一、智能视频的定义及功能分析
智能视频分析技术是使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。用户可以根据的视频内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。
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智能视频的应用大体上可以分安防、人体行为检测和智能交通三方面的应用。其中安防应用是被广泛认为是最具潜力的市场，随着准确率和可靠性逐步提高及产品成本的下降，智能视频在越来越多的场合得到了应用，它能够替代部分安防设备，降低安保人员的工作强度，提高工作效率，减少管理成本。事实上，智能视频的应用具有非常巨大的潜力。随着技术日趋成熟，智能视频技术的应用领域正在迅速扩展，这些应用主要包括上述的安防、交通以及零售、服务等行业，如人数统计、人脸识别、人群控制、注意力控制和交通流量控制等。
随着目前安防工作要求的提高以及智慧安防的普及，传统的视频监控体系及视频信息分析技术已经不能满足当前的安防工作要求。因此利用智能化及网络化技术的智能视频信息分析技术成为了当前的主流，其也优化了运动目标识别、特定目标跟踪监控过程，并提升了监控视频画质，有效改善了安防工作效果。在未来智能视频分析技术还需要加强多眼监控以及目标行为分析技术，更好地助力于智慧安防工作。
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随着我国城镇化进程的加速，以平安城市建设为代表的安防行业产值从2011年的2773亿元快速提升到2017年6200亿元，年复合增速高达14.4%。
尽管增速较快，我国的安防产业与发达国家仍有一定差距，未来发展空间较大。以每千人拥有监控摄像机的台数为例，美国平均每千人约有96台，英国每千人约拥有75台，而我国摄像头密度位居前列的北京与上海每千人配备的摄像头数目均不到40，其他二三四线城市人均摄像头数量更是远远小于发达国家。较低的人均安防设备数量以及安防地区发展的不均衡为国内提供了充足市场，国内的安防产业仍具有较大的发展空间。
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二、智能视频产业产能分析
当前智能视频监控正处于发展的起步阶段，也可以说是摸索阶段：从用户层面来讲，行业用户对网络智能视频监控处于需求培育阶段，很多行业开始出现智能需求，但不能清晰把智能需求和行业应用有效结合，对于智能技术缺乏认知渠道；从系统集成商层面来讲，越来越多的厂商和集成商投入到智能视频监控中，对于智能视频监控的需求能够提供一些经典的智能视频监控功能，但对于很多行业的智能视频应用都还不能满足其智能视频监控需求。
目前，我国智能视频监控生产企业数量超过了1000家，行业规模以上企业数量约50家。2009年我国智能视频监控行业产能282万套，到2017年产能达到了950万套。近几年我国智能视频监控行业市场产能情况如下图所示：
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三、我国智能视频行业发展格局分析
从区域分布来看，我国经济发展呈现地区不平衡的特征，华北、华东、华南地区经济发展水平整体上要高于其他地区。和我国经济发展状况一致，智能视频监控行业的发展整体上也呈现区域性特征，以北京、上海及广州为代表的华北、华东、华南地区在产量上处于全国领先地位。
从企业竞争来看，目前，专注于智能视频分析领域的厂商也越来越多，综合型的企业代表如海康威视，专项智能行业型的如卓扬科技、智安邦科技、文安科技等；国外企业代表如美国的ObjectVideo、以色列的ioimage、NICE等。
下游市场对于智能视频需求规模的持续扩张有利于智能视频行业市场新进入企业的快速发展，增加智能视频行业市场内部竞争力，同时下游市场规模的持续增长，有利于智能视频行业企业营收的提升，有助于企业投入更多的研发费用用于提升智能视频的技术水平，刺激部分大规模企业形成头部区域，带动行业整体发展。
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四、我国智能视频行业未来发展方向
近年来在视频监控市场中，智能视频分析技术成为热点产品，在城市管理、公共安全、银行、交通等行业得到了较广泛的应用，取得了很好的社会效益和经济效益，成为安防企业一个新的技术制高点和发展方向。
近年来在视频监控市场中，智能视频分析技术成为热点产品，诸如行为分析、车牌识别、人脸抓拍、客流统计等智能化技术，在城市管理、公共安全、银行、交通等行业得到了较广泛的应用，取得了很好的社会效益和经济效益，成为安防企业一个新的技术制高点和发展方向。
随着智能化技术的普及使用，市场渐渐不再满足于现有的智能化技术种类，而是寻求更新的算法、更丰富的业务应用、更整体化的系统应用，力求实现在应用的广度、深度上的突破。为此，安防行业已经开始进行对新一代智能视频分析技术的研究，提出了一些新的产品形态，新的应用模式，新的系统架构。这些新技术、新产品正在逐渐与市场结合，探求新的发展空间。
在基础的智能监控需求已经得到满足的情况下，智能视频新技术集中向着几个方向发展：
第一，提升视觉感官体验的技术，包括图像防抖动、图像增强等视频预处理技术。
第二，提升分析准确率的技术，主要是双目识别技术。
第三，改善系统应用性的技术，包括多球机联动跟踪等。
第四，面向事后分析的技术，包括图像复原、图像摘要检索等技术。
本文采编：CY237
