二、 智能视频检索技术的现状
视频监控检索关注的人数据以视频为主，主要目的是定位查找某个事件的起因和关联的发展过程，事件的关键信息数据包含：时间、地点、主导事件的人或物、图像和声音信息。检索条件传递的信息越丰富，定位越精准，检索的算法也就越简单;相反，检索条件传递的信息越简单，定位就越模糊，想要精确定位时，检索算法的难度也就越大。一般来说，用户期望检索条件简单，同时也能定位精准。
智能视频检索技术的出现把人从单调、繁重的任务中解放出来。它利用了视频分割、自动数字化、语音识别、镜头检测、关键帧抽取、内容自动关联、视频结构化等技术，以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等领域的知识为基础，通过自动化的智能分析预处理，将杂乱无章、毫无逻辑的监控视频内容(运动目标、行人、车辆)进行梳理，自动获取视频内事件及目标的关键信息，并根据这些信息生成视频内容及索引。为了提高计算速度，目前采用了集群方式，可提供几十上百倍实时以上的快速分析能力，并可根据应用需要进行扩展，提高计算能力，节约办案时间。
从根本上看，视频检索技术应用于安防监控是以智能视频分析技术为基础的。智能视频分析技术是指利用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。近几年，大数据一词越来越多地被提及与使用，涉及到各行业，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。智能视频分析技术的引入可能极大地提升原有海量监控视频存储系统的检索效率和命中率。
在智能视频检索过程中，用户可以根据自己所需要的检索条件，通过智能视频分析技术，从海量视频中获取想要的关键信息。目前智能视频检索方式主要有以下几个分类：
1、运动目标属性分析
目标的运动属性包括目标的运动轨迹、运动幅度、速度及规律等因素。基于目标轨迹的检索是指通过在视频中选定一个特定的区域，目标进入或离开该区域、以及滞留该区域，视频检索算法可以快速关注所有时间内在该区域出现过的目标。
还可以对目标图例或排查结果的类型进行过滤，在目标结果较多的情况下，系统支持将目标中的类型进行分离，进一步缩小关注范围，比如人、颜色等。
