并非所有具備智能視頻分析功能的產(chǎn)品都可劃為“智能化”的產(chǎn)品。對“智能化”的產(chǎn)品判定有賴于智能化評估——通過觀察其智能視頻分析作用功能或作用的大小等,，從而可幫助用戶選擇所需要的智能化水平的視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)備產(chǎn)品,。 

　　評估方法之一是,，看這種智能化產(chǎn)品是屬于哪個等級的,。評定該產(chǎn)品的等級范圍即可了解智能視頻分析軟件算法起到什么作用,，從而基本上能解決視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化處于什么水平的問題,。這樣,，用戶就可以根據(jù)自己的安全需求進行選用,，以盡量保障最大的安全效益。具體的評估方法可詳見《論智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的評估標準及方法》一文,。即用“5個等級計分的智能化評估方法的等級劃分”來評估智能視頻分析的作用,。如第一個等級范圍的產(chǎn)品，其智能視頻分析的作用極差,，根本不能實用;第二個等級范圍的產(chǎn)品,，雖能識別出人與物(即目標的大小或形狀)，但不能判別人與物的行為異常,，其智能視頻分析的作用不及格,，因而該產(chǎn)品也不能達到實用;第三個等級范圍的產(chǎn)品,，能在室溫等室內(nèi)條件下識別出人與物的某些異常行為，其智能視頻分析的作用還可以,，即達到及格,，因而該產(chǎn)品只能限于在室內(nèi)常溫等條件下的應(yīng)用;第四個等級范圍的產(chǎn)品，可以檢測到擁擠場景中的遺棄物(丟棄物),，能非常有效地檢測諸如機場被單獨留下的行李,，或者博物館和倉庫中存放的可能被盜的物品。一般能與防盜,、防火,、門禁等系統(tǒng)聯(lián)動，并能較準確地檢測識別人的面像,、步態(tài)或聲音等,。這一等級范圍的產(chǎn)品或系統(tǒng)能在一般室外等條件下識別出人與物的行為異常，其智能視頻分析的作用不錯,，抗干擾的能力較好,，即達到良好，因而該產(chǎn)品能獲得室內(nèi)外使用;第五個等級范圍的產(chǎn)品,，能比第4個等級范圍更惡劣的氣候條件下檢測到上述等級的人與物的行為異常外,，并能檢測到更全面更多的人與物的行為異常，如人的蒙面,、拿出刀或槍對準人等,，并能準確地與防盜、防火,、門禁等系統(tǒng)聯(lián)動,，能準確地檢測識別人的面像,、步態(tài),、聲音等。由于它能排除一切干擾,，并可在極惡劣的環(huán)境下使用,，因而該等級為優(yōu)秀等級，其智能視頻分析的作用非常好,，即智能化水平極高(這是我們努力的方向),。

　　評估方法之二是，從智能軟件算法評估智能視頻分析與識別技術(shù)的作用,。因為智能視頻分析與識別技術(shù)的核心是智能軟件算法(可參見本人在2008年發(fā)表的《智能軟件是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心》一文),。因此，可從智能軟件算法著手評估智能視頻分析與識別技術(shù)的作用是否真正適用,。一般,，起作用的智能視頻分析與識別技術(shù),，即實用的智能軟件算法，主要看是否能滿足下列幾點要求,。

    1,、要看不同的監(jiān)控場景與智能軟件算法數(shù)學(xué)模型之間的吻合程度。所用的智能軟件算法的數(shù)學(xué)模型是否考慮到不同的監(jiān)控場景的因素的影響,，即是否使監(jiān)控環(huán)境與智能軟件算法模型達到最大的一致性,。如將目標尺寸作為重要的分類特征時，通常在大景深的場景中,，目標尺寸變化幅度很大,，此時目標分類的精度就會大大降低。這可通過降低場景的景深,，或加入場景標定算法,，或降低尺寸特征在分類算法中的權(quán)重等方法解決。

    2,、要看智能軟件算法框架中是否根據(jù)不同場景附加了一些軟件模塊：

    ·對安置在汽車等移動物體上的攝像機獲取的視頻圖像,，必須要增加一個抗抖動軟件模塊，這樣就可以提升在攝像機抖動情況下的處理效果;

    ·在陰影嚴重的室外場景下,，

　　要增加陰影抑制軟件模塊,，從而可提升在陰影嚴重的室外場景下的處理效果;
    ·在光照劇烈變化場景下，要增加光變抑制軟件模塊,，從而可提升在光照劇烈變化場景下的處理效果;

    ·在目標圖像頻繁互相遮擋場景下,，可增加遮擋處理軟件模塊，以提升在目標圖像頻繁互相遮擋場景下的跟蹤精度等,。

    3,、是否考慮到低照度、高擾動,、高擁擠程度等復(fù)雜的監(jiān)控場景的視頻對系統(tǒng)性能的影響,。如有否潮汐過濾器，即過濾掉在形狀上經(jīng)常變化或移動方向不規(guī)則,，速度過快的物體,，如水面反射的陽光等。

    4,、是否有物體尺寸過濾器(即過濾掉太大或太小的物體)與物體尺寸驟變過濾器(即過濾掉尺寸瞬間巨變的物體),，以免錯誤報警等。