隨著視頻監控的數據量以驚人的速度不斷快速膨脹，其形成的海量數據信息早已經超過了人力有效處理的范圍。智能視頻監控技術的出現，在很大程度上解決了這一問題，該技術是一種濾除大量冗雜數據的有效手段，目前是安防行業最為關注的圖像處理技術。
視頻監控系統作為安防領域的重要組成部分，已經廣泛應用于小區安全監控、火情監控、交通違章、流量控制、軍事，以及銀行、商場、地鐵、機場等公共場所的安全防范中，并且將有更廣泛的應用前景。但現有的視頻監控系統通常是通過人員監控和錄像來實現安全防護，實際上并不能主動有效地保障安全，尤其是監控點過多的時候，人員監控根本無法顧及所有監控場景;同時，監控人員的注意力很難保證二十四小時都能準確高效地監控所有監控場景;此外，"被動錄像"通常只能在"事件"發生之后通過調用錄像進行回放取證，一方面損失已經產生不可能挽回，另一方面，通過人工回放錄像取證的方式效率十分低下。
智能視頻監控因其采用計算機視覺的方法，在幾乎不需要人為干預的情況下，通過對攝像機拍錄的圖像序列進行自動分析來對動態場景中的目標進行定位、識別和跟蹤，并在此基礎上分析和判斷目標的行為，從而做到既能完成日常管理又能在異常情況發生的時候及時做出反應，因此在安防領域大受青睞。
在安防領域，智能視頻監控技術在應用過程中和以往的監控技術有本質的區別，形象地說，這種技術最大特點是使過去的目視發現監控演進到一種全自動化控制監控，其優勢較為明顯，例如：
群體行為分析：包含對人群、車流等目標的正常行為和異常行為分析，能夠對場景中群體的正常行為進行分析，如統計穿越出入口或指定區域人或車的數量、高速公路交通流量，識別人群的整體運動特征，包括速度、方向等;也能夠對場景中群體的異常行為進行分析和判斷，如檢測、分類、跟蹤和記錄過往行人、車輛及其他可疑物體，判斷公路上是否有車輛非法停靠、是否有故障車輛，是否有行人及車輛在禁區內發生長時間徘徊、停留、逆行等行為，檢測公共場所是否有人員的集聚、奔跑、斗毆等異常行為。
入侵檢測和運動目標跟蹤：對非正常進入監視區域的可疑目標及時檢測，能夠識別單個或多個目標的運動情況(如運動方向、運動速度等)。在檢測到可疑目標后，發送控制指令使攝像機自動跟蹤目標，在物體超出該攝像機監控范圍之后，自動通知鄰近的攝像機協同工作，繼續進行跟蹤并發出報警信號。
隨著中國安防產業發展越來越快，市場規模不斷擴大，從事安防產業的公司也越來越多。擁有高級智能分析的智能視頻監控技術，不僅能大大增強監控的能力、降低不安全隱患，同時節省了人力物力，降低了成本，必將在安防行業中受到大力發展和應用。
