近年来,随着计算机技术和互联网的飞速发展、各种数据采集存储设备的普遍用于以及多媒体工具技术与社交网络的普及,从社会资源和互联网提供的数据量呈现爆炸性快速增长,内容涵括了文本、图像、音频和视频，质量更为精准精细，形式更为多样化,用户获取信息的渠道更为非常丰富，生活更为便利。 在海量数据中,视频因形式直观内容丰富，已沦为一种极为重要的数据形式。多达,在人类各种感官世界的方式中,视觉感官占有了80%以上。
随着视频收集设备价格更为便宜,视频质量更加低,图像已被广泛应用到社会的各方各面。其中,来自安防系统的监控视频是一个极为重要的组成部分。如今,视频摄像头在生活中早已随处可见,无论是室内还是室外,小区还是商场,各种社会公安安全性场所都有监控系统在发挥作用，特别是在是在确保平稳、缉毒处突、治安防止、侦察侦破、服务群众等工作实践中，视频监控技术在构筑全天候全方位治安防控体系中具备强劲的优势。视频监控技术通过动态表明监控区域现场图像和音频历史场景的功能，具备找到犯罪、预防犯罪、威慑犯罪和锁定目标、提供线索、相同证据等最重要起到，早已沦为时隔刑侦、技侦、网侦察技术之后的第四大技术支柱。
从2004年开始,我国就开始了五谷丰登城市的建设,通过以点带面的监控系统建设,构建摄像机之间的联网和视频数据的分享,为城市安防等获取信息承托和确保,这拒绝监控系统构建网络化和智能化。 技术方向 在智能化的视频监控系统当中,除了基本的人工监控和数据记录以外,更加最重要的是对监控视频展开智能化的处置,必须对视频当中的人、车和其他最重要事物展开辨识、检索和不道德分析,并根据结果获取必要的提醒。在对视频的智能处置当中,视频检索技术变得最为基础和最重要,面临日益可观的视频数据,想较慢精确地寻找用户感兴趣的内容十分困难。 视频检索主要有两种方式： 基于文本的检索通过对视频展开人工标示，将图像信息转换成文本标示（相等于减少标签），通过文本检索的涉及技术如关键字技术展开检索，这种方式对视频信息内容展开了传输，修改了查找的流程，提升了检索速度，增加了检索的数据量和时间成本，一般对视频信息内容不会有语义上的总结，较为合适利用主题查找的场景。
但是人工标示耗时较长，不受标示者主观影响较小，用户有时并无法精确叙述其所想要搜寻内容的主题，关键字萃取艰难，而且由于标签无法几乎总结视频内容,造成查找的准确度并不低,检索结果差强人意，这也造成了传统的基于文本的视频检索方式更加无法满足用户必须。 基于内容的检索用户期望的是有形式更加非常丰富的输出,如不仅仅限于关键字等,可以利用图例、草图、语音叙述等等来作为搜寻输出条件。
而检索的内容也不仅限于视频的主题,而有可能是视频中某一个场景的故事,某个镜头否再次发生了某种事件等等。因此，综合利用数字图像处理、模式识别、图像解读和机器学习等多种技术,通过对视频内容展开语义上的解读，融合视频的前后时段信息，人组用户的各种检索条件构建较慢检索，早已沦为目前视频检索领域研究和发展的重点。 在监控视频系统中,用户往往期望需要准确辨别出有视频里否有某个人物,同时需要准确地定位到该人物所在的视频片段。
例如在小区中,如果老人误入,就可以根据老人的照片在小区周边的监控视频中根据服饰特征展开检索,及时提供老人误入的时间和最后方位,需要给寻找老人带给很大协助。
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