随着科技的发展，安防技术也一直在演进中，在网络化、高清化、智能化成为视频监控行业主要方向的当下，如何让产品更“智能”是当今安企的重要突破口。从2012年开始，行业内就已经开始围绕如何使产品、系统智能化展开探讨与研发，引发了一波技术潮流。主导2018视频监控行业走向的几项关键技术主要包括以下：
大数据
大数据时代的来临，在丰富世界形态的同时，也带来了许许多多的数据碎片，为解决这些零碎数据，大数据技术应运而生。大数据技术是一个采集的过程，可以统一大型数据集，并能够从分析中得出其它信息。
据IHS Markit 最新数据显示，中国在公共和私人领域共装有 1.76 亿个监控摄像头，每年产生数千万PB的数据量。视频监控业务正是一个依靠数据说话的典型数据依赖型业务，大数据与视频监控业务有着天然的结合。在大数据技术支撑下，网络视频监控数据存储模型可转向分布式的数据存储体系，提供高效、安全、廉价的存储方式。通过大数据技术实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，提高视频监控数据的使用效率。
机器视觉
伴随着人工智能的高速发展，机器视觉以它独有的非接触、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等突出优点吸引了安防行业的目光。机器视觉能有效地对数据进行“智能化”存储、分析以及应用，它已经成为安防企业下一步突破“更”智能化的重要帮手。
机器视觉简单的来说就是用机器代替人眼来做测量和判断，对图像进行识别，因此机器视觉在人脸识别、车牌识别等方面得到大量运用。机器视觉技术由软件和硬件的结合，主要组成部分包括照相机、摄像头、图像传感器、视觉处理和通信设备。完备的系统能捕捉任意对象的图像，并根据质量和安全性的不同参数来分析它们。
深度学习
深度学习虽然是人工智能一个新的领域，但近年来在安防行业中极为热门，并且与安防有着很高的契合度。究其原因主要是因为深度学习的关键要素是数据，而安防行业中视频监控数据占数据总量60%以上。
深度学习主要研究领域在语音识别和视觉分析，而且深度学习有很强的塑造性，可以应用到各个方向，在不同的领域做出不同的技术创新。随着监控摄像头的全面覆盖及大量视频数据的积累，一些大型项目的终端用户（如公安、交警），正在迫切寻找新的视频分析解决方案来重新解读这些数据，获取新的价值。深度学习算法的出现正好解决了海量数据与人力短缺之间的矛盾，有效提高识别准确率，直接建立从数据到目标模型的映射,不再需要人工选择或创建特征集来描述目标。
云边结合
对于云计算我们已经不再陌生，边缘计算也正以破竹之势迅速发展。技术定义来说，边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。
当前云计算是一种集中式中心化的云，但随着IT基础设施逐渐云化，大视频、物联网逐渐兴起，集中式中心化云将不能适应低延迟、大带宽等要求，这时候就需要向“中心化”的云发展。由此看来，云边融合是必然趋势。云边结合是将智能算法前置，通过边缘计算，将人脸识别等应用的抓图的压力分摊到前端，解放中心的计算资源。
结语： 从模拟监控到数字监控，从存储硬盘到云端，从人眼校对到智能分析，视频监控行业正朝更加智能化方向蓬勃发展。无论从产业的发展角度，还是技术的发展角度，视频监控行业都将会有更广阔的市场和更大的发展空间。
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