智能化、高清化、网络化是视频监控发展的必然趋势，智能监控技术的出现正是智能化这一趋势的直接体现。智能监控技术炙手可热，但不同行业的个性化需求差异，对智能监控技术提出了非常高的要求。随着视频监控技术深入民用，智能监控本应随之扩大市场份额，然而，过去这么多年，智能监控仍没有得到较大的发展。探究智能监控市场状况，行业市场该如何进行改进?
智能监控技术为何市场应用小?
智能监控是嵌入式视频服务器中，集成了智能行为识别算法，能够对画面场景中的人或车辆的行为进行识别、判断，并在适当的条件下，产生报警提示用户。结合中心管理系统软件，能完成更多的联动报警功能。智能监控技术一直没有得到较大的市场应用原因有下：
首先，智能监控技术没有统一的标准
怎样的算是智能的?怎样的又不是智能的?目前我国的智能监控行业欠缺一个标准化的概念，各厂商对智能化的定义出入较大，有的厂家认为系统具备了智能化分析能力的产品就算是智能技术的应用，可能其他厂家则认为“某种智能监控技术”太过简单，甚至根本称不上智能化。例如，有些系统只是简单地完成了一些运动检测工作，并不能从根本上实现自动分析并提取有威胁信息的功能;而一些系统虽然可以满足复杂的模式识别、目标跟踪等功能，但是在多变的实际应用环境中的工作状况却并不理想，很多功能形同虚设。所以，行业内应该规定一个统一的标准，对智能化的概念做出明确的定义。这样有利于产业的规范，也同时达到了教育客户的目的，使用户能够更清楚地了解智能监控技术的应用。
其次，智能监控技术的市场认知与需求定位还需一个过程
前不久索尼中国专业系统集团产品市场科经理文军在与行业媒体交流会上认为当下风风火火的高清与智能产品，其推广的最大难度在于这个市场所针对的用户接受程度和产品是否能满足他们的需求。目前，智能监控技术在产品中所展现的功能与客户的需求相差有一段距离，客户往往过高地估计了智能化系统所能提供的便利功能;同时智能监控技术的有效工作需要较高端的配套设备，甚至对设备的安装也有严格的要求，而很多工程商在这方面仍处在学习的阶段，这也同样造成智能监控技术推广的难度。此外，产品的价格仍然十分昂贵，这就造成了用户觉得自己的投入和得到的产品效果不成正比。
第三，智能监控技术的准确率问题
智能监控技术的准确与否取决于视频源的质量，目前高清监控没有普及，视频源的质量也就不能完全保证。
第四，智能视频监控的技术开发是一个过程
智能视频监控的技术开发是永无止境的，不同应用环境对智能监控技术的要求也就不同，新生的智能监控技术在与传统的监控技术还有市场博弈的一个过程。
智能监控技术发展遇到一些困境有自身的原因也有客观原因，但是智能监控技术的前景还是很光明的，据本刊调查，保守估计2011年中国智能监控市场将会达到60亿元，这块诱人的“蛋糕”，谁人不想。
如何扩大智能监控技术应用?
从市场的需求情况来看，对智能监控技术的需求量处于不断上升的过程当中。从我国的智能监控技术应用市场正在从“概念验证”阶段向“规模应用”阶段转化。那么，智能监控技术如果要想较快发展进入大规模应用的阶段，必须要解决以下三大问题：
提出行业化智能技术应用解决方案
行业化解决方案是实现智能视频分析功能“标准化”的唯一途径。经过在整个监控领域对智能化技术做标准化是不现实的，但在众多重要而专业的领域中经过不断实践、提炼和深度研发，在该行业内部形成具有行业共识的“标准功能模块”是可行的，有利于将智能视频在该领域推向大规模应用。
解决智能化的平台软件问题
传统的平台软件无法操作智能设备，这是因为有几个重要的原因：
1、智能视频分析系统与传统系统在报警信号的来源上有非常大的差异，前者来自视频内容本身的分析，而后者需要来自其它的传感器，如红外探头等。如何从视频内容中获得、处理、传递、存储、搜索以及视觉表达这些报警信息是智能系统必须要解决的问题，而传统的平台软件显然无法直接兼容性地解决这些问题。
2、做智能研发的公司往往规模比较小而鲜有参与大型行业工程实践的经验和机会，难以有研发并完善平台软件的机会。
而做平台软件的公司往往经过多年工程项目的积累，在传统的平台软件上已经做得很成熟，但是这些工程性的公司却缺少了智能核心技术。因此无法直接在自己的平台软件上添加对智能设备的控制，或者无法在平台软件后台进行直接的智能化处理，即使一定程度上可以在后台软件做一些基本的智能处理功能，也无法进行大规模的智能功能部署，因为后端的智能处理方式需要把前端图像通过数字化传输回来之后，经过数字图像的解压缩、智能处理、再压缩和存储的过程，非常消耗计算资源，因此实际上无法进行大容量的智能视频分析部署。由此可见，智能化的平台软件必须要获得解决。
行业化智能技术深度研发
行业应用过程中，不断涌现新的智能视频分析需求，这些需求和行业的应用紧密相关，未来的智能绝对不是简单的入侵报警、绊线检测之类的基本智能分析，例如，可靠的人类行为分析、社会公众事件的识别、跨越场景的跟踪以及360度全景拼接技术等都成为智能技术深度研发的典范，深度研发的需求从本质上要求智能系统可以做到人眼和大脑协同工作相类似的效果;在地铁的智能应用中，分析扶手电梯的运动方向、模糊估计人流堵塞程度以及在大型人脸数据库中做人脸的搜索识别等将成为主流需求。因此行业化的智能技术深度研发将是智能技术获得行业推广和广泛应用必须要完成的艰巨任务。
