智能视频分析含义：
智能视频分析，英文叫IVS(Intelligent Video System),指计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。用户可以根据的视频内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。
智能视频分析技术
[1]，广泛应用于公共安全相关系统，建筑智能化，智能交通等相关系统。
智能视频分析技术用于视频监控方案通常有两种,第一种是基于智能视频处理器解决方案的嵌入式系统;第二种是基于工业计算机的解决方案.在嵌入式系统方案中,视频分析设备被放置在IP摄像机之后;而基于工业计算机的解决方案
[2]只能控制若干关键的监控点.
一、智能视频监控（IVS）
１、物体分类
２、越界检测
３、多直线边界越界检测
４、进入区域事件检测
５、退出区域事件检测
６、出现事件检测
７、消失事件检测
８、区域内徘徊事件检测
９、位于区域事件检测
１０、遗留物体事件检测
１１、拿走物体事件检测
１２、徘徊检测
１３、大幅画面变化事件检测
１４、人群密度监测
１５、运动探测
二、智能视频交通监控
１、车流总量（辆/小时）：由用户设定的时间间隔内检测到车辆数量。
２、车辆速度（公里/小时）：时间间隔内的平均速度。超过和低于用户设阀值速度的车辆速度。
３、车间距（米）：相邻车辆之间的距离。
４、车辆密度：侦测监控视场内车辆的拥护程度。
５、排队：可检测车辆的排队长度。
６、逆向行驶：反方向行驶的车辆。
７、跨线行驶的车辆：不按标线行驶的车辆。
８、违章停车：在非法停车处停车的车辆。
９、跨线行驶的车辆：不按标线行驶的车辆。
智能视频分析存在的问题：
实际环境中光照变化、目标运动复杂性、遮挡、目标与背景颜色相似、杂乱背景等都会增加目标检测与跟踪算法设计的难度，其难点问题主要在以下几个方面：
背景的复杂性：光照变化引起目标颜色与背景颜色的变化，可能造成虚假检测与错误跟踪。采用不同的色彩空间可以减轻光照变化对算法的影响，但无法完全消除其影响；场景中前景目标与背景的相互转换，与行李的放下、拿起，车辆的启动与停止；目标语背景颜色相似时会影响目标检测与跟踪的效果；目标阴影与背景颜色存在差别通常被检测为前景，这给运动目标的分割与特征提取带来困难。
目标特征的取舍：序列图像中包含大量可用于目标跟踪的特征信息，如目标的运动、颜色、边缘以及纹理等。但目标的特征信息一般是时变的，选取合适的特征信息保证跟踪的有效性比较困难。
遮挡问题：遮挡是目标跟踪中必须解决的难点问题。运动目标被部分或完全遮挡，又或是多个目标相互遮挡时，目标部分不可见回造成目标信息缺失，影响跟踪的稳定性。为了减少遮挡带来的歧义性问题，必须正确处理遮挡时特征与目标间的对应关系。大多数系统一般是通过统计方法预测目标的位置、尺度等，都不能很好地处理较严重的遮挡问题。
兼顾实时性与鲁棒性：序列图像包含大量信息，要保证目标跟踪的实时性要求，必须选择计算量小的算法。鲁棒性是目标跟踪的另一个重要性能，提高算法的鲁棒性就是要使算法对复杂背景、光照变化和遮挡等情况有较强的适应性，而这又要以复杂的运算为代价。
