总而言之，前端智能分析的好处和实时性高，并且传输到后台的只是有用的报警信息和画面，这样可以大大减少传输数据量，也减少了后台存储的负担。有智能网络摄像机的智能视频监控系统的后端，只集中对前端摄像机发送过来的目标数据信息进行管理，而不需要对视频信号进行处理与识别，所以后端系统不需要昂贵的设备也能完成高效的智能视频分析。这样，由于后端只有前端发送来的预/报警事件的关联画面显示，使监控中心工作人员能够很轻松地完成整个系统的监视。而这种关联录像的功能，也使录像搜索和回放变得简单迅速，从而节省了宝贵的时间。另外，选择嵌入式视频分析架构将现有的传统视频监控系统升级为智能视频监控系统，是一种成本低且易于改造的方案。受限于前端芯片的性能约束，前端全部实现智能分析有些勉强，因此前后端都采用智能分析是目前最理想的解决方案，未来可能都会交给前端。

　　目前智能监控分析技术主要包括：身份识别、轨迹识别、环境判断补偿识别。身份识别包括人脸识别、车牌号识别、车辆类型识别、船只识别、红绿灯识别等等。识别类的智能监控技术，最关键的要求就是识别的准确率，最好保证在98%以上，这样就能够较好地满足绝大多数监控类客户的需求，这是目前比较常见的智能分析目的;轨迹识别主要包括虚拟警戒线、虚拟警戒区域、智能跟踪、人数统计、车流统计、物体出现和消失、人员突然奔跑、人员突然聚集等等;环境判断补偿识主要包括雨、雪、大雾等恶劣天气、夜间低照度情况、摄像头遮挡或偏移、摄像头抖动等等。智能监控技术能够实现在恶劣视频环境情况下实现较正常的监控功能。受环境影响视频不清楚的时候，尽早发现画面中的人，或者判断摄像头偏移的情况后发出报警，此类功能具备普遍的适应性，大部分监控点都有潜在需求。

　　当前庞大的网络监控存储困扰着行业，虽然H.264压缩技术已经将高清视频提至最小化，但仍然是治标不治本的做法，前面提到的智能分析也只是正在发展中，应付于目前现状依旧雾里看花，还有别的办法么?

　　提到存储就不能不讲云存储，这是一种具有很大诱惑性的存储技术，云存储可以实现存储完全虚拟化，大大简化应用环节，节省客户建设成本，同时提供更强的存储和共享功能。云状存储中所有设备对使用者完全透明，任何地方任何被授权用户都可以通过一根接入线与云存储连接，进行空间与数据访问。用户无需关心存储设备型号、数量、网络结构、存储协议、应用接口等，应用简单透明。

　　监控云存储的出现，突破传统存储方式的性能和容量瓶颈，使云存储提供商能够联结网络中大量各种不同类型的存储设备形成异常强大的存储能力，实现性能与容量的线性扩展，让海量数据的存储成为了可能，从而让企业拥有相当于整片云的存储能力，成功解决存储难题。

　　借助云会议厂家提供的监控云存储服务，企业有望摆脱在硬件存储设备上的巨额投入，减少在系统维护上的人力支出，，快速减轻财政压力，提升企业竞争力。届时，用户只需支付少量的储存费用，就能把超大容量的数据存在云端，并根据需要设置相关权限，随时随地共享给需要共享的人员，在减少数据传输的时间的同时，借助厂家更为出色的加密技术，避免传输过程中造成的丢包、泄密等事故的产生，全面保证数据的安全性。

　　随着安防监控技术与用户需求相结合的趋势愈加明显，在安防监控产品集成实施过程中，存储技术也必须不断适应安防监控的应用特点，不断的完善自己，存储产品和安防监控技术整合已经是大势所趋。监控云存储系统就是存储和监控相融合的产品也印证了这种发展趋势。