视频智能分析通常可以分为几部分：运动目标的识别、目标跟踪与行为理解。智能监控系统是指在特定的监控区域内实时监控场景内的永久或是临时的物体，通过对视频传感器获取的信息进行智能分析来实现自动的场景解析、预测被观察目标，并进行交互性行为。接下来，就视频智能分析关键技术进行解析并介绍智能分析的新应用。

智能分析算法特点及应用范围

智能视频分析技术是计算机视觉技术在安防领域应用的一个分支，是一种基于目标行为的智能监控技术。智能视频分析技术广泛应用于平安城市、金融行业、政法监管、商业等领域。应用大体可以分为两类：

第一类是与安全相关的应用，也是目前智能视频分析主要的应用，其主要作用是协助安全部门提高对重要部位、重要物品的安全防护，对可疑人员的识别。例如视频诊断、周界防范、异常行为检测、人脸识别、车牌识别、PTZ动态跟踪、图帧技术、烟火检测等。

第二类是与非安全相关的应用，主要面向零售、服务、管理等行业，做为管理和服务的辅助工具，用以提高服务水平和营业额。此类应用主要包括：人流量统计、熟客识别、人群控制、热度图分析、交通流量控制等。

智能分析主要算法

1、目标检测算法

运动检测(MotionDetection)是把视频中变化的区域与背景图像精确分离出来，即正确分割出运动目标区域或轮廓，这是任何系统设计实现首先要考虑的问题。

2、目标跟踪算法

目标跟踪(ObjectTracking)就是通过对摄像机采集到的图象序列进行计算分析，计算出目标在每帧图像上的二维位置坐标，并根据不同的特征值，将图像序列中不同帧中同一运动目标关联起来，得到各个运动目标完整的运动轨迹，也就是在连续的视频序列建立运动目标的对应关系。

3、行为识别算法

行为识别(BehaviorUnderstanding)是近年来被广泛关注的研究热点，它是指对目标的运动模式进行分析和识别，并用自然语言等加以描述。同目标识别与跟踪技术相比，行为动作识别技术是监控领域的较高研究层次，在计算机视觉中是一个极具有吸引力及挑战性的课题。