二、智能分析风雨相伴
与云技术相比，以“行为分析”为代表的智能分析在安防行业中算是“老人”了，走过的路程可谓即丰富又曲折：最初出现时，行业内炒的很热，普遍认为替代人工看监控的时代已经来临，后来在实际项目中遇到效果瓶颈，遭遇质疑，再到后期理性回归，重新定位，根据各个行业不同的特性打造专门的应用。
目前，智能分析技术已经在金融、监狱，甚至刚刚兴起的民用行业中，形成很好的实时性应用点，并得到认可。而在城市治安监控下，智能分析在实时性检测方面却一直找不到很好的应用，原因有多种：一是城市治安监控的图像画面对于智能分析的要求来讲太过复杂，什么环境都有(技术层面的干扰物)，在技术上很难“一招打天下”；二是从应用需求上来讲，一个城市有上千万个摄像头，即使在技术上能准确的实现“徘徊、逗留”等行为分析，但在没有报警的情况下，现有的监控人员又有什么依据来做处理呢？
从目前的行业情况来看，在平安城市建设中，智能分析主要的应用点还是在对视频录像的分析上，满足刑侦上的业务需求。近几年，随着城市监控的发展，除交通管理外，城市监控最大的应用群体就是刑警。视频侦查的方法已经成为刑侦四大侦查方法之一，而目前业内的视频深度应用，也主要是围绕刑侦的业务需求展开。刑侦业务更多的是关注录像，对于能提高他们看录像效率的工具的有很大的需求。
1. 依据背景建模的技术对视频背景建模，分离出其中的活动目标。
2. 通过形状纹理进行2次判断，可大致在活动目标中提出人或者车的目标。
3. 在条件(对目标轨迹的预判、图像的清晰度等)允许的情况下，还可再进行轨迹筛选与特征匹配，进一步过滤无用目标。
4. 最后形成结果列表，由人工的方式进行筛选。
最后在结果的表现形式上，也可分为多种形式，如浓缩播放、视频摘要等。
现在，在一些主要行业中，用于刑侦的智能产品分为在线、离线两种，线上的工具一般是实战应用平台的一部分，主要对公安自建的视频资源做处理，在基层应用中以在线工具为主；离线的工具主要针对社会面资源，主要是在案发现场或周边办公时使用，通常用于重大刑事案件中的现场办公。
三、人脸识别回归理性
人脸识别技术在安防行业中也不能算是一个“新面孔”了，与前面讲到的智能技术一样，近几年也是经过了从热炒到瓶颈再到理性回归的过程。
这里介绍的人脸识有别与人脸检测，人脸检测容易，目前很多手机的照相功能中都带有人脸检测的功能，但是人脸识别难度就很大，不仅要检测出人脸，还要对人脸进行建模并与样本库进行相似度计算，其识别的结果受多种因素的制约。
在城市治安监控中，虽然对人脸识别的需求很大，但是到目前为止，从技术上还达不到在治安画面中实现识别的水平。原因主要有三点：治安监控看的往往是大局，即使在没有遮挡的情况下，人脸在图像中不够清晰，像素点达不到识别要求；治安监控是由高往下看，这种角度下，与正面的平面图像相貌相差较大；光照影响，在露天环境下，常常因为背光使得人脸发黑，无法辨别，或者局部发黑，形成阴阳脸，这也极大的影响识别的效果。
因此，在治安监控环境下，进行人脸识别是目前还实现不了的。
