虽然目前监控摄像机在商业应用中己经普遍存在，但并没有充分发挥其实时主动的监督作用，因为它们通常是将摄像机的输出结果记录下来。而我们需要的监控系统应能够每天连续24小时的实时智能监视，并自动分析摄像机捕捉的图像数据，当异常发生时，系统能向保卫人员准确及时地发出警报，从而避免犯罪的发生，同时也减少雇佣大批监视人员所需要的人力、物力和财力的投入。智能监控的产生是为了适应行业发展的需求，关于智能监控的未来发展有哪些设想?本文提出五个方面供读者借鉴。
智能监控应行业需求而生
智能视觉监控就是要用计算机视觉的方法，在不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而做到既能完成日常管理又能在异常情况发生的时候及时做出反应。
智能监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场等。另外，智能监控系统在自动售货机、ATM机、交通管理、公共场所行人的拥挤状态分析及商店中消费者流量统计等方面也有着相应的应用。
智能监控五大技术设想
智能监控技术已经在不少独立的领域有所发展，但目前还未出现比较完美的综合性的解决方案，结合现在的计算机技术发展，提出以下五个技术方面的设想。
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。对于运动慢的运动主体，码流记录甚至可以低至8帧/秒(fps)以下，对于正常速度运动的主体，码流设定正常的25fps，对于敏感图像的运动物体的视频码流可设定在 30fps以上。对于高速的运动主体，在高速摄像机的配合下，码流可高达1000fps以上。智能码流技术，可以减少非敏感图像占用视频存储资源，从而对敏感图像提供了充裕的记载能力。
动态区域自适应的智能监控技术
以某车库视频监控画面为例，画面上的敏感信息为运动的车辆和人。不敏感画面是背景(地面和屋顶)。但在实际的视频记录中，背景(地面和屋顶)占据了50%以上的存储空间。通过图像识别技术，可以判定固定背景与运动物体图像，因而，具备了只在记载画面的中有运动的技术可能。动态区域智能监控，就是只记载除背景以外的运动物体，从而大大减少了视频存储空间的需求，相同的存储空间，可保留的视频时间长度可以成倍提高。摄像系统，通过图像识别技术，可以智能学习，判断哪些图像是背景，即便是由云台控制的摄像头，通过设定的时间内的自动学习，也可以自动判定录制视频中的新背景，从而实现对运动物体图像的智能监控。
非敏感区域的低码流记载技术
视频上方的25%到30%的区域，通常是天空或建筑的顶部图像，基本属于敏感要素不太可能出现的区域。如某些典型监控图像中的红色马赛克部分的图像，
基本不会含有人们关心的视频内容，因此可以把视频图像的非敏感区域的忽略或者用低码流另外记录，只需在回放的时候与高码流的视频做一个同步。值得说明的是，非敏感区域在不同应用场景，各有不同，有的也许在视频图像的下方，有的监控场景，非敏感区域是不规则的，可以在视频监控系统安置好后，根据实际情况再进行应用层面的人工设定。
人脸/车辆识别(或其他敏感移动物体)驱动高清摄录技术
在特殊的场景下，比如大楼的进口处、电梯等地方，人脸是敏感图像。在车库内、小区的进出口处，车辆及其号牌是敏感图像。若全部用高清的视频固然可以满足监控需求，但视频存储，特别是长时间的保存就会需要海量的存储空间;若根据图像识别技术，判断出现设定的敏感图像的时候，才驱动摄像头启动高清记录，对于一般的非敏感图像，则启动标清甚至低码率的视频流来记录。这样高清与标清相结合的监控记录，即保证了记录敏感图像的质量，同时又较大程度上减少了视频存储量。
序列帧视频文件分布存储技术
把视频在一秒内产生的帧为标识成序列帧，同时编制存储与播放序列，把不同序列的帧划分为数个文件存储;单个帧序列文件可以单独播放，效果等同于低码流记录的视频效果。
所有帧序列可以合成完全视频一起播放时，则是高清(或标清)的视频效果。当需要回收存储空间的时候，可按存储策略规划，先将一部分序列帧视频文件所占的区域覆盖。另一部份则保存下来，从而更有效的利用存储空间。例如按原存储能力可以保留1个月的视频数据，经过视频帧文件的分布存储后，可以保留数个月的有选择的序列帧视频的文件数据。对已保留了中长期的序列帧视频文件进行部分覆盖，实现淡入淡出式的视频逐渐丢弃，长期保留的视频数据不是一下完全消失，而是慢慢的消失、丢弃。从而最大限度地延长监控视频保留的时间。
智能视频监控的视频流
智能监控的视频流，是经过一系列的不同逻辑层面的图像识别，进行的智能判断后进行录制、存储的。其中动态区域自适应的智能监控技术、非敏感的低码流记载技术的运用可以根据实际需要，贯穿在整个存储过程;或者根据应用层面的人工设定，有选择地实施。图像识别从初步识别，到精细识别，按需要分层次进行。对视频图像识别的采样频率，可以根据需要，设定具体频率，不需要对每一帧的图像都识别。
