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         監控視頻智能分析的應用給監控帶來了一種全新的手段，但是在推廣應用的這幾年遇到了不少水土不服的問題，常見的包括：

實用的智能算法不多

         目前市面上的監控智能分析算法已經有多年未有更新，而現有這些算法的源頭也僅是一兩家企業的產品有了這幾個功能，后續企業跟進做一樣的產品，有多少是用戶需求最真實的表達不得而知，這樣的算法也難得到使用單位更多的響應。所以作為企業要積極調研市場，深入用戶單位溝通，作為監控的管理者也應整理自己對于視頻智能化管理的需求，結合企業技術積累來碰撞出合適的應用算法及場景，如同智能交通行業中的電警管理、車牌識別等也是經過多年磨合，包括算法研究、路面標識、車牌制作、法規制定等多方因素共同促進下才取得今天智能交通應用的成績。

智能算法不夠準確

          通過前面的描述我們已經知道，給目前市場造成算法不夠準確印象的最重要的原因是劇烈運動（打架）算法不夠準確。因為打架算法也是目前算法里最受關注的一個應用算法，但深究其不準確的原因不光是技術層面的問題，也有監所打架事件的模型不確定性的因素，導致算法很難全面定義打架。所以對于這種情況就需要明確算法的一些行為模型，例如我們可以把劇烈運動檢測定義為對于一些聲音持續爭吵（算法定義持續時間）和多人出現肢體大幅動作的場景，照此目標算法其實是可以提供準確度，降低報警量，后續有新算法提出時也注意一定是那些行為模型可以相對固定的動作。

         對于現有其他一些算法需要注意通過策略來調整報警的有效性，比如起身可以只做重點人員的檢測，對每一個在押人員均做起身檢測然后報警聯動沒有意義，對布防時間也需要管控，如劇烈運動夜間就不需要布防，只要盯住夜間值崗的在押人員和廁所、風場區域即可，這些是應用層面可以完成的事情，當然算法本身應該需要更好的環境適應性，通過大量樣本的學習優化算法的準確率。

智能建設成本高

        現有主流的智能分析設備一般的接入量都是16路左右攝像機，一般監所監室會有兩臺監控攝像機、放風場一臺攝像機，這樣算法下來一臺智能分析設備僅能分析5-6間左右監室，一般的中型監所都需要10臺以上的智能分析設備，這對于監所來說是一筆不小的投資，所以這塊需要智能設備企業盡快優化算法效率、推出接入能力可以達到64路或者128路算法的設備，建設智能化設備的投入，同時注意兼容監所現有監控進行智能分析，不能出現因為建設智能分析而改造監控的局面。

監控采集的局限性

         視頻智能分析需要以監控系統為集成，而監控作為影像采集系統在做復雜行為分析時本身在一定的局限性路多維空間遮擋的問題、監控覆蓋、畫面近遠端大小變化、環境變量等多方因素的影響，所以智能監控不僅需要視頻行為分析，還需借助其他技術手段來進一步完善部分因監控局限的場景或動作，路物聯網傳感器等。

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