随着监控技术的发展，城市、社区、工厂、学校等区域已经部署了大量监控系统。通过架设在不同生产现场的摄像机，将现场视频集中传输到监控室，管理人员不用亲临现场，就可以在监控室对多处现场进行监督和管理。这种方式能及时发现城市中的各种事件，工厂生产过程中存在的违规现象、设备故障问题、生产环境异常等，能及时了解和纠正现场问题，可以大大提高监管效率，快速处理或降低重大事故发生的概率。
　　然而，依靠人工的监控方式，受限于人工并行度差、易疲劳、反应速度低等生物学特征，难以对监控区域实现全面、实时的监控。一个人同时监控20多路摄像头画面就已经比较吃力，而城区或工厂可能有成千上万的摄像头，进行同时全面的监控，依靠人工完全不现实。同时，人工难以长时间完全集中注意力，且监控过程中容易疲劳，经常发生遗漏一些重要事件的情况。而且，人的反应速度决定了需要对某个事件的视频进行重点监控时，人工只能集中精力进行一路视频的浏览，多路同时重点监控需要大量人工进行处理，效率较差。
　　随着计算机视觉的发展，重点目标、事件的自动检测与识别成为可能。通过计算机视觉，可以自动识别人、机器、环境等存在的不安全因素，进行智能识别并报警，人工只需对报警部分进行查看，能更加及时的纠正现场问题。只要算力足够，计算机可以实现所有摄像机的同时分析，且永远不会疲劳，在检测的不安全问题后能及时反应，对于视频安全监测具有重要意义。

（项目负责人：郑艳伟）