視頻分析準確度低、缺乏深層次挖掘 
　　視頻監控行業發展這些年，視頻分析準確度低是制約其得以大規模應用的首要問題，系統針對復雜異常行為建模困難，目標與背景接近會導致目標特征信息提取困難，運動目標被遮擋會造成目標信息缺失，目標移動速度過快或算法過于復雜導致跟蹤的有效性較低，這些因素都很容易造成誤報、漏報、跟蹤困難等結果。同時，對于視頻圖像信息也缺乏深層次的挖掘，難以支撐不同用戶的差異化應用需求，視頻圖像信息及數據的價值仍未得到充分地利用。 
　　視頻圖像檢索速度慢、效率低 
　　前端采集設備不斷回傳的視頻、圖片等信息，都需要在平臺服務器上疊加算法進行分析，由于服務器本身處理性能的限制，無法并行處理日益累積的超量數據。視頻監控每天的數據量就有高達上千PB，累計的歷史數據越來越龐大，系統也就逐漸暴露出數據存儲壓力大，檢索速度越來越慢，數據統計、分析效率越來越低等問題。因此，雖然智能分析服務器的應用為公安、交警等需要大量檢索視頻的情況節省了人力與時間，但整體的效率仍有較大提高的空間。 
　　在安防市場需求的催生及深度學習技術的助攻下，智能視頻分析技術目前已成為當下炙手可熱前沿的技術之一。讓我們期待，在平安城市向智慧城市逐步過渡的進程中、在技術儲備與市場孕育趨于成熟之時，智能視頻分析技術將于全面化、深層次的應用中帶領我們迎來一個全新的智慧時代。
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