智能视频分析是一门非常复杂的技术。以人数统计为例，人的行走方向、人体的互相遮挡、人的胖瘦、人是站立行走还是爬行、下雪天气等各种因素都可能成为人数统计的一些干扰因素，因此做到准确统计需要研发极为专业的算法，要有专门的软硬件人才来做这件事。

视频分析计算量巨大，要占用处理器大量资源，智能视频分析功能逐步前移将大大减少传输通道和后端处理、存储的资源占用。

通常冠以“智能”头衔的产品一般都可或多或少的提高某方面的工作效率及降低成本。正因为优势的不断体现，也让传统监控平台的缺点逐渐暴露出来。

预览方式的低效率：

由于监控摄像头数量众多，目前预览方式往往采用轮巡的方式进行，即每隔一段时间预览一组图像，这有可能造成关键图像没有被监测到。

缺乏及时的前端故障诊断机制：

也正是由于摄像机路数众多，以及逐一预览方式的低效率，加上长时间观察造成人力怠工的影响，许多出现故障的摄像机都没有办法及时的发现，当真正事件发生后需要回调录像时，才发现摄像机的故障。

事件回放查询的低效率：

在录像中查找已发生事件时，一般都会选择快进，然后再有事件发生的地方慢速播放以看清楚细节，但是这一过程如果全由手工完成是非常繁重的，总体效率低。

存储机制的低效性：

目前大量的摄像机带来了巨额的存储量，但是这些存储数据中绝大部分是没有实际意义的，这很大程度上浪费了存储空间，目前存储空间的限制也是制约高清摄像机发展的因素之一。如果只针对一些关键图像进行存储，将大大提高存储空间的利用率。

相对于以往的安防监控类产品，智能分析产品的应用特点如下：

实时性：对监控视频的分析实时

自然性：对图像进行分析，接近人类的生物处理机制，用户在报警事件发生时通过视频画面迅速做出处理。

少量的误报与漏报客观存在，这要随着技术的成熟、大量实际应用经验的总结才可能得到改进。

视频分析在近几年被视频监控领域作为一个重要的发展方向提出来。很多视频监控企业利用视频分析技术推出了移动侦测、面部识别、车辆识别、人群控制和交通流量控制等解决方案。智能视频分析的不断发展，也让智能监控概念逐步被业界所熟知。

正是由于智能设备的这些使用特点，智能设备本身的发展方向是更准确的事件识别，更少的误报与漏报，而技术不断的完善，智能视频分析技术的日趋成熟，也为智能监控平台的建设起到了重要的作用。