智能视频分析，英文名：IVS(Inligent Video System)。智能视频分析就是使用计算机图像视觉分析技术，借助于计算机芯片强大的数据处理功能，对视频画面进行高速分析，通过将场景中背景和目标分离进而提取、比对和分析画面中的关键信息。如果把摄像机比作人的眼睛，那么智能分析则相当于给这个眼睛上装上了有思维的大脑。
诊断类智能分析
诊断类智能分析主要是针对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、增益失衡、云台失控、画面冻结等常见的摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警。诊断类智能分析技术实现起来较为简单，通常以后端管理平台的形式出现，在大型的监控项目，特别是城市级监控的日常运维中作用十分明显。目前市面上一些基于DSP的智能分析设备、DVR和DVS等都自带该项辅助功能。
识别类智能分析
该项技术偏向于对静态场景的分析处理，通过图像识别、图像比对及模式匹配等核心技术，实现对人、车、物等相关特征信息的提取与分析。
人脸(人像)识别分析技术是近几年飞速发展的新兴技术，特征脸、面部关键特征定位提取和2D(或3D)形状检测是其几个关键技术。该技术早期主要应用于门禁考勤系统。随着技术的发展与成熟，通过与人像还原技术的结合，*部门已将这套技术应用到案件侦破中去，并多次在重大案件中取得了骄人的战绩。伴随着具有海量视频数据挖掘能力的云计算和云分析等技术出现，人脸识别技术能够实现跟城市级人像数据库进行快速实时比对，利用云存储技术轻易实现城市间人像数据共享，这将为*部门快速查找**提供有力的技术支撑，同时也将迎来人脸识别高速发展的历史机遇。
在对车的识别分析应用上主要是车牌识别技术。该技术经过多年的发展与应用，目前已十分成熟。模糊车牌还原和识别技术的出现使得该项技术不再局限高清，开始向标清领域普及。车牌识别技术被广泛应用于各停车场出入口、高速公路收费站等地，近些年更是发展迅速：配合交通电子卡口系统，车牌识别技术被大量用于车辆交通违章的抓拍，有效降低了车辆交通违章数量，大大减少了交通事故的发生。
对物体类型的识别目前还处于实验阶段，主要原因在于：1.对场景中物体的建模、特征提取及定位、分类筛选等过程较为复杂，运算量大;2.物品种类繁多，所需的匹配数据库信息量相当庞大。故现阶段对物体类的识别还处于“模糊”检测阶段，即只能识别出目标是个物体，但具体是何物，设备还无法进行识别，如个别智能分析厂商推出的物检测功能。
行为类智能分析
该项技术侧重于对动态场景的分析处理。典型的功能有：车辆逆行及相关交通违章检测、防区入侵检测、围墙翻越检测、绊线穿越检测、物品偷盗检测、占道经营检测和客流统计等。移动侦测(VMD)是该类智能分析中的“早期智能”，VMD依据视频画面中像素块的运动变化来进行判别，缺点明显：基于二维的分析，误报太高，无法识别移动的像素块是干扰还是目标，更无法对其行为进行准确判定。目前市面上的DVR或DVS设备大多都附带VMD功能。部分智能分析厂家后续对算法做了改进和革新，有的是基于PC的视频分析软件，有的则是基于DSP嵌入式的视频分析。这里值得着重一提的是较为的三维视觉分析技术。
顾名思义，三维视觉分析技术是基于三维场景的视频分析算法。之所以称之为“视觉分析”，是因为其真正具备了从行为上进行视频分析的能力。三维视觉分析技术在*次适应场景时会有一个人机互动的三维建模过程，即需由用户给设备一些“参照物”(通常是标高和基准线)，完成该项工作后，设备即可准确判别每一个进入场景的目标大小、移动方向、运动速度等关键特征。该技术对分析比对的行为样本库进行了严格提炼和反复测试，故而产品具有*的检测率和误报率超低的性能。
利用*的模式识别技术和特定行为分析算法，三维视觉分析技术抢先占领了行为类智能分析的制高点。可以预见，在智慧城市即将遍地开花建设的2013年，拥有三维视觉分析技术的厂家必将硕果累累、摘取视频分析的大部分*。
