监控摄像头前端智能分析一方面要保证大量信息分析跟踪的实时性，选择计算量小的分析算法，对芯片减负，同时为了使分析算法对复杂背景、光照变化和遮挡等情况有较强的适应性，则要选择复杂的分析运算方式，但若要同时满足两者，从技术的角度出发，本身便存在一定困难。

　　实际环境中光照变化、目标运动复杂性、遮挡、目标与背景颜色相似、背景杂乱等都会增加智能分析算法设计的难度。当应用环境背景复杂，光照变化引起目标颜色与背景颜色的变化时，分析软件可能造成虚假检测与错误跟踪，这种光照变化对算法的影响是无法完全消除的。此外，当视频图像中运动目标被部分或完全遮挡，目标信息的缺失会影响智能分析软件在分析跟踪时的稳定性。

　　因此，在不同行业不同视频监控系统和画质条件下，同一款智能产品同时应用于多个不同行业、不同方案中，便会实现差异程度较大的智能分析效果。当智能分析技术应用在各个行业时，若能进行应用环境的区分和运算方法的简化，实现单一应用，为每个行业进行特定开发，并嵌入专门的算法，或只针对某一种或简单几种事件进行分析，比如重要出入口的人员跟踪，系统只需嵌入分析及跟踪算法等，则会简化智能分析技术的运算方式，而智能分析技术也会更贴合行业需求特点，进行更为精确的分析运算，这也正成为智能前置的发展趋势。

　　从市场情况来看，智能摄像机是前端硬件处理能力快速发展的必然产物，但对一些复杂分析智能算法的执行还需要通过后端平台智能来实现，随着大数据时代的来临，前端智能和中心智能两者的有机结合，必将使智能分析应用获得进一步深入的发展。