智能监控的兴起，作为安防市场一个新亮点，无论是通过硬件还是软件，将一些智能视频分析技术，一些最新的计算机视觉领域的研究成果的引入到监控产品中，将海量的数据经过人工智能的分析变成一个很完整的数据系统。但是智能视频监控产品的市场却一直不见起色，使得智能分析技术似乎一直停留在产品供应商的开发实验室。国内较大的几家设备商都曾推广过智能分析卡和智能DVR/DVS，却由于市场反应寂静无声该项目最终被下马。而国际上几家知名智能软件供应商，到中国推广他们的智能分析软件至今已有两三年，但始终没有获得零的突破。如今，国内还有多家智能产品专业厂商在苦苦支撑，难以为继。究竟智能产品以后的路该如何走，智能产品该如何摆脱今天的尴尬局面，获得包括工程商在内的终端客户的认同并被市场接受，走向实际应用呢？
我认为，治病救人，先找病因，首先必须要分析造成今天这个局面的深层次原因。之所以造成智能视觉分析产品今天这样难堪局面的一个重要原因就是，我们的众多产品商都没有把握好产品定位就开始跟着国外的一些概念起舞，造成终端客户认识上的偏差。首先，整个行业在产品还没有真正实现应用化、没有做好产品划分和市场定位就一股脑地进行市场推销，而客户对这些新概念产品还将信将疑，实际需求又不是很强烈，即便有人试用，又因为效果不尽如人意而不得不最终放弃。
改变这种觉面，必须要首先分析市场需求和当前技术能力，将产品按功能划分后分别向不同的目标客户推广，才能让现有的技术做到真正满足客户的需求。实际上，就是要将产品和市场分级，不同产品要准确定位在不同的客户群上，才能有的放矢。既然智能安防是要代替人类的智能，而人类的从单细胞生物进化而来，经历过爬行动物、哺乳动物，最终到有意识的万物之首，我们不妨将智能安防的产品也按照这个过程划分一下。实际上，图像分析理论也分为低级的像素分析到高级的语义分析。因此，我将智能视频产品按功能和市场分成以下四个级别。
1、低级智能
最简单的单细胞生物具有趋利避害的条件反射，目的就是为了生存，所以，在智能视频监控系统中，低级智能就是为了保证系统中所有设备都能正常工作，而其中最重要的就是相机，所以低级智能应该主要针对相机本身，让相机具有智能，能对自身的状态进行判断，并能对缺陷进行一定程度的补救。随着平安程序等项目的开展，一个系统中拥有上万台以上的相机已很平常，这么多的相机，如果靠人力去维护，几乎不可想象，所以此功能主要针对监控点多，相机管理困难的大系统。这项功能简单，但实用性强，推广面大，具有普遍性，对算法可靠性要求高、运算速度快，不能占用较多系统资源，应该在10%以下。该应用一般用于DVS、DVR、IPCamera前端设备里面，用户对设备各种缺陷进行自检，也可工作在系统应用软件中。
-【无信号或者信号干扰】摄像头信号断断续续，或者出现拉丝、雪花等等干扰，导致画面不正常。当出现这种意外导致实际监控显示画面无法清晰辨别，或者信号停止，黑屏等，可作出判别。架设在室外的相机由于长期受日照、风吹等，导致线路不稳或断开，例如公交车上的移动电视经常会发生画面停止。
-【摄像头丢焦】由于某些原因摄像头会失去焦点而导致画面变得模糊，这时要求算法能对画面变得模糊到一定程度上的时候进行报警。
-【镜头出现脏物或遮盖】镜头上面可能会突然被人恶意覆盖，或者出现脏物，或一些昆虫等，使得摄像头画面遭受到不同程度的遮盖，算法应该对这种情况能进行检测并报警。
-【镜头移动造成场景渐变】摄像头画面本来是固定的，当由于一些原因使得画面每隔一段时间会有一个很细微的移动，当累计一定长度的时间，摄像头画面就和最初的画面有了较大的差别。当差别到一定程度时候，算法应该会预警。
-【镜头出现灰尘】摄像头长年累月的使用，镜头上面会慢慢积累一些灰尘。由于灰尘在摄像头上的不均匀分布和遮盖，可能会使得画面变得模糊(灰尘遮盖)和亮度变大(灰尘不均匀分布导致漫射)。当达到一定程度的时候，算法能对该情况预警。
-【镜头雨水检测】大雨中镜头上会被雨水冲刷，虽然有些云台配有雨刷，但这些雨刷的启动需要人工干预，对大系统显然不适用，因此该项检测应该能够自动检测镜头上的雨水，当雨水超过一定数量并影响画质时，算法应该报警。该应用
-【图像增强】在不同的天气环境下面，比如暴雨，雾天，傍晚等等。摄像头画面会变得不暗淡、模糊、噪声大、对比度低等，光线较强时画面中阴影区较黑，而亮区有很亮，也会导致画面不清晰。该算法要能在不同程度上对画面质量进行弥补。
-【超分辨率】（SuperResolution）是一种可针对特定目标的视频图像进行增强与复原的算法，利用普通监控系统的摄像头拍摄的视频信息，恢复和提高用户感兴趣区域的图像质量，从低分辨率 video 资料中恢复高分辨率图像之外，对于普通质量的 video，超分辨率技术能有效抑制影像中的噪声以及视频压缩引起的伪彩、色块效应等等，达到提高视频质量的效果，图像清晰度提高3~5 倍以上。该应用具有很大的价值，银行、公安等需要辨别嫌疑人、取证的等场所，一般用于DVS, DVR,设备后端的应用系统里，提供在视频分析模块里面。但这个算法在视频序列满足一定的相似性要求下才可能实现。
-【图像防抖和稳定】某些场景，摄像头由于各种原因会出现晃动，导致图像画面有不同程度的抖动，该算法应能对抖动起到一个稳定画面的作用，稳定后的图像视频编码压缩的时候，能获得更大的压缩率。但这个算法要求是尽可能实时，从目前最新资料上，CIF图像在双核机器上可以做到16路以上的2D稳像，对于3D稳像，配合DirectX或OpenGL技术也能做到8路左右。
