近年来，随着我国经济社会的快速发展和城市化建设的加快推进，许多社会热点和难点问题逐步显现，社会治安形势日趋复杂，维护社会稳定的治安防控任务更加艰巨。
如何利用先进的科学技术，提升治安防控能力，切实保障公民生命财产安全，成为我国公共安全体系建设所必须面对的问题。
物联网技术为化解这一问题提供了十分有效的手段，它通过把视频摄像机、射频设备和雷达等传感器纳入治安防控网络，实现了大范围、多场景、全天候的城市安防监测。
其中，视频摄像机因其价格低廉，获取信息非侵入性，信息内容丰富，覆盖范围广等优势，成为物联网中最为广泛采用的传感器之一，在以它为信息获取手段的智能视频监控物联网中，视频摄像机就像是人类的眼睛，而智能视频分析技术则代替了人类的大脑，让智能视频监控物联网可以代替人类去分析视频场景，去理解场景中的事件、进而透彻感知世界，把人类从纷繁复杂的治安防控任务中解脱出来，并且智能视频监控物联网以其独特的智慧性、敏锐性和可靠性，极大地提高了对公共安全事件监测预警的准确性和实时性，为现代化城市公共安全体系注入了新鲜活力。
4.4.1 视频监控能带来安全吗
随着公共安全问题的日益增多，公民的生命财产安全受到严重威胁，对视频监控应用的需求大大增强。
在全球经济一体化的格局下，社会问题不断突出，公共安全问题成为普遍关注的焦点。
特别是美国“9·11”事件、英国伦敦地铁爆炸和俄罗斯莫斯科地铁连环爆炸等恐怖主义事件接二连三地发生，使得各国政府不得不把反恐作为首要工作来抓。
目前，打击恐怖主义活动已成为各国政府的专项工作。
为更好地维护公共安全，各国政府都把视频监控作为一个重要手段，并且在国与国之间通过视频监控网实现联合反恐举措，从而推动了视频监控系统的普及。
在国内，“智慧城市”“平安城市”、城市安防“3111”工程，以及煤矿安全避险“六大系统”等重大发展规划给我国的公共安全产业打了一剂强心针。
其中，视频监控系统以其性价比高，获取信息非侵入性，信息内容丰富，覆盖范围广等优势取得了最为广泛的应用，其数量和规模都呈现出几何上升趋势。
传统视频监控方式难以保障我们的安全。
在国内各项公共安全举措的推动下，许多城市正在建设或筹备建设各种大型的视频监控网络，摄像头数目众多，监视范围铺天盖地，这就给视频监控带来了诸多问题。
①人工观看无法胜任监控任务。
监控中心的工作人员通过肉眼观察和分辨视频场景事件，由于人眼的注意力集中时间较短，且工作人员同一时刻只能关注一个屏幕，无法同时顾及所有的监控视频，因此漏报和误报事件时有发生，如图4-33所示。
图4-33 人工解译图像内容的工作方式难以满足应用需求
②监控显示屏数量无法满足众多摄像头同时监控的要求。
随着摄像头数量的不断增长，监控中心的监控屏幕数量远远不足，只能通过顺序切换的方式来逐一观看各个摄像头所拍摄到的视频画面，一次循环的时间过长，异常事件漏检在所难免。
③视频监控只能提供视频数据，而无法提供有效信息。
众多的摄像头不断地捕捉视频场景画面，产生了海量的视频数据，但这对监控本身而言并没有太大意义，实际场景中的目标是什么、在什么地方、正在做些什么，以及下一步要干什么等对监控真正有效的信息却无法提供。
可见，传统的以人工为主要手段的视频监控方式根本不能满足当前视频监控的需求。
这种监控模式下的视频信息并没有得到充分利用，最终只能用于事后调查取证。
4.4.2 智能分析为视频监控植入大脑
在传统的视频监控方式无法满足当前视频监控需求的情况下，先进的“以机器代替人类”的智能视频监控技术应运而生。对于智能视频监控系统而言，视频摄像机代替了人类的眼睛，智能视频分析模块代替了人类的大脑，从而使得智能视频监控系统能够代替人类感知整个视频监控范围，自动地对视频监控场景中的目标进行检测、分类和识别、跟踪，以及对行为进行监视，从而帮助人类完成各种与视觉相关的工作，把人类从传统的通过肉眼观察、人脑判断，以及烦琐的视频监控任务中解脱出来，而且智能视频分析技术极大地提高了对视频场景事件判断的实时性和准确性。
智能视频监控技术转被动监视为主动监控，满足了监视覆盖范围越来越广、摄像头数量越来越多、人力资源需求越来越少的要求，实现了全天候24h监控，有效地发挥了视频监控系统的最大作用，如图4-34所示。
图4-34 智能视频监控技术自动地提取图像中的人和车等重点监控目标
物联网的发展推动了智能视频监控系统和设备的网络化应用，形成了以智能分析技术为主导的智能视频监控物联网，同时也对其实际应用提出了更高要求。
智能视频监控物联网就是把区域内分散的视频监控资源集中整合为互联互通、信息交流、资源共享的一体化网络，再通过横向联通、纵向整合实现范围更为广阔的大型物联网。
在这一物联网下，信息传送和集中的价值不仅仅在于跨越空间范围获取信息，更关键的是可以在网络的各个视频监控节点拓展出多种多样的智能分析应用。
这正是智能化物联网最大的好处。
物联网的发展应用也对智能视频监控提出了更高要求，它不仅要求智能视频监控系统提高智能视频分析技术，还对网络的互联互通、视频信息传输及前端采集设备提供了高要求。
智能视频监控物联网是公共安全领域视频监控技术发展的必然趋势。
当前，公共安全防护监控逐渐由以视频线和控制线为代表的模拟监控朝着网络化视频监控发展。
智能视频监控物联网已受到普遍认可，成为视频监控业发展的主要方向。
一方面，智能视频监控的市场需求越来越多；
另一方面，物联网技术快速发展，推动了智能视频分析、计算机、网络传输、存储和管理等技术的综合发展，带动了公共安全防护能力的重大提升。
智能视频监控物联网的各个监控中心和摄像机末节点相互影响、彼此交融，构成了一张“密不透风”的公共安全防护之网。
1-智能视频监控物联网的体系架构
我们把智能视频监控与物联网的深入结合和智能应用的产物，定义为智能视频监控物联网（ITVS，The Internet of Things based on Visual Surveillance），并根据物联网的体系架构，把智能视频监控物联网划分为感知层、网络层和应用层，提出了智能视频监控物联网的体系架构，如图4-35所示。
其中，视频信息采集设备，比如，视频摄像机、摄像头、近红外相机等，对应于ITVS的感知层；视频信号传输系统对应于ITVS的网络层；
智能视频分析系统对应于ITVS的应用层。
图4-35 智能视频监控物联网（ITVS）的体系架构
ITVS的感知层是指视频信息采集设备，主要包括各类高清和标清的摄像机、具备跟踪功能的球机，以及其他成像设备，比如，红外和高光谱成像设备等。
同时，成像的方式和采集的地点，也与传统的把成像设备架设在建筑物顶端或路口高处的情形有很大不同。
现在的视频信息采集设备，可以借助于各种各样的平台，采集各种格式的视频信息，比如，通过高空平台（如浮空器）拍摄大面积的对地画面；
利用3G手机的摄像头，拍摄各种个性化的视频，或者是网络上来源未知的视频监控信息。
鉴于这些视频自身的特点，ITVS也对网络层的传输提出了更高要求，应用层的处理技术也会更为复杂。
ITVS网络层的作用就是把感知层视频采集设备所获取到的视频信息，通过网络传输到应用层。
过去，一般通过电缆传输视频数据。
这种方式，对视频采集设备的参数和位置都有严格要求。
随着互联网技术的加速发展，网络层应用技术发生了巨大变化，任何信息源，比如，视频信息源，都可以连入互联网，而视频信号传输也不再局限于某个位置或某个时间段，甚至视频信息都可以来自系统之外的成像设备。
网络层应用技术的长足进步，极大地丰富和拓展了视频监控系统的能力和覆盖范围。
整个ITVS的智能化处理能力由智能视频分析技术决定，这是ITVS中最为核心的部分。
对于传统的视频监控系统，仅能提供原始的视频图像，由工作人员一直关注视频画面并人为研判场景事件。
有了智能视频分析技术，系统就能够取代工作人员，自主地对监控视频进行处理和分析，自主地识别视频画面中的行人、车辆和事物，自主地判断视频画面中正在发生的事情，以及将要发生的事情。
在公共安全领域，智能化地研判可疑人物和危险事件，在第一时间向治安值勤人员或治安指挥中心发出报警信号；
通过行人和车辆等对象的图像特征及所出现的时间段，在海量视频数据中快速查找、定位、指定对象；
为节省办案时间，通过保留关键对象，剔除无用信息，把长达24h的视频缩短到30min以内甚至更短。
在普通民用领域，实现人脸检测和识别，可应用于门禁或考勤系统；
统计客流量、车流量，在交通卡口，通过车牌识别，实现车辆的信息录取和管理；
通过车辆检测，实现对违章停车、逆向行驶、压线等违法驾驶行为的监控和处罚。
智能视频分析技术的引入，推动了智能视频监控行业的快速发展，其市场规模不断扩大，其中“智慧城市”、“智慧校园”是目前最为主要的应用领域。
2.感知层——视频信息采集
视频信号采集设备在现代生活中随处可见（如图4-36所示），拍照手机、网络摄像头、监控摄像机、家用相机及红外成像设备等都是最为常见的视频采集设备。
随着网络时代的到来，出现了基于网络的新型视频采集技术——网络视频采集技术，这是一种基于网页检索技术（Web Spider），按照特定规则搜寻网络中的海量视频，从中分析、提取出有价值信息的技术。
随着智能视频监控系统的迅速发展，网络视频采集技术将成为视频信号采集的一个重要发展方向。
图4-36 常见视频信息来源
3.网络层——视频信息传输与汇聚
智能视频监控物联网（ITVS）需要把感知层所采集到的包含环境场景信息的视频数据，通过有线或无线网络进行传输和汇聚。
要实现高效、可靠、稳定的视频数据传输和汇聚，既需要针对信源数据进行压缩编码的技术，也需要针对传输载体进行处理的技术。
1）视频压缩
视频压缩是对信源数据进行压缩编码的技术。
未经压缩的视频数据量非常巨大，而现有传输媒介的传输能力却非常有限。
如此大的数据量在现有传输媒介上进行传输根本不可能，同时巨大的数据量也需要占用巨大的存储空间，对其进行管理和维护的成本较高。
因此，事先对视频数据进行有效的压缩编码，降低视频内部数据的冗余，减少视频数据量，再通过网络进行传输，就显得非常重要。
2）视频加密
视频加密是解决视频数据安全性问题的重要手段，旨在对涉及个人隐私、商业隐私及国家秘密的视频进行保护处理。
它一般通过对感知层摄像机获取的视频信号进行加密处理，通过网络传输，在应用层接收端进行解密处理，以恢复出原始视频信号，从而有效地防止了网络传输层泄密的危险。
随着网络窃密和攻击手段的日益高明，视频加密技术不仅要保证加密方法的安全性、可靠性和实时性，还要具有较强的抗攻击能力。
3）4G/5G无线通信
传统的视频信号传输方式逐步淘汰，无线通信技术必将成为未来的发展趋势。
过去，视频信号的传输方式主要取决于传输距离的远近和摄像机的多少。
当监控地点与监控中心的距离较近时，多采用视频线或网线的传送方式，当两者距离较远时，可采用网线或光纤等传输方式。
相对于传统的有线传输方式，无线传输则显得更加方便、快捷。随着对智能视频分析技术的深入研究和它被广泛应用，视觉感知设备的小型化、隐蔽化趋势日渐明显，通过无线通信的方式实现对感知层数据的传输已经成为一种时代潮流走向和技术发展趋势，如图4-37所示。
图4-37 基于4G网络的视频传输
4.应用层——智能视频分析
智能视频分析技术源自计算机视觉（CV，Computer Vision）与人工智能（AI，Artificial Intelligent）的结合。
其目的是旨在图像与事件描述之间建立一种对应关系，借助计算机，从纷繁复杂的视频画面中检测和分类关键的人、车、物等对象信息，自主地分析和理解场景事件，识别人物身份，研判异常事件。
当前，智能视频分析技术已经在智能视频监控领域取得了广泛应用。
通过在视频监控系统中添加智能视频分析模块，可以大大增强整个视频监控系统的功能。
智能视频分析模块，借助于计算机强大的数据分析和处理能力，过滤掉图像或视频中无用、无效和干扰信息，自动地分析和抽取出视频源中的有用信息，就像是把摄像机变成了人类的眼睛，把具有智能视频分析能力的计算机变成了人类的大脑，从而让计算机代替人类完成与视觉相关的各项工作，实现对世界更加透彻的感知。
这一根本性的改变，极大地发挥和拓展了视频感知系统和设备的作用与能力，使其具有更高的智能性，不仅大大降低了人力资源的消耗，而且切实提升了治安防范工作的效率。
因此，智能视频分析技术，不仅是一种对数字图像的分析技术，更孕育着一类更为高端的、智能的、网络化的数字视频监控应用。
智能视频分析技术主要涵盖视频应用的四个方面，包括物体检测和跟踪，物体分类和识别，行为分析和理解，以及生物特征识别，如图4-38所示，通过智能视频分析，可以获取视频对象的颜色、位置、运动状态、行为和身份等众多信息，具有重要的应用价值。
有了智能视频分析技术的支撑，就可以产生众多的视频感知层的智能应用，比如，公共安全领域的周界警戒、无人值守、行人和车辆的定位和跟踪、异常行为告警、客流量统计、人脸检测和识别、智能车辆抓拍、车牌识别、违章行驶检测、火灾防范，以及视频摘要和视频检索等众多应用。具体应用示例如下。
图4-38 智能视频分析技术及其应用
1）智能视频监控系统（见图4-39）
智能视频监控涵盖视频感知中的众多功能。
在“智慧城市”和“平安城市”等大型发展规划中，智能视频监控大放异彩。
关系国计民生、社会安全乃至国家安全的政府机构、金融机构、公司企业等治安防范重点单位都对智能视频监控系统有着较大需求。
具体来说，对于公众场所、重点区域和人很难达到的区域，智能视频监控系统或设备能够代替监控人员自主完成监控预警任务。
比如，在政府机关、银行、商场超市、道路交通、仓库重地、涉密禁区及边防国界等需要安全防护的区域，通过智能视频分析，可以定位和识别人、车、物，分析对象的行为，检测可疑事件，比如，非法闯入、越界、打斗、抢劫、盗窃、徘徊、奔跑、晕倒、车辆碰撞、逆向行驶、违规停车、压线、抢道、醉酒行车及人群聚集等事件，还可以通过人脸检测和识别技术，进一步抓拍人脸，识别人物身份，及时确定可疑人员及犯罪在逃人员，从而及时向远程指挥控制中心发出报警信号，通知治安防控人员及时出警，同时抓拍并保存事件的画面，以备调查取证。
另外，在银行、商场超市等地方，智能视频分析技术还可实现客流量统计，为客户行为分析、客户服务，以及公安机关调查备案等提供数据。
图4-39 智能视频监控系统
2）车牌识别（见图4-40）
车牌识别在公共安全领域应用广泛。
智能交通及治安案件调查都对车牌识别技术有明确的需求。
常见的应用包括交通卡口，如停车场出入口和高速公路收费站等；
交通限速卡口，如区间测速监测点；治安管理卡口；
移动车牌抓拍及识别，如安装于安防车辆、警用车辆及公交车上的车牌识别设备等。
通常，治安卡口需要具有车牌识别功能。
治安卡口要求城市在出入口安装车牌自动识别设备，对进出城的每一辆车进行自动抓拍和识别，要求自动记录通行车辆的车牌颜色、车牌号码、行驶方向、车速、车长和通行时间等各种参数。
公安系统把车牌号码与黑名单数据库进行比对，发现问题车辆后自动进行声光报警，并发布相应的报警信息，及时通知指挥中心组织拦截。
例如，发现可疑号码车辆通过高速公路出口卡口点时，系统立即发出报警，自动把报警信息和车辆超速信息、嫌疑车辆信息上传至指挥中心。
这套系统能够通过查询黑名单，对逾期未年审、违法未处理及套牌嫌疑车辆进行报警，及时提示警力迅速拦截稽查。
图4-40 车牌识别
3）智能电子交通警察（见图4-41）
为了更好地保障道路交通安全，维护道路交通畅通，智能视频分析技术还可以为交通指挥控制中心提供多种类似交通警察完成的任务。
通过智能视频分析技术，可以检测和定位过往车辆，实现车流量检测；
对车辆停车时间进行计数，实现违章停车监测；
通过对道路允许的行车方向与车辆实际行驶方向进行比较，抓拍逆向行驶车辆；
在道路的单黄线和双黄线上设定虚拟警戒区域，通过对车辆行驶位置的判断，监测并抓拍违章压线的车辆。
通过上述几项功能，智能视频分析技术对解决中国道路交通长期存在的一些问题，可以起到一定的作用。
图4-41 智能电子交通警察进行违章监测和抓拍记录
4）视频浓缩（见图4-42）
视频浓缩技术旨在去除无用的视频信息，缩减对视频的观看时间，提高对视频的观看效率。
比如，公安民警办案，对于一个案件的侦查，通常需要调取并查看大量的视频片段，借助视频浓缩技术，可去除其中多余的、无用的和干扰的视频数据，把原有时长的视频片段浓缩减小到1/10甚至更短，并且能够确保留下关键对象信息，例如，1天24h视频只需要30min就可以看完，可以有效提高公安侦查办案的效率。
从实现上讲，视频浓缩技术，通过智能视频分析，检测并提取出视频画面中的人、车、物等对象信息，并保留重点监控区域内的对象，排除其他无用的对象，从而去除那些不包含关键对象的视频画面，视频时间得以大大缩短，方便人们快速浏览、查阅视频。
图4-42 视频浓缩
5）视频检索（见图4-43）
在海量的视频数据中查找某段录像中的一个人、车或事件，无异于大海捞针，需要建立一套简单、方便、快捷的检索系统。
视频检索是从海量的视频数据中找到所需的视频片断，并且自动统计出所需要的信息。视频检索技术是世界各国学者关注的热点之一。
目前，国内外已研究出多个视频检索系统，国外由IBM Almaden研究中心所开发的QBIC（Query By Image Content）系统是基于内容检索系统的典型代表。
国内在基于内容的视频检索系统方面也有所研究，取得一些成果，其中微软中国研究院的多媒体计算机组（Media Computing Group）在智能搜索引擎和智能视频浏览方面取得了重要突破。
他们致力于解决多媒体的自动分析、有序化和可视化及自适应的内容传递，开发出的新一代互联网的智能搜索引擎，为开创智能化的新一代超级门户网站提供了技术支持，带来了多媒体技术的一次飞跃。
国防科技大学多媒体研究开发中心研制开发了新闻节目浏览检索系统New Video CAR，国防科技大学系统工程系研制开发了多媒体信息查询和检索系统MRIC。
TV-FI系统是清华大学开发的视频节目管理系统，该系统可以提供视频数据入库、基于内容的浏览及检索等功能。
同国外的研究相比，国内的研究还处于初级阶段，若要满足视频点播、医疗及军事等领域对视频处理的要求，要实现基于内容的视频检索系统，还需要一定的时间和大量的理论实践研究。
图4-43 IBM QBIC视频检索系统软件界面
6）视频存储
随着和谐社会、平安城市建设速度的加快，视频监控系统越来越成为一个热点，监控中所产生的数据量是非常惊人的，采用传统的硬盘录像机无法满足实际的需求，但是作为其海量存储的载体——存储系统却往往由于性能、价格及兼容性等多方面因素成为一个难题。
在目前的数字视频领域中，最常用的有以下几种存储方式：
硬盘、
直连式存储（Direct-Attached Storage，简称DAS，如图4-44所示）、
网络附属存储（NAS，Network Attached Storage）、
存储域网络（SAN，Storage Area Network）、
SAN+NAS。
传统的数据存储技术较为成熟和完善，目前主流存储架构有NAS和SAN两种。
随着视频监控技术向着高清化、数字化、网络化及智能化的方向发展，画面质量的提高、视频线路的增加等诸多因素，都会令视频监控系统的存储容量成倍增长，同时存储的可靠性要求越来越高，存储设备正在成为网络视频监控未来发展的决定因素。
图4-44 DAS系统结构图
4.4.3 智慧小区的“慧眼”
随着现代社会信息技术的快速发展，住宅小区的智能化、信息化、网络化成为发展的必然趋势。
“智慧小区”的创建，既是“智慧城市”建设的关键一环，也是推动技术发展、服务国计民生的重要举措，为加快信息技术在住宅小区的应用，打造智能、便捷、和谐的住宅小区民生服务体系起到了重要作用。
智能化小区安防便是其中的一项重要应用，它利用智能视频监控、射频识别和定位等技术手段，全天候、全方位、全时段地感知小区内的环境，以及人、车、物的状态变化，实现对小区内安全隐患和异常情况的监测、预警和应急，有效提高了小区的安防自动化程度，防患于未然。
其中，智能视频监控系统由于具有非侵入性、覆盖范围广、设备安装方便，以及全天候工作能力等优势而成为小区治安防控的最重要的监测手段之一，它就像小区的一双双“慧眼”，洞察着小区内的一切事物。
小区智能视频监控系统由视频监控指挥控制中心和七大子系统组成，如图4-45所示。
子系统包括周界防护子系统、小区进出口管理子系统和区内监管子系统、楼宇门禁子系统、家居安防报警子系统、停车场管理子系统和火灾监测子系统。
图4-45 智慧小区视频监控系统的组成
视频监控指挥控制中心是整个智慧小区实现智能视频监控的核心所在，是视频监控信息传递和管理的枢纽，也是通信系统的信息交换中心。
它由智能视频分析服务器、液晶大屏显示器和网络传输系统构成，包含所有子系统所需要的应用服务软件和数据库。
小区内所有的视频数据通过网络汇聚到这里，经过智能视频分析，自主实现周界安全防护、可疑行为预警、小区进出口监管、楼宇门禁、小区内车辆监管、停车场监管、火灾防范等功能，并借助光纤网络、无线网络，实现与各个治安执勤点及各位执勤人员的实时信息反馈。
为全方位、多角度、深层次地维护小区的治安稳定，智能视频监控七大子系统实现了诸多功能，下面逐一介绍。
①周界防护子系统主要用于防范翻越小区围墙或者越过周界进入小区的非法闯入者。
通常在小区围墙上安装视频监控摄像机或者红外成像设备来实时获取视频信号，由监控中心智能视频分析服务器对其进行分析和处理，判断是否存在非法闯入行为。
在发现闯入者后，立即向治安执勤人员发送报警信号，并驱动球机对目标实时跟踪，同时录像以便取证。
同时，还可以辅以光纤探测技术，通过在周界铺设光纤传感器，利用光电技术，对非法闯入行为进行实时监测，从而多措并举，更好地防护小区周界的安全。
②小区进出口管理子系统用于对人员和车辆的排查和监管。
通过车牌识别并记录小区内住户的车辆，方便管理外来车辆。
通过人脸检测，抓拍并记录进入小区人员的样貌，便于非法人员排查。
③区内监管子系统用于对小区内场景事件的自动识别和监测。
通过智能视频分析技术，对人员的徘徊、摔倒、打斗和抢劫等异常行为事件进行自主分析和理解；
可以实现对违章行驶车辆的抓拍及车牌识别、车辆定位和行车轨迹再现；
检测重要区域的可疑物品。
④楼宇门禁子系统通过在小区住宅楼入口设置人脸识别器，对每栋居民住宅楼建立授权人员人脸库，通过生物特征识别技术，把闲杂人员拒之门外。
⑤家居安防报警子系统对住户门口及窗户进行视频监控，对入室盗窃、破窗而入等违法行为进行自主检测和实时告警，通过光纤网络向指挥控制中心及时发送报警信号，甚至通过无线网络向户主手机发送报警信号。
同时，在保证用户隐私不被泄露的情况下，还可以进一步对住户室内进行实时监控。
⑥停车场管理子系统用于实现车辆智能引导和停车位智能管理。
通过车牌识别，把停车场内车辆的车牌号与它的停车位对应起来，方便引导车主快速找到车辆；
通过智能视频分析，确定空闲车位，方便车辆快速确定停车位，还可对非法破坏车辆的行为进行实时监测和抓拍取证。
⑦火灾监测子系统对重点区域划定视频监控区域，通过火焰和烟雾识别技术，在第一时间发现危险，发出警告。
图4-46是某高档小区智能视频监控系统的结构简图。
该系统主要由视频摄像机、智能值守器、视频车辆检测仪、智能报警平台服务器和人脸、车牌记录主机，以及视频监控设备组成，可以完成对小区入口、重要区域和周边进行智能防范监控的任务。
图4-46 小区智能监控系统的结构简图
由于充分发挥了智能视频监控的作用，与传统视频监控系统相比，智慧小区智能视频监控系统主要具备以下优势。
①对不同防范区域应用不同的智能分析算法，构建出全方位、有针对性的小区安全防范体系。
②小区进出车辆自动记录，减轻了门岗的工作负担，提高了小区出入口的管理效率。
③系统具有很好的扩展潜力，可根据实际需要，进一步实现报警事件短信自动发送、视频自动检索等诸多功能。
④从整体上有效地增强了小区治安防范的手段和措施，提升了小区的品质，让小区住户真正体验到智慧小区建设的价值所在。
4.4.4 小结
当前社会治安形势日趋复杂，维护社会治安稳定的治安防控任务越来越艰巨，智能视频监控能够利用先进的科学技术显著提升社会治安防控的能力和水平，具有重要的社会意义和经济价值。
从智能视频监控系统的技术来看，未来随着认知科学、模式识别、机器学习、计算机视觉、传感器网络、协同计算、智能视频监控和人机交互等相关领域的理论和方法的不断进步，从计算技术进化和用户体验这两个方面分析智能环境的构成方式、技术特点及其与人类活动之间的内在联系，并从协同视觉行为感知和理解的角度研究多摄像机协同、多尺度时空信息感知、多线索信息融合和上下文敏感计算等关键技术将成为未来的技术趋势。
从智能监控物联网的产品来看，未来的面向视频监控的物联网将朝两个方向发展：
首先是适应更为复杂和多变的场景；
其次是能识别和分析更多的行为及异常事件，并且相比以前的系统构建，高处理能力和多核处理器的出现，使传输速率更快、资费更加便宜的无线统计技术逐步得到商业化应用，将使得智能监控物联网设备成本大大降低，算法资源大大增加，效率也大大提高。
从智能监控物联网的应用市场来看，随着中国经济的高速发展，以及“平安城市”建设步伐的迈进，商场、银行、车站、智能大厦等大量场所自身安全防范的需要不断加强，伴随着经济的高速增长和劳动人口的大范围流动所出现的社会治安问题，人们对城市安全防范提出了更高的要求。
因此，可以预见，公共安全领域的智能监控物联网系统的发展前景是非常广阔和光明的。