（二）、受环境干扰大。视频分析技术最大的一个问题就是受环境和视频质量的干扰太大，光线、杂物、恶劣天气、晃动、飞虫等的干扰，就会使应用系统效果非常差，甚至失效，无法进行正常工作。
(三)、安装调试复杂。智能分析应用产品几乎都需要按每一个应用场景进行不同的参数调试，而且会涉及到非常多的专业的参数调试。非专业人员根本无法调试出理想效果。
三、智能分析技术应用的发展趋势
总体来看，限制智能分析技术应用的最大因素就是准确率问题。所以智能分析技术应用的发展趋势肯定是朝着提高准确率的方向前进的。同时另一方面，大家也会寻找一些不关心准确率，而更多关注效率的一些应用方向。
主要应该有几个方面的发展：
(一)、从源头增加可判断信息。双目摄像机的推广应该是一个大方向，双目摄像机带有两个镜头，获取的视频中带有目标的深度信息。分析算法计算能够通过这些信息跟进,准确的判断物体之间的距离、深度、高度等信息，能够提高整体算法的准确性。
(二)、各种自学习和自适应算法的研究和应用。后续的智能分析产品应该是带有强大的自学习和自适应功能的。能够根据不同的复杂环境进行自动学习和过滤，能够将视频中的一些干扰目标进行自动过滤。从而达到提高准确率，降低调试复杂度的目的。例如，抗抖动算法、重复运动物体过滤、微小物体自动过滤、强光自动抑制、三维建模等技术的发展和深入应用。
(三)、视频数据深入挖掘应用迅速发展。随着视频分析技术的快速发展，视频数据量也非常大，如何让视频分析技术在大数据中发挥作用也成为人们关注的一个方向。利用各种不同的算法计算，将大量视频数据中不同属性的事物进行检索、标注、识别等应用，以达到对大量数据中内容的快速查找检索。大大降低人工成本，提高效率。甚至在有些方面让一些人工无法完成的任务成为可能。如：人脸大数据库检索，身份证库重复人员查找、视频中穿某种衣服、某种颜色的车辆查找、车牌查找、甚至可以做到以图搜图等应用（输入一张图片找到和图片类似的片段）。
