隨著我國互聯網產業的不斷發展，二三線城市逐漸的進入到快速的發展期，建設的需求加快，公共安全防護的技術和設備運用與居民的生活越來越密切。在之前的很長一段時間內安防市場都在發展商用的攝像機，因為商用市場上的剛需明顯。

隨著安防需求不斷增長，視頻監控設備市場處在上升周期。2010－2016年期間，我國視頻監控市場規模從242億元增長到962億元，年均復合增長率達25．86％。預計2018年市場規模將達到1192億元，同比增長達12％。    行業發展趨勢

隨著平安城市、智慧城市、雪亮工程、智能交通等各項建設的持續開展，安防逐漸得到普及，面對如此廣闊的市場，對安防企業來說不僅僅是機遇更多的是挑戰。現今大多數攝像頭一直沒能擺脫人工監控的傳統監控方式，由此導致了大量視頻數據堆積占用存儲資源、實時性差、檢索困難等問題，海量攝像頭帶來的海量視頻數據檢索工作需要耗費大量警力。

為了解決這些問題，近年來，視頻監控行業發展方向主要為：“高清化、網絡化、智能化”。視頻監控設備技術性極強，系統的創新升級同時也在引導市場需求的變化并創造了新的市場需求。

近日，繼高清化、網絡化、智能化之后，新一輪的重大技術迭代——超高清視頻正漸行漸近。1月3日，工信部電子信息司在北京召開超高清視頻產業發展工作座談會。會議提出，將組建中國超高清視頻產業聯盟，制定《超高清視頻產業發展行動計劃（2018－2022年）》，推動超高清內容建設和行業應用，支持北京、廣東等地方產業集聚發展和先行示范。

超高清攝像機能夠解決大場景的監控問題，應用1臺4K攝像機就可以覆蓋火車站站前廣場，同時基本能夠看清行人的面貌。其次，同樣的視野，比1080P攝像機看到更多的圖像細節，比如人臉、車牌等，這些細節在實際應用中往往十分關鍵。

另一方面，超高清視頻監控可以獲得更多細節內容，生成更多有效數據，從而一定程度上促進人工智能的發展，推動人工智能在視頻監控領領域率先落地應用。

關鍵技術發展

當代視頻監控系統主要包含五大類關鍵技術：數字視頻壓縮與編碼技術（編碼）、數字視頻的網絡傳輸技術（傳輸）、海量視頻數據的存儲和檢索技術（存儲）、視頻監控場景中的人／物體的識別與跟蹤技術（視頻圖像處理和分析）、視頻監控場景中的運動檢測與告警技術（視頻圖像處理和分析）。

如今智能化、大數據和云技術使得大規模的視頻監控更具實用意義，可大幅節省人力和監視設備，在公共安全行業將具有廣闊的應用前景。

大數據：挖掘改變視頻監控領域應用格局

目前，在公安工作中，最實在的應用就是從海量視頻數據里找出具有相同線索特征的圖像，其中最大的技術障礙還在于視頻的結構化。站在視頻分析、智能視覺的角度來看，我們可以采用一些智能分析手段，以從大量純視頻中先自動化地采集出一些常用的“元數據”信息，并用數據TAG的方式重新對視頻信息進行組織、長期存儲，以備“戰時”急用，完成對犯罪分子行為痕跡的拼湊。

云技術：推動視頻監控系統更均衡、更彈性、更可靠

云存儲技術采用分布式文件系統為其基本特征，將傳統的3層存儲體系結構（文件系統、卷管理器和RAID）組合為一個統一的軟件層，從而創建一個跨越存儲系統中所有節點的單一智能文件系統。分布式文件系統的系統數據和管理數據（元數據）分布在各個節點上，避免了系統資源爭用，消除了系統瓶頸；即使出現整節點故障，系統也能夠自動識別故障節點，自動恢復故障節點涉及的數據和元數據，使故障對業務透明，完全不影響業務連續性。

智能視頻分析：向兼容、實景標注和虛擬分層部署發展

智能視頻分析是一種基于目標行為的智能監控技術，其將場景中背景和目標分離，識別出真正的目標、去除背景干擾，進而分析并追蹤在攝像機場景內出現的目標行為。

智能運維：讓視頻監控系統更加易捷好用

人工智能的發展就目前而言，其初衷是解決機械重復性以及大規模運算類工作，而運維恰恰是這樣一個高密度工作強度的領域，智能化運維包括歷史數據管理、流數據管理、日志數據提取、網絡數據提取、算法數據提取、文本和NLP文檔提取、自動化模型的發現和預測、異常檢測、根因分析、按需交付、和軟件服務交付等。

智能運維的出現使視頻監控系統的使用者并不需要具備很強的專業知識和IT技能。