视频结构化作为一项视频处理的核心技术，算法对环境比较敏感，受环境干扰大，光线、杂物、恶劣天气、晃动都会影响实际效果。实现高效**的视频监控结构化描述技术成为今后一段时间各个算法研究机构努力的方向。随着计算机视觉前沿技术的日益成熟，深度学习、高性能计算、海量训练数据、多维信息结合、大数据挖掘分析、目标跟踪、现有算法的优化都将有力快速推动视频结构化分析技术、算法效果的逐步提升。可以根据不同的复杂环境进行自动学习和过滤，也可以将视频中的一些干扰目标进行自动过滤，同时还能将视频监控中的一些干扰目标进行自动过滤，从而达到提高准确率的效果。

在大数据时代，利用视频结构化描述技术实现视频监控图像结构化数据提取，将是公安**实现安防大数据应用的重要基础建设。视频结构化描述技术紧紧抓住视频内容信息处理和网络化共享应用的主线，力争经过若干年的技术攻关和系统建设，全面实现视频监控信息的情报化、视频监控网络的智慧化，强化警务视频应用的普适性。即实现以机器自动处理为主的视频信息处理和分析，并且通过技术手段转化为公安工作可用的情报;实现视频监控系统网络之间、终端之间、警种之间的信息共享和主动互操作，实现主动监控、自动联网分析等网络功能;全方位拓展视频在警务工作中的应用模式，大幅度提高技术的易用性，实现以业务民警为中心的随时随地的灵活、简单、多样的视频按需服务应用。

从应用前景看，视频监控技术所拥有的市场潜力为视频结构化描述提供了广阔的应用前景。全面开展视频结构化描述技术研究和产品开发，建立完全自主知识产权的技术体系，不但对我国安防行业的健康发展极为重要，也可以大力带动相关芯片制造、软硬件产品开发等一大批民族产业的发展。

实际上，中国有**S标准，视频监控系统的所有产品都可以纳入该体系下，在该体系下进行视频的去伪存真，进行视频的二次分析合并，挖掘，进行实时和事后的智能分析，结合行业管理，将视频应用深入到行业的各种应用。

不论是垂直行业，还是平安城市，未来视频都是*直观的资源，它将类似于企业的数据，因而针对视频监控的深度应用将是未来安防发展的必然。
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