、智能视频分析系统在安防监控领域的应用1.实时监测和预警：智能视频分析系统可以对监控区域进行实时监测，发现异常情况并及时报警，例如入侵、火灾、盗窃等。

2.人脸识别和身份验证：系统可以通过人脸识别算法，对人员进行身份验证，实现安全准入控制。

3.抓拍和追踪：系统可以自动抓拍监控区域中的可疑人员或车辆，并进行追踪和记录。

4.数据分析和报表：系统可以对安防监控数据进行分析和统计，报表，为安防决策提供参考依据。

5.智能调度和资源优化：系统可以根据监控区域的实际情况，优化资源调度，提高安防效率。

监控视频质量诊断核心技术及特点智能视频(IV，Intelligent Video)源自计算机视觉(CV，Computer Vision)技术(计算机视觉技术是人工智能研究的分支之一)，它是在图像及图像描述之间建立关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容，达到自动分析和抽取视频源中关键信息的目的，也就是智能视频分析技术(IVS)。

监控系统中的故障问题诊断自20世纪90年代智能视频分析技术诞生以来，经过数十年的发展，这项起源于计算机视觉的技术伴随着商业化的逐步应用正日益受到人们的普遍重视。

一些国内外专业的视频分析研究厂家都相继推出了各种不同形态的产品，如智能视频服务器、智能网络摄像机、智能分析硬盘录像机、智能视频分析软件等。

作为视频监控的高端应用，像周界检测、行为分析、视频故障诊断等功能业已在各重点行业中成功应用，并逐步显现威力。

拿平安城市监控系统来说，其一方面主要体现在一些重要的路段、社区、公共场所等，以通过视频监控方式对出现的可疑目标进行监控报警。

另一方面则集中在监控系统的后期运营管理过程中，以通过视频分析技术检测前端摄像头常见故障与视频图像质量的低下，实现监控系统的有效维护。

视频质量诊断系统作为安防领域的革新产品，是视频分析技术在平安城市监控系统运营维护方面的典型应用，也是应用性相对普遍的一种产品。

它主要应用在大型监控系统的控制中心，通过控制监控中心矩阵主机的视频切换输出或连接数字视频流媒体管理服务器来获取前端所有摄像机的视频信号，对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、画面冻结、增益失衡和云台失控等常见摄像头故障以及恶意遮挡和破坏监控设备的不法行为做出准确判断并发出报警信息;在视频监控设备日益增多的今天，其在监控系统中的应用，必然更加有利于帮助用户快速掌控前端设备运行情况，轻松维护大型的安防系统。

视频质量诊断核心技术视频质量诊断系统采用了视频图像分析的方法来检测监控系统中存在的各种视频常见故障。

智能视频分析系统⒈引言⑴目的本文档旨在提供智能视频分析系统的详细说明，包括系统的功能、设计和实现方式，以及使用和维护该系统的相关指南。

⑵范围本文档适用于智能视频分析系统的设计、开发、部署和维护过程，供开发人员、测试人员、管理员和用户参考使用。

⒉系统概述⑴系统目标智能视频分析系统旨在利用计算机视觉和机器学习技术，对视频进行智能分析和识别，从而实现人员检测、物体识别、行为分析等功能。

⑵系统功能智能视频分析系统具备以下主要功能：●视频采集：支持从摄像头、视频文件等源获取视频流。

●人员检测：通过人脸识别和行人检测算法，实现对视频中的人员进行检测和识别。

●物体识别：利用物体检测和分类算法，实现对视频中的物体进行识别和分类。

●行为分析：通过行为识别和分析算法，实现对视频中人员的行为进行分析和判断。

●报警和通知：当系统检测到异常行为时，自动触发报警，并通过邮件、短信等方式通知相关人员。

●数据存储和查询：将检测到的人员、物体和行为数据存储到数据库，并支持查询和统计分析。

⒊系统设计⑴系统架构智能视频分析系统采用分布式架构，包括前端采集模块、后端分析处理模块和存储模块。

前端采集模块负责视频的采集和传输，后端分析处理模块负责对视频进行智能分析和识别，存储模块负责存储检测到的数据。

⑵技术选型●前端采集模块使用OpenCV库实现视频采集和传输功能。

●后端分析处理模块使用深度学习框架TensorFlow进行人员检测、物体识别和行为分析。

●存储模块使用MySQL数据库进行数据的存储和查询。

⒋系统实现⑴程序结构智能视频分析系统的程序结构包括以下模块：●采集模块：实现视频的采集和传输功能。

●人员检测模块：基于人脸识别和行人检测算法，实现对人员的检测和识别。

●物体识别模块：基于物体检测和分类算法，实现对物体的识别和分类。

●行为分析模块：基于行为识别和分析算法，实现对人员的行为分析。

●存储模块：实现数据的存储和查询功能。

⑵数据流程智能视频分析系统的数据流程如下：●视频采集模块采集视频流，并将视频数据传输给人员检测模块、物体识别模块和行为分析模块。

视频质量诊断系统概述视频质量诊断系统是一种智能化视频故障分析与预警系统，对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、画面冻结、增益失衡、云台失控、视频信号丢失等常见摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警。

诊断内容视频冻结清晰度异常检测由于视频传输、摄像头故障引起的画面冻结检测由于镜头损坏、异物遮挡或人为蒙蔽引起的视野主体部分图像模糊/遮挡亮度过亮亮度过暗检测由于摄像头故障、增益控制紊乱、照明条件异常等原因引起的画面过亮等检测由于摄像头故障、增益控制紊乱、照明条件异常或人为恶意遮挡等原因引起的画面过暗等对比度异常偏色检测视频对比度异常检测由于线路接触不良、外部干扰或摄像头故障等原因造成的视频画面偏色噪声干扰条纹干扰检测由于线路老化、传输故障、接触不良、电磁干扰等因素造成的视频图像叠加噪声检测由于线路老化、传输故障、接触不良、电磁干扰等因素造成的视频图像出现条状、带状条纹干扰等现象视频信号缺失PTZ 失控检测因前端摄像机工作异常、损坏、人为恶意破坏或视频传输环节故障而引起的间发性或持续性的视频缺失现象检测部分PTZ 控制功能是否有效◆ 高准确度针对视频监控系统的视频信号进行深入分析，设计先进的故障诊断检测模块，并经过大量实际系统测试，检测准确率高。

◆ 出色的环境适应能力算法模块对于场景内由于车流、人流、季节、气候产生的光线、阴影变化不敏感，适用于多种不同的室内外环境。

◆ 自定义诊断流程根据位置、时间、巡检次数、巡检项目、设备优先级等要素设置预案，系统依据预案自动巡检摄像头。

◆ 简便的使用方式三分钟快速配置，即配即用；调整诊断任务和诊断标准，即时生效；一键导入站点和摄像机，无需人工配置；修改平台、摄像机、用户配置后，一键远程重启服务即可生效；系统集成数据库，无需单独安装。

◆ 更多特色独有支持任务优先级管理。

独特的摄像机设置特定的阈值参数。

截图。

智能视频分析摄像机是计算机图像视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术。

智能视频摄像机分析法主要有两类：背景剪除法和时间差分方法。

智能视频分析摄像机是计算机图像视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术。

区别于传统的移动侦测（VMD - Video Motion Detection）技术，智能视频分析摄像机首先将场景中背景和目标分离，识别出真正的目标，去除背景干扰（如树叶抖动、水面波浪、灯光变化），进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标行为。

智能视频分析摄像机与其他智能摄像机最大的区别在于智能视频分析方面。

今天小编就为大家介绍一下关于智能视频分析摄像机的分析方法。

智能视频分析摄像机视频分析方法主要有两类：1、背景减除方法利用当前图象和背景图象的差分（SAD）来检测出运动区域的一种方法。

可以提供比较完整的运动目标特征数据。

精确度和灵敏度比较高，具有良好的性能表现。

背景的建模是背景减除法的技术关键。

一般采用在系统设置时期设置系统自适应学习时间来建模，根据背景实际”热闹程度“选取3－5分钟的学习时间。

一般系统建模完成后，随着时间的变化，背景会有一些改变，系统具有”背景维护“能力，即可以将一些后来融入背景的图象，如云等自动加为背景。

2、时间差分方法时间差分方法就是高级的VMD，又称相邻帧差法，就是利用视频图象特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。

时间差分方实质就是利用相邻帧图象相减来提取前景目标移动的信息。

此方法不能完全提取所有相关特征象素点，在运动实体内部可能产生空洞，智能检测出目标的边缘。

以上就是关于智能视频分析摄像机的相关介绍，智能视频分析摄像机被广泛的应用于公共安全相关系统，建筑智能化，智能交通等相关领域。

智能视频分析：功能分类及五大新趋势随着监控清晰度的跨越式提升以及存储设备的龟速式爬升，智能分析成为解决当前后端设备矛盾最行之有效的方法。

智能视频分析功能分类目前智能分析技术已经广泛应用于各种安防领域，根据其实现的方式进行区分，海康威视的孙杰视把其概括为以下几种类型的智能分析。

1、诊断类智能分析。

诊断类智能分析主要是针对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台失控、画面冻结等常见的摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警。

诊断类智能分析技术实现起来较为简单，通常以后端管理平台的形式出现，在大型的监控项目，特别是城市级监控的日常运维中作用十分明显。

目前市面上一些基于DSP的智能分析设备、DVR和DVS等都自带该项辅助功能。

2、识别类智能分析。

该项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术，实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。

在对车的识别分析应用上主要是车牌识别技术。

该技术经过多年的发展与应用，目前已十分成熟。

模糊车牌还原和识别技术的出现使得该项技术不再局限高清，开始向标清领域普及。

车牌识别技术被广泛应用于各停车场出入口、高速公路收费站等地，近些年更是发展迅速：配合交通电子卡口系统，车牌识别技术被大量用于车辆交通违章的抓拍，有效降低了车辆交通违章数量，大大减少了交通事故的发生。

3、行为类智能分析。

该项技术侧重于对动态场景的分析处理。

典型的功能有：车辆逆行及相关交通违章检测、防区入侵检测、围墙翻越检测、绊线穿越检测、物品偷盗检测、占道经营检测和客流统计等。

移动侦测(VMD)是该类智能分析中的“早期智能”，VMD依据视频画面中像素块的运动变化来进行判别，缺点明显：基于二维的分析，误报太高，无法识别移动的像素块是干扰还是目标。

智能视频分析五大新趋势一、智能码流技术智能码流，是系统根据图像识别后，根据画面运动主体的运动速度，将正常录制的视频进行码流调整，进行最后的视频存储。

智能视频分析技术概述【摘 要】本文通过对智能视频架构、各种算法及其在不同场景中的应用的分析，系统地阐明了智能视频技术的应用特点和应用前景，并结合视频管理平台软件，提出了基于视频分析技术和视频管理软件一体化的解决方案。

【关键词】视频监控 视频智能分析 智能算法 视频诊断 人脸识别 车牌识别 烟火监测 自动跟踪1 智能视频分析发展状况及产品特点视频监控系统根据视频源信号的不同，可以分为纯模拟、模数混合、纯数字三种类型。

从第一代的VCR，到第二代的DVR，再到第三代的NVR，视频监控系统经历了三个阶段的发展演变。

第二阶段的DVR也包含既可以接入本地模拟视频，也可以接入数字视频的混合式DVR；第三阶段的NVR，则以接入IPC网络摄像机为主，同时也支持模拟摄像机加网络视频编码器的方式。

在这一过程中，视频监控系统在技术、方案和应用上均已经形成了比较完善的模式，已经广泛应用于各个行业。

近年来，在“平安城市”工程、技术和成本的改善，以及奥运会、世博会、广州亚运会等的推动下，中国视频监控市场快速发展，网络化、个人化和智能化将是中国视频监控市场重要的发展趋势，这也说明智能视频监控已经发展到了不可替代的阶段。

作为未来监控发展方向的智能视频分析技术（即Intelligent Video Surveillance，简称IVS），行业称之为第四代视频监控技术，是视频监控技术一个里程碑式的创新，是视频监控领域最前沿的应用模式之一。

目前，国外市场正大量涌出新生的智能视频监控系统，而中国也慢慢出现了各类智能视频监控品牌，掀开了中国智能视频监控发展的热潮。

智能视频分析产品从实现方式上区分主要有两种类型：一种是基于硬件的，主要放置在前端，与模拟摄像机一起使用，也可以使用提供智能分析模块的芯片，与前端的摄像机做成一体化产品，直接传送报警事件、经过叠加和处理后的智能视频图像；另一种是纯软件的，基于PC X86平台，大都是在Windows/Linux操作系统下开发，应用于后端平台管理系统中。