智慧城市的核心内容是对海量数据进行智能分析，安防企业将对城市化过程和智慧城市建设大有作为。包含智能分析、识别和数据比对技术的智能视频分析目前在安防甚至是智慧城市的建设过程中已经得到初步的应用。智能监控需求大增，行业应用日渐广泛，然而，行业发展瓶颈仍在。
智能监控需求
虽然，目前来说视频分析技术能够提供比几年前多得多的功能和实用性。然而，该技术仍要求必须配置正确，它在某些情况下可能无法工作。智能监控技术的准确与否取决于视频源的质量。目前高清监控没有普及，视频源的质量也就不能很好保证。另外实现海量数据自动检索要保证视频数据大联网，但目前安防监控大联网受技术和网络等因素限制，因而造成数据信息的不完整。目前智能分析技术主要受到应用环境的影响，使得很多功能在实际应用中不是很理想。
目前最常见的行为分析功能，如跨线报警、区域入侵检测以及人员聚集、徘徊、打架等，受到应用环境的影响非常严重，常常在实际应用中达不到预期目的。误报或者漏报还是偏高。而且，很多深层次的应用单纯从视频中提取的信息量还是不够，判断准确性达不到要求。不过，大家对于智能监控未来的前景还是很看好的，监控系统每年还在加大建设，光靠人已经无法很好的处理成千上万的监控摄像头所产生的海量数据了，对视频数据的智能化分析和深入应用是必然的趋势。现在智能应用已经到了行业细分阶段，经过实际的项目模式，已经提炼出一些适合做智能分析的行业和场景，进行深入的算法研究，很多产品已经能够达到实际使用，解决客户问题的目的。而且随着视频分析技术的不断成熟，对很多复杂的场景也能够进行比较精确的分析。
智能监控技术应用
智能视频分析技术在应用过程中和以往的监控技术有本质的区别，其主要特征是采用计算机视觉的方法，在几乎不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍录的图像序列进行自动分析来对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而做到既能完成日常管理又能在异常情况发生的时候及时做出反应。更形象地说，这种技术最大特点是使过去的目视发现监控演进到一种全自动化控制监控，其优势较为明显，例如：
群体行为分析：包含对人群、车流等目标的正常行为和异常行为分析，能够对场景中群体的正常行为进行分析，如统计穿越出入口或指定区域人或车的数量、高速公路交通流量，识别人群的整体运动特征，包括速度、方向等；也能够对场景中群体的异常行为进行分析和判断，如检测、分类、跟踪和记录过往行人、车辆及其他可疑物体，判断公路上是否有车辆非法停靠、是否有故障车辆，是否有行人及车辆在禁区内发生长时间徘徊、停留、逆行等行为，检测公共场所是否有人员的集聚、奔跑、斗殴等异常行为。
入侵检测和运动目标跟踪：对非正常进入监视区域的可疑目标及时检测，能够识别单个或多个目标的运动情况（如运动方向、运动速度等）。在检测到可疑目标后，发送控制指令使摄像机自动跟踪目标，在物体超出该摄像机监控范围之后，自动通知邻近的摄像机协同工作，继续进行跟踪并发出报警信号。
智慧城市的建设目标之一就是要实现信息化管理，这其中包括视频监控记录下的海量数据有效、快速检索和比对，这对智能监控的自动检索技术是将一次大考验。
智能视频分析发展瓶颈
虽然近些年智能视频分析取得一定发展，但智能分析出现误报和漏报的情况却屡屡发生，究其原因是因为目前国内很少有能完全满足监控各种变化条件的视频分析算法。目前使用的大部分算法都是按照实验室较好环境总结图像规律而来的。然而安防视频监控主要是面向保护人和财产的，视频来源主要是路口、广场、建筑物出入口、通道等相对复杂的环境。这些环境往往图像变化率大，受灯光环境干扰多。以人脸识别为例，目前的主流算法对人脸图像有非常严格的要求，取景各个角度、距离、瞳孔之间的像素都要在一个很小的范围内，反之则识别率不高。
其次，行业内对智能监控技术并没有统一的标准和明确的概念，导致智能化技术鱼目混珠，无法真正促进该技术的进步。而市场上对智能监控产品的认知和该产品实际的功能效果存在偏差，导致智能监控技术推广难。另外，成本高，相应配套产品造价高等也是影响智能监控发展的瓶颈。
因此，这是智能监控未被广泛运用的主要原因，银行作为视频监控应用的重点领域，随着智能监控技术的逐步成熟，以及其对智能监控的需求必将为安防带来广阔的市场前景。
智能视频分析解决方法
智能监控必将是安防未来发展的方向，但智能视频分析技术目前的发展其实很骨感，智能视频分析技术如何突破瓶颈，真正为银行ATM保驾护航，降低ATM犯罪的比例。建立相应的解决方案，开发智能化的平台软件无疑是智能视频分析发展的重中之重。
1、提出行业化智能技术应用解决方案。行业化解决方案是实现智能视频分析功能“标准化”的唯一途径。在整个监控领域对智能化技术做过高要求是不现实的，但在众多重要而专业的领域中经过不断实践、提炼和深度研发，在该行业内部形成具有行业共识的“标准功能模块”是可行的，有利于将智能视频在该领域推向大规模应用。
2、解决智能化的平台软件问题。做智能分析研发的公司往往规模比较小而鲜有参与大型行业工程实践的经验和机会，难以有研发并完善平台软件的机会。而做平台软件的公司往往经过多年工程项目的积累，在传统的平台软件上已经做得很成熟，但是这些工程性的公司却缺少了智能分析核心技术。因此无法直接在自己的平台软件上添加对智能设备的控制，或者无法在平台软件后台进行直接的智能化处理，即使一定程度上可以在后台软件做一些基本的智能处理功能，也无法进行大规模的智能功能部署，因为后端的智能处理方式需要把前端图像通过数字化传输回来之后，经过数字图像的解压缩、智能处理、再压缩和存储的过程，非常消耗计算资源，因此实际上无法进行大容量的智能视频分析部署。由此可见，智能监控要发展，智能化的平台软件必须要获得解决。
随着银行业的发展，ATM机将越来越普遍，会为安防带来广阔的市场空间，但对安防监控的要求也越来越高，网络化、高清化、智能化是安防的发展方向，银行监控必将智能化。对银行安全防范而言，提前预警、制止案件、避免损失是最基本的要求，同时整合现有视频监控系统资源，采用先进智能分析技术可以有效提高监控的实时预警功能，提高银行的安全防范能力，才能保障银行业务的安全运营。
关于智能分析
视频智能分析，英文叫IntelligentVideoAnalysis（简称IV），就是使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。
用户可以根据的视频内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违[1]反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音,用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。
视频内容分析技术通过对可视的监视摄像机视频图像进行分析，并具备对风、雨、雪、落叶、飞鸟、飘动的旗帜等多种背景的过滤能力，通过建立人类活动的模型，借助计算机的高速计算能力使用各种过滤器，排除监视场景中非人类的干扰因素，准确判断人类在视频监视图像中的各种活动。