1.目標跟蹤技術的必要性
近幾年，智能視頻分析技術成為安防企業競爭的熱點，傳統安防技術更多的是關注事后查證的有效性。但隨著高清攝像機的普及，4K、高清、H.265，如何利用這些資源，如何使設備“活”起來，而非只是一個當人身損害或者財產損失發生后才被激活的機器，這是越來越多安防企業的發展重點。有了視頻分析，就可以及時發現視頻中的異常情況，從而在*時間做出反應，減少損失。其中，基于深度學習的目標跟蹤成為熱點。
2.目標跟蹤平臺
安防企業正在向視頻分析軟件平臺的升級進行研發，要想使數據更準確，不受外界因素干擾，基于深度學習的算法是重點，以北京和普軟件平臺為例，將其接入軍事、森林防火、海事監控、水利航運等“綜合系統平臺”，可實現以下功能。
(1)3D框選突顯告警點信息。采用聲音+光學雙告警方式，在接收到前端告警后，會在1秒內啟動預置的聲音告警，同時彈出懸浮產生告警的熱成像和可見光的實時視頻圖像，并且會在視頻圖像中填加告警位置標識框突顯告警點信息，還會將告警方位和距離信息同時顯示，方便用戶觀察。
(2)交互式電子地圖與定位顯示，基于三維GIS高程數據定位。在接收到前端回傳的告警定位數據后，依據前端的GPS位置、云臺方位信息和地圖三維GIS高程數據聯合計算快速準確定位告警點的GPS位置，在電子地圖中標示告警點位置，定位精度高。
(3)跟蹤識別。前端設備與后臺軟件配合，自動跟蹤監控區域內的目標，如人、車輛等活動軌跡。
(4)雷達聯動。雷達與攝像機預警聯動采用“逐點”掃描技術，通過“點”的掃描來判定“點”目標。雷達發出角度信息通過雷達計算機反饋給聯動計算機，聯動計算機把雷達“協議”編譯成云臺“協議”，傳送到云臺控制攝像機的轉動，定位，從而實現雷達與攝像機的聯動。
雷達與攝像機聯動可以調整攝像機的位置，準確地定位實時位置，實時查看現場情況，進一步確認報警的真實性，提高報警的準確性，為遠程查看現場提供真實畫面。
3.視頻分析技術的發展前景
深度學習技術的出現，使安防行業的技術邁上一個新臺階。雖然現階段基于深度學習目標跟蹤超越了傳統安防技術，但仍有很大的優化空間。比如，基于深度學習的目標跟蹤目前不能有效處理*遮擋問題等，而人腦依賴于自身強大的先驗知識，可以處理這些問題，跟蹤算法則只能學習目標當前狀態下的模樣，不具備人腦的推算能力，其在深度學習的道路上仍然任重而道遠。
